Un estudio sobre la identificación automática y el análisis de frecuencia de conteo de las características de oscilación de las líneas de transmisión basado en aprendizaje profundo
DOI:
https://doi.org/10.52152/1sx3tx91Palabras clave:
Línea de transmisión; Aprendizaje profundo; Modelo de red neuronal; Características de oscilación; Frecuencia de conteo; Medios de transmisión; Corrección gamma; Capa de convolución; Segmentación de imágenes de video; MRF; Punto de borde; CBMA.Resumen
El fenómeno de oscilación de líneas de transmisión—vibraciones del conductor inducidas por el viento—representa una amenaza para la seguridad de la red al dañar componentes y provocar interrupciones en el servicio. Un método impulsado por inteligencia artificial emplea cámaras HD para capturar videos del fenómeno, los cuales son segmentados en cuadros mediante DirectShow y mejorados con corrección gamma adaptativa. Un
modelo de campo aleatorio de Markov aísla los conductores/ separadores (primer plano) del fondo, y DeepLabv3+
extrae características espaciales para la cuantificación del desplazamiento/ángulo y el análisis de frecuencia. Los
resultados experimentales confirman un preprocesamiento sólido, segmentación precisa de componentes y una detección confiable de los patrones de oscilación, lo que permite un mantenimiento proactivo y refuerza la resiliencia de la red.
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 DYNA
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0.
