Detecció de danys a pales d’aerogeneradors amb deep learning

Pertany a la col·lecció TFG:SerieGeneralEINF

TÍTOL:

Detecció de danys a pales d’aerogeneradors amb deep learning - TFG:5948

Handle:

https://hdl.handle.net/20.500.11797/TFG5948

Estudiant:	Bello Curto, Josep
Idioma:	cat
Títol en la llengua original:	Detecció de danys a pales d’aerogeneradors amb deep learning
Títol en diferents idiomes:	Detecció de danys a pales d’aerogeneradors amb deep learning
Paraules clau:	aerogeneradors, deep learning, drons
Matèria:	Aerogeneradors
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.
Director del projecte:	Puig Valls, Domènec Savi; Abdelnasser Mohamed Mahmoud, Mohamed
Departament:	Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Ensenyament(s):	Enginyeria Informàtica
Entitat:	Universitat Rovira i Virgili (URV)
Data d'alta al repositori:	2023-05-31
Data de la defensa del treball:	2022-06-27
Curs acadèmic:	2021-2022
Confidencialitat:	Si
Àrees temàtiques:	Enginyeria informàtica
Drets d'accés:	info:eu-repo/semantics/openAccess

Cerca el teu registre a:

Fitxers disponibles
Fitxer	Descripció	Format
Memòria	Memòria	application/pdf

Cobertura:	NO
Tipus:	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Coautor:	Puig Valls, Domènec Savi; Abdelnasser Mohamed Mahmoud, Mohamed
Títol:	Detecció de danys a pales d’aerogeneradors amb deep learning
Idioma:	cat
Matèria:	Enginyeria informàtica Computer engineering Ingeniería informática Aerogeneradors
Format:	Universitat Rovira i Virgili (URV)
Autor:	Bello Curto, Josep
Drets:	info:eu-repo/semantics/openAccess
Data:	2022-06-27

Informació