Treballs Fi de Grau> Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

Detecció de danys a pales d’aerogeneradors amb deep learning

  • Dades identificatives

    Identificador: TFG:5948
    Handle: http://hdl.handle.net/20.500.11797/TFG5948
  • Autors:

    Bello Curto, Josep
  • Altres:

    Data d'alta al repositori: 2023-05-31
    Resum: S’estima que aproximadament el 20-25% del cost de l’energia és causat pel manteniment de les infraestructures. Aquest treball té com a objectiu agilitzar aquesta tasca als parcs eòlics on es fan inspeccions amb dron amb l’ús de deep learning per l’anàlisi de les imatges. I, en última instància, reduir el cost i/o temps de les inspeccions.
    Matèria: Aerogeneradors
    Idioma: cat
    Àrees temàtiques: Enginyeria informàtica Computer engineering Ingeniería informática
    Departament: Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
    Estudiant: Bello Curto, Josep
    Curs acadèmic: 2021-2022
    Títol en diferents idiomes: Detecció de danys a pales d’aerogeneradors amb deep learning Wind turbine damage detection with deep learning Deteccion de daños en palas de aerogeneradores con deep learning
    Data de la defensa del treball: 2022-06-27
    Drets d'accés: info:eu-repo/semantics/openAccess
    Paraules clau: aerogeneradors, deep learning, drons wind turbines, deep learning, drones aerogeneradores, deep learning, drones
    Confidencialitat: Si
    Títol en la llengua original: Detecció de danys a pales d’aerogeneradors amb deep learning
    Director del projecte: Puig Valls, Domènec Savi; Abdelnasser Mohamed Mahmoud, Mohamed
    Ensenyament(s): Enginyeria Informàtica
    Entitat: Universitat Rovira i Virgili (URV)
  • Paraules clau:

    Enginyeria informàtica
    Computer engineering
    Ingeniería informática
    Aerogeneradors
  • Documents:

  • Cerca a google

    Search to google scholar