Detección Automática de Elementos de Red de Distribución de Energía Eléctrica Aplicando Deep Learning a Fotos Tomadas por Drones
Sistema diseñado para identificar, a partir de fotografías capturadas por aeronaves no tripuladas (drones), algunos defectos en los elementos en la red de distribución de energía en Antioquia, con el propósito de realizar intervenciones oportunamente y mejorar la calidad y continuidad en el servicio.
- Fecha de publicación de esta ficha:
Entidad pública
Empresas Públicas de Medellín
(EPM)
Ubicación en la estructura del Estado
Nivel
Clasificación COFOG
Palabra clave
Estado conocido del proyecto
Año de inicio en pilotaje del sistema
Año de entrada en funcionamiento del sistema
Usa datos personales
Tipo de SDA
Potencial aporte a ODS
Aporte a procesos de gobierno (Clasificación nivel I JRC - UE)
Sector de gobierno al que aporta el sistema (Clasificación BID)
Tipo de interacción (sí, no)
G2C
G2B
G2G
Clasificación OCDE por tipo de tarea (sí, no)
1. Reconocimiento
2. Detección de eventos
3. Predicción
4. Personalización
5. Soporte de interacción
6. Optimización orientada a objetivos
7. Razonamiento con estructura de conocimiento
Fuentes primarias y secundarias del repositorio
F62: Investigación titulada: “Detección Automática de Elementos de Red de Distribución de Energía Eléctrica Aplicando Deep Learning a Fotos Tomadas por Drones”
F219: Noticia institucional: “Con flotilla de drones, EPM mejora la prestación de los servicios públicos en Antioquia.”
F220: Noticia: “EPM presentó flota drones que busca garantizar la calidad del servicio en la operación.”
F583: Fuente DNP & Universidad del Rosario (2022). Resultados encuesta sobre sistemas de inteligencia artificial y sistemas de decisión automatizada usados en el sector público colombiano.
F903: Noticia “EPM vuela alto en la F-Drone de la F-AIR Colombia 2023.”