Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo và thiết bị bay không người lái (drone) để đánh giá chất lượng các cột phát sóng di động (bts) tại thanh hóa

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO UBND TỈNH THANH HÓA TRƯỜNG ĐẠI HỌC HỒNG ĐỨC - - MAI QUANG TRUNG NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ THIẾT BỊ BAY KHƠNG NGƯỜI LÁI (DRONE) ĐỂ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG CÁC CỘT PHÁT SÓNG DI ĐỘNG (BTS) TẠI THANH HÓA LUẬN VĂN THẠC SĨ MÁY TÍNH Chuy n ng nh: Kho họ m y t nh M s :8 Người hướng dẫn kho họ : TS Nguyễn Thế Cường THANH HÓA NĂM i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin m đo n luận văn “Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo thiết bị b y không người l i (drone) để đ nh gi hất lượng cột ph t sóng di động (BTS) Thanh Hóa” cơng trình nghiên cứu củ nhân hướng dẫn TS Nguyễn Thế Cường, trung thực không chép tác giả khác Trong toàn nghiên cứu luận văn vấn đề đượ trình b y tìm hiểu nghiên cứu cá nhân tơi hoặ l trích dẫn từ nguồn tài liệu có ghi tham khảo rõ ràng, hợp pháp Tơi xin chịu trách nhiệm hình thức kỷ luật theo quy định cho lời m đo n n y Ngƣời cam đoan Mai Quang Trung i LỜI CẢM ƠN Luận văn “Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo thiết bị bay không người l i (drone) để đ nh gi hất lượng cột ph t sóng di động (BTS) Thanh Hóa” hồn thành khơng nhờ nỗ lực cá nhân tác giả mà cịn có trợ giúp giúp đỡ từ nhiều tập thể cá nhân Trước hết, tác giả xin chân thành cảm ơn tất thầy giáo, cô giáo Khoa Công nghệ thông tin & Truyền thơng Trường Đại học Hồng Đứ đ nhiệt tình giảng dạy, bảo, tạo điều kiện thuận lợi cho tác giả trình học tập, nghiên cứu ho n th nh hương trình học tập khóa học Đặc biệt, tác giả bày tỏ lòng biết ơn sâu sắ đến thầy TS Nguyễn Thế Cường, thầy hướng dẫn trực tiếp luận văn tác giả đ d nh thời gian bảo tận tình giúp tác giả hồn thành luận văn Tác giả xin cảm ơn gi đình bạn bè, đồng nghiệp đ động viên tiếp thêm nghị lự để tác giả hồn thành khóa học luận văn Tác giả xin cảm ơn th nh vi n ông ty Cổ phần ThinkLABs đ hỗ trợ tác giả trình phát triển giải pháp Tác giả cảm ơn th nh vi n Viễn thông Th nh Hó đ hỗ trợ tác giả hồn thiện luận văn Mặ dù đ ó nhiều c gắng, song luận văn khó tr nh khỏi thiếu sót Tác giả mong bảo, góp ý nhà khoa học, thầy cô giáo đồng nghiệp Xin trân trọng cảm ơn! Tác giả Mai Quang Trung ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC HÌNH v MỞ ĐẦU 1 Lý họn đề t i Mụ ti u v nhiệm vụ nghi n ứu Đ i tượng v phạm vi nghi n ứu Phương ph p nghi n ứu Kết đạt đượ Ý nghĩ kho họ v thự tiễn B ụ ủ luận văn Chƣơng GIỚI THIỆU BÀI TOÁN Tổng qu n trạng đ nh gi hất lượng ột thu phát sóng điện thoại (BTS) Tổng qu n giải ph p đề xuất 15 Giải ph p tổng qu n 15 C y u ầu kỹ thuật ủ phần mềm quản lý 17 Y u ầu t nh kỹ thuật ủ s h nh 18 1.3 Kết luận hương 22 Chƣơng TỔNG QUAN VỀ ỨNG DỤNG DRONE TRONG NGHIỆP VỤ KIỂM TRA, BẢO DƢỠNG 23 2.1 Tổng qu n thiết bị b y không người l i (drones) 23 2.1.1 Trong nông nghiệp 24 Kh i th mỏ 25 Quy hoạ h v xây dựng 26 Thủy hải sản 27 Xây