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:
País
Entidad pública
Empresas Públicas de Medellín
(EPM)
Ubicación en la estructura del Estado
Nivel
Clasificación COFOG
Palabra clave
Usa datos personales
Estado conocido del proyecto
Potencial aporte a ODS
Aporte a procesos de gobierno (Clasificación nivel I JRC - UE)
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
¿Sistema previamente registrado en un repositorio anterior? (sí, no)
Nombre del repositorio
Sistemas automatizados de toma de decisiones en el sector público de Colombia (Versión V2) de la Universidad de los Andes
Fuentes primarias y secundarias del repositorio
Investigación titulada: “Detección Automática de Elementos de Red de Distribución de Energía Eléctrica Aplicando Deep Learning a Fotos Tomadas por Drones”
Noticia institucional: “Con flotilla de drones, EPM mejora la prestación de los servicios públicos en Antioquia.”
Noticia: “EPM presentó flota drones que busca garantizar la calidad del servicio en la operación.”
Fuente DNP & Universidad del Rosario (2022). Resultados encuesta sobre sistemas de inteligencia artificial y sistemas de decisión automatizada usados en el sector público colombiano.
Noticia “EPM vuela alto en la F-Drone de la F-AIR Colombia 2023.”