Investigadors d’IQS duen a terme el projecte SPVIoT per tal de monitorar i predir el creixement de vegetació al voltant de les torres elèctriques, amb visió artificial. El projecte ha estat finançat dins la convocatòria Llavor i Producte 2019 del Programa Indústria del Creixement per al desenvolupament de projectes innovador.
La transmissió d’energia elèctrica és altament depenent de l’ús de torres per al transport de l’energia des de les estacions productores fins als usuaris finals. Al voltant d’aquestes torres es produeix un creixement de vegetació que pot suposar un risc d’incendi o altres incidències que causin talls en el subministrament i danys naturals d’elevats costos econòmics i mediambientals.
Actualment, la monitorització de la vegetació adjacent es porta terme a través de visites a peu de torre, mitjançant drons, helicòpters o imatges per satèl·lit. Aquestes tècniques comporten importants costos econòmics i de consum de temps, donat que requereixen del posterior processat de dades per determinar el lloc on es necessària la poda de vegetació.
El desenvolupament d’eines preventives per a la monitorització i predicció del creixement de vegetació permetrà prevenir determinades incidències com son els incendis provocats pel contacte dels conductors amb la vegetació i els conseqüents talls del subministrament elèctric.
Projecte SPVIoT
Un grup d’investigadors liderat pel Dr. Marco Antonio Pérez, pertanyents al Grup d’Enginyeria de Productes Industrials (GEPI) d’IQS School of Engineering, treballen en el projecte SPVIoT – Smart monitoring and prediction of vegetation growth around electrical towers by advanced laser technologies and cloud-powered Artificial Intelligence . El seu objectiu és el desenvolupament i validació d’un avançat sistema autònom i innovador de monitorització i predicció, basat en visió artificial i de baix cost i manteniment.
El dispositiu envia les imatges captades a una plataforma al núvol per al seu posterior processat automàtic i anàlisi en remot, sent possible l’accés a les dades a mesura que siguin necessàries. Els investigadors, a més, han desenvolupat avançats algoritmes de Machine Learning per tal de predir el creixement de vegetació, optimitzar els programes de manteniment i reduir els costos associats a la prevenció i control dels possibles incendis.
Projectes Llavor
El projecte SPVIoT ha rebut finançament per al desenvolupament de projectes innovadors dins la convocatòria Llavor i Producte 2019, en el marc del Programa Indústria del Coneixement de la Generalitat de Catalunya, impulsat des de l’Agència de Gestió d’Ajuts Universitaris i de Recerca (AGAUR).
Aquest projecte ha estat cofinançat per la Unió Europea a través del Fons Europeu de Desenvolupament Regional (FEDER)