dựng 28 Khảo s t ơng trình 29 Công nghiệp vận tải 31 Đ nh gi drone thông dụng 32 iii 2.2.1 Drone Inspire (Base) 33 2.2.2 Drone Phantom Standard 34 2.2.3 Drone Phantom 36 2.2.4 Drone Mavic Air 38 Thủ tụ xin ấp phép b y fly m/drone 39 2.4 Kết luận hương 40 Chƣơng HỆ THỐNG HỖ TRỢ GIÁM SÁT CHẤT LƢỢNG BTS 41 Mơ hình kiến trú th nh phần ủ hệ th ng 41 D nh s h 42 3.2 D nh s h ủ v i trò quản trị vi n 43 ủ v i trò quản lý 43 D nh s h 3 Thiết kế sở liệu 44 Đề xuất giải ph p ứng dụng tr tuệ nhân tạo v o nhận dạng thiết bị 55 C i đặt thử nghiệm 60 35 Môi trường ph t triển 60 3.5 C gi o diện ph t triển 64 T nh mở rộng ần ph t triển – giải ph p b y tự động 78 3.6 Kết luận hương 79 KẾT LUẬN 80 Kết đạt đượ 80 Hạn hế 80 Hướng ph t triển 80 TÀI LIỆU THAM KHẢO 81 iv DANH MỤC CÁC HÌNH Hình : Quy trình thự bảo dưỡng BTS Hình : Hình ảnh minh hoạt ột BTS thơng thường 12 Hình 3: Hoạt động kiểm tr trạm thu ph t sóng BTS 14 Hình : Giải ph p ứng dụng drone v o ông t gi m s t quản lý hất lượng trạm BTS 14 Hình 5: Giải ph p tổng qu t phụ vụ kiểm tr bảo dưỡng ột BTS 15 Hình :C ứng dụng ủ UAV ng nh nơng nghiệp 24 Hình : Mơ hình 3D đượ xây dựng ho khu vự kh i t mỏ xây dựng 26 Hình 3: Ứng dụng ng nh quy hoạ h v xây dựng 27 Hình : Ứng dụng ng nh nuôi trồng thủy hải sản 27 Hình 5: Ứng dụng drone ng nh xây dựng 28 Hình 6: Ứng dụng drone ng nh viễn thơng 29 Hình 7: Ứng dụng drone việ theo dõi đ i tượng biến động 30 Hình 8: Sử dụng drone để vận huyển h ng hó thu men đồ ứu trợ 32 Hình 2.9: Drone hỗ trợ tìm kiếm ứu nạn 32 Hình : Hình ảnh ủ drone v thiết bị điều khiển 33 Hình : Hình ảnh thiết bị b y v điều kiện Ph ntom St nd rd 34 Hình : Hình ảnh thiết bị b y v điều khiển ủ Ph ntom 36 Hình 3: Hình nh thiết bị b y v điều khiển M vi Air 38 Hình : Mơ hình kiến trú th nh phần ủ Hệ th ng quản lý thơng tin 41 Hình : Quy trình nhận dạng v đ nh gi hất lượng thiết vị ó hỗ trợ ủ tr tuệ nhân tạo 57 Hình 3: C nten ủ nh mạng ó thể đượ tự động nhận dạng phụ vụ ông t quản lý ủ nh mạng kh nh u 58 Hình : V dụ tình trạng rỉ sét ột BTS 59 Hình 5: V dụ việ đ nh gi độ nghi n ủ v ột BTS dự tr n ảnh hụp 59 Hình 6: Gi o diện quản lý hạng mụ 64 Hình 7: Gi o diện ung ấp thơng tin hạng mụ vị tr ần hụp ảnh ti u h ần đ nh gi ủ hạng mụ 65 Hình 8: Gi o diện ung ấp thông tin thiết bị ần bổ sung ho hạng mụ vừ thêm 65 Hình 9: Gi o diện ho phép th m vị tr hụp ảnh ủ thiết bị 66 Hình : Gi o diện ho phép quản lý ti u h đ nh gi đ i với hạng mụ 66 Hình : Gi o diện th m ti u h đ nh gi đ i với hạng mụ 66 Hình 3.12: Gi o diện th m ti u h đ nh gi đ i với đợt kiểm tr 67 Hình 3: Gi o diện quản lý d nh s h Hình trạng th i ủ đợt kiểm tra 67 : Gi o diện th m trạng th i ủ đợt kiểm tr 68 Hình 5: Gi o diện th m đơn vị 68 Hình 6: Gi o diện quản lý trạm BTS: d nh s h trạm BTS hệ th ng 69 Hình 7: Gi o diện th m thông tin trạm BTS 69 Hình 8: Gi o diện quản lý d nh s h nhân vi n ủ hệ th ng 70 Hình 9: Gi o diện th m nhân vi n 70 Hình : Gi o diện quản lý đợt kiểm tr Hình : Gi o diện tạo đợt kiểm tr 71 Hình : Gi o diện lự họn ủ hệ th ng 71 trạm BTS ần đượ kiểm tr đợt vừ tạo 71 Hình 3: Bảng thơng tin 72 Hình : Bảng thơng tin trạng th i kiểm tr Hình 5: C b o ủ o ần đượ xây dựng phụ vụ ông t Hình 6: Quy trình thự uộ khảo s t đ nh gi Hình 7: Kỹ thuật vi n lự Hình 8: D nh s h ột BTS 72 quản lý 73 ột BTS 73 họn đợt kiểm tr để thự ông t kiểm tr 74 ột BTS ần kiểm tr đợt kiểm tr 74 Hình 9: Kỹ thuật vi n lự họn ột BTS ần kiểm tr 75 vi Hình 3 : Kỹ thuật vi n lự họn hạng mụ ần kiểm tr s u hụp ảnh hạng mụ n y theo y u ầu 75 Hình 3 : Kỹ thuật vi n thự hụp ảnh hạng mụ lự họn 76 Hình 3 : Kỹ thuật vi n ó thể lự họn h hụp điện thoại nhân hoặ thiết bị drones 76 Hình 33: S u hụp ảnh kỹ thuật vi n ó thể đ nh gi trạng th i ủ thiết bị 77 Hình 3 : Thơng tin kết đ nh gi đượ lưu hệ th ng 77 Hình 35: Gi o diện ho phép thự ập nhật trạng th i ủ thiết bị 78 Hình 36: Mơ tả h thứ hoạt động ủ qu trình b y tự động 79 vii MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Hiện nay, công ty viễn thông thường xuyên phải kiểm tr đ nh gi chất lượng thiết bị cột phát sóng viễn thông (BTS) nhằm đ nh gi chất lượng dịch vụ củ đơn vị Tuy nhiên, việ n y thường thực thủ công công nhân củ đơn vị Các công nhân phải trèo lên cột BTS thực kiểm tra mắt thường s u đ nh gi hất lượng thiết bị, thực bảo trì bảo dưỡng báo cáo đơn vị để phận sửa chữa xử lý Q trình thực biện pháp thủ cơng tiềm ẩn nhiều rủi ro nguy ơ: - Mất n to n ho người công nhân leo cột BTS cao (trên 40m) - Mất thời gi n để kiểm tr đ nh gi v b o o ho đội sửa chữa - Công tác báo cáo, thông kê gặp nhiều khó khăn khơng lưu lịch sử đợt kiểm tra - Công tác theo dõi cán l nh đạo gặp nhiều khó khăn Một giải pháp n y áp dụng để đại hóa q trình kiểm tr đ nh gi hất lượng cột BTS ứng dụng thiết bị bay không người l i để thực nhiệm vụ theo dõi đ nh gi hất lượng thiết bị thuộc hệ th ng BTS Giải pháp cho thấy s ưu điểm quan trọng: - Quan sát khu vực trạm b o qu t (hiện trạng mặt khu vực đường giao thông giao chéo, tình hình trồng rừng khai thác rừng, hoạt động vui v sản xuất gần cột thả diều vật b y đ t pháo hoa, pháo dù, từ nhìn nhận v đ nh gi nguy ảnh hưởng đến trạm BTS t t - Qu n s t tình trạng dây dẫn, m i n i khó néo h điện, phụ kiện thiết bị cột chi tiết Khả tiếp cận phát nh nh hư hỏng dây dẫn, dây ch ng sét, cáp quang thiết bị đường dây mà không cần thiết phải cắt điện đường dây Ghi nhận thực tế trạng hình ảnh, video … hất lượng t t, góc quan sát rõ, bị hạn chế góc quan sát giúp thông tin ghi nhận đượ phân t h đ nh gi h nh x Tuy nhiên, việ đ nh gi trạng thái thiết bị thực thủ công, t c độ xử lý chậm, phụ thuộc nhiều v o trình độ kinh nghiệm cán kỹ thuật củ đơn vị, dẫn đến không th ng h đ nh gi Việc kiểm tr đ nh gi tiêu t n nhiều thời gian kiểm tra liệu với kh i lượng lớn, dễ gây cảm giác nhàm chán, mệt mỏi ho người kiểm tra Giải pháp cho vấn đề áp dụng cơng nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) vào qu trình đ nh gi Một kỹ thuật trí tuệ nhân tạo thường áp dụng vào toán phân lớp, nhận dạng kỹ thuật học sâu (deep learning) Mơ hình học sâu hệ th ng giúp phát điểm bất thường ảnh chụp thiết bị v đường dây điện Sự hỗ trợ công nghệ AI giúp qu trình đ nh gi đượ h nh x Tất ảnh chụp đư v o hệ th ng đượ mô đun AI phân t h v đư r kết sơ Người dùng tiếp tục đ nh gi th m chỉnh sửa, xóa kết sơ m mơ đun AI đư r Những đ nh gi đư r gắn liền vào ảnh cụ thể thiết bị cụ thể Độ xác kết sơ AI đư r cải thiện nhờ việc học theo đ nh gi ủ người dùng q trình hoạt động Chính lí trên, định chọn đề tài nghiên cứu "Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo thiết bị b y không người l i (drone) để đ nh gi hất lượng cột ph t sóng di động (BTS) Thanh Hóa" nhằm hỗ trợ ơng t đ nh gi hất lượng thiết bị thuộc hệ th ng cột BTS Mục tiêu nhiệm vụ nghiên cứu Xây dựng giải pháp sử dụng drone để hỗ trợ trình kiểm tra giám s t v mơ hình đ nh gi hất lượng thiết bị thuộc hệ th ng cột BTS Để thực mụ đ h ý tưởng củ đề tài, cần nghiên cứu tiến hành triển khai nội dung: - Tìm hiểu phân t h quy trình đ nh gi hất lượng thiết bị liên quan đến cột BTS - Tìm hiểu nghiên cứu đ nh gi thiết bị b y không người lái (drones) phục vụ cho trình thu thập liệu hình ảnh trạng thái thiết bị - Tìm hiểu nghiên cứu yêu cầu hệ th ng quản lý thông tin liên quan đến đ nh gi kiểm tra, bảo dưỡng cột BTS - Xây dựng giải pháp quản lý thông tin cho hoạt động kiểm tra, giám sát, bảo dưỡng thiết bị, hạng mục cột BTS Hình 3.14: Giao diện thêm trạng thái đợt kiểm tra 3.5.2.2 Chức quản lý đơn vị Danh mụ đơn vị thuộc quyền quản lý doanh nghiệp viễn thơng thêm, sửa, hoặ xó thơng tin Tuy nhi n người dùng khơng thể xóa đơn vị đ ng li n qu n đến hoạt động hệ th ng Hình 3.15: Giao diện thêm đơn vị 3.5.2.3 Chức quản lý trạm BTS Chứ quản lý trạm BTS cho phép quản lý thông tin liên quan đến trạm BTS đị điểm, tên trạm, mã trạm độ cao loại trạm Việc thêm trạm thực việc import danh sách trạm theo mẫu quy định Điều làm giảm cơng sức nhập liệu 68 Hình 3.16: Giao diện quản lý trạm BTS: danh sách trạm BTS hệ thống Hình 3.17: Giao diện thêm thơng tin trạm BTS 3.5.2.4 Quản lý nhân viên Chứ quản lý nhân viên cho phép thêm thông tin nhân viên (người dùng) vào hệ th ng Như đ trình b y phần trước, hệ th ng có vai trị: Quản trị vi n người quản lý nhân vi n Đ i với vai trò khác chức kh nh u Người dùng s u đăng nhập với vai trò nhìn thấy thiết kế ho v i trị 69 Hình 3.18: Giao diện quản lý danh sách nhân viên hệ thống Hình 3.19: Giao diện thêm nhân viên 3.5.2.5 Danh sách đợt kiểm tra tạo đợt kiểm tra Việc tạo quản lý d nh s h đợt kiểm tr thực cán quản lý Hệ th ng đợt kiểm tra cho phép cán quản lý tạo r kiểm tra Đ i với đợt kiểm tra, cán quản lý x đợt định trạm cần phải thực công tác kiểm tra, bảo dưỡng đợt 70 Hình 3.20: Giao diện quản lý đợt kiểm tra hệ thống Hình 3.21: Giao diện tạo đợt kiểm tra Cán quản lý tạo đợt quản lý x định trạm cần phải kiểm tr đợt Hệ th ng cho phép chọn trạm thơng qua danh sách trạm có hệ th ng Hình 3.22: Giao diện lựa chọn trạm BTS cần kiểm tra đợt vừa tạo 3.5.2.6 Báo cáo thống kê Việc báo cáo th ng kê hệ th ng thể qua dạng: bảng thông tin (dashboard) báo cáo theo mẫu Các bảng thông tin thể hi n thông tin th ng kê đợt kiểm tra trạng thái củ 71 đợt kiểm tra (Hình Hình, Hình ) b o o theo mẫu l b o o tạo r để in lưu trữ (Hình ) Báo cáo đượ điều chỉnh tùy vào mẫu nhà quản lý cung cấp Thông tin b o o cập nhật tự động Hình 3.23: Bảng thơng tin chung Hình 3.24: Bảng thông tin trạng thái kiểm tra cột BTS 72 Hình 3.25: Các báo cáo cần xây dựng phục vụ công tác quản lý 3.5.2.7 Chức thực khảo sát (chức phát triển thiết bị di động) Kỹ thuật viên sử dụng ứng dụng phát triển thiết bị di động để thực thao tác bay drone, chụp ảnh v đ nh gi hất lượng Hình 3.26: Quy trình thực khảo sát đánh giá cột BTS 73 Kỹ thuật vi n s u đăng nhập lựa chọn đợt khảo s t đ phân ơng ho để thực Hình 3.27: Kỹ thuật viên lựa chọn đợt kiểm tra để thực công tác kiểm tra Kỹ thuật viên lựa chọn trạm cần thực khảo sát Danh sách trạm cung cấp hệ th ng Hình 3.28: Danh sách cột BTS cần kiểm tra đợt kiểm tra 74 Hình 3.29: Kỹ thuật viên lựa chọn cột BTS cần kiểm tra Kỹ thuật viên lựa chọn hụp ảnh ứng dụng để chụp cho hạng mục vị tr đ quy định Dữ liệu ảnh cập nhật lên hệ th ng thơng qu đường truyền Internet 3G/4G Hình 3.30: Kỹ thuật viên lựa chọn hạng mục cần kiểm tra, sau chụp ảnh hạng mục theo yêu cầu 75 Hình 3.31: Kỹ thuật viên thực chụp ảnh hạng mục lựa chọn Hình 3.32: Kỹ thuật viên lựa chọn cách chụp điện thoại cá nhân thiết bị drones Đ i với ảnh chụp, kỹ thuật vi n x định trạng thái thiết bị thơng qua hình ảnh thu nhận từ drone Việ đ nh gi thực thời điểm kiểm tra sau hoàn thành trình bay, chụp ảnh 76 Hình 3.33: Sau chụp ảnh, kỹ thuật viên đánh giá trạng thái thiết bị Hình 3.34: Thơng tin kết đánh giá lưu hệ thống Kỹ thuật viên x định trạng thái cho đợt kiểm tra Một đợt khảo sát gồm nhiều trạm, trạm gồm nhiều lần bay/chụp ảnh kh nh u S u x định ho n th nh thơng tin đ nh gi khóa khơng cập nhật lại 77 Hình 3.35: Giao diện cho phép thực cập nhật trạng thái thiết bị 3.5.3 Tính mở rộng cần phát triển – giải pháp bay tự động Trong trình triển khai thử nghiệm, tác giả nhận thấy s vấn đề đ i với việ điều khiển drone thủ cơng kỹ thuật viên l : o Mất thời gian công sức cho việ điều khiển drone b y đến vị trí thích hợp để chụp ảnh, việ điều khiển drone để chụp ảnh xác cần có kỹ b y v kỹ hụp, nhiều ảnh chụp từ drone hư đạt chất lượng theo yêu cầu o Mỗi lần bay vị trí chụp ảnh th y đổi, dẫn đến việc ảnh chụp lần bay khác nhau, khó theo dõi tình trạng thiết bị Giải ph p đề cần định nghĩ vị trí chụp ảnh cột cho drone bay tự động chụp ảnh vị tr Quy trình sử dụng drone bay tự động chụp ảnh cột BTS: Tạo cấu hình bay cột: o X định độ cao cột o X định tọ độ đỉnh cột o X định khoảng cách từ drone đến cột 78 Dùng cấu hình bay cột drone bay chụp ảnh tự động o Nạp cấu hình bay vào phần mềm điều khiển drone o Bay tự động đến độ cao cột tọ độ đỉnh cột o Hiệu chỉnh lại độ cao cột tọ độ đỉnh cột o Tính tốn vị tr điểm chụp ảnh theo cấu hình vị tr đ hiệu chỉnh o Cho drone bay tự động đến vị trí tính tốn chụp ảnh Việc bay tự động thực nhiều trường hợp để tạo th ng lần bay Tuy nhiên, vấn đề đặt việc bay tự động l việc x định vị trí tọ độ (0,0), vị trí xuất phát drone Vị trí phải ổn định để lần bay drone th ng với nhau, vị trí chụp ảnh ổn định Hình 3.36: Mơ tả cách thức hoạt động q trình bay tự động 3.6 Kết luận chƣơng Trong hương n y t giả đ phân t h v thiết kế hệ th ng quản lý thông tin kiểm tra, giám sát hệ th ng cột BTS Tác giả ũng đ trình b y v mơ tả sở liệu hệ th ng Tác giả ũng trình b y kết i đặt thử nghiệm thông qua giao diện phần mềm đ phát triển Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào kiểm tr đ nh gi ũng l giải pháp nhằm tăng độ xác cho hoạt động đ nh gi v giảm bớt công việc cho kỹ sư trình làm việc 79 KẾT LUẬN Kết đạt đƣợc * Về mặt khoa học Đề t i đ hệ th ng hó kiến thứ li n qu n đến thiết bị bay không người lái (drones) lĩnh vực áp dụng Đề t i ũng đ nghi n ứu giải ph p để xây dựng hệ th ng thông tin quản lý phù hợp với yêu cầu quản lý doanh nghiệp viễn thông dựa yêu cầu tập đo n Viễn thông Việt Nam * Về mặt thực tiễn Đề t i đ thực việc tin họ hó quy trình kiểm tra, giám sát, bảo dưỡng trạm BTS với hỗ trợ củ drones Đ xây dựng phân tích thiết kế cho hệ th ng v đ i đặt s giao diện phù hợp với yêu cầu hệ th ng Hạn chế Tuy nhiên, hạn chế kết là: - Chư ho n thiện s nâng tự động, chụp ảnh tự động hư o hệ th ng b y ó nhiều thời gi n để thực - Chư ho n thiện tự nhận dạng thiết bị v hư hỏng hạng mục cột Hƣớng phát triển Nghiên cứu để tiếp tục phát triển nâng o đ p ứng yêu cầu phát triển hệ th ng Đ nh gi to n diện giải pháp việc thực nhiều khảo s t đ i với nhiều dạng cột BTS nhiều dạng vùng miền khác 80 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Anh [1] C Sampedro, J Rodriguez-Vazquez, A Rodriguez-Ramos, A Carrio, and P Campoy (2019), “Deep Le rning-Based System for Automatic Recognition nd Di gnosis of Ele tri l Insul tor Strings”, IEEE Access, 7, pp 101283– 101308, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2931144 [2] K Maeda, S Takahashi, T Ogawa, and M Haseyama (2017) “Autom ti estimation of deterioration level on transmission towers via deep extreme le rning m hine b sed on lo l re eptive field”, IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp 2379–2383 [3] K Maeda, S Takahashi, T Ogawa, and M Haseyama (2018), “Estim tion of Deterior tion Levels of Tr nsmission Towers vi Deep Le rning M ximizing C noni l”, IEEE J Sel Top Signal Process., 12(4), pp 633–644 [4] S Li, H Zhou, G Wang, X Zhu, L Kong, and Z Hu (2018) “Cr ked Insulator Detection Based on R-FCN”, Journal of Physics: Conference Series, 1069(1), doi: 10.1088/1742-6596/1069/1/012147 [5] V N Nguyen, R Jenssen1, and D Roverso (2019) “Intelligent Monitoring and Inspection of Power Line Components Powered by UAVs and Deep Le rning”, IEEE Power Energy Technol Syst J., 6(1), pp 11–21 [6] X Tao, D Zhang, Z Wang, X Liu, H Zhang, and D Xu (2020) “Dete tion of power line insulator defects using aerial images analyzed with onvolution l neur l networks”, IEEE Trans Syst Man, Cybern Syst., 50 (4), pp 1486–1498, doi: 10.1109/TSMC.2018.2871750 [7] Z Ling, D Zhang, R C Qiu, Y Zhang, X He, and H Liu (2019) “An accurate and real-time self-blast glass insulator location method based on faster R-CNN and U-net with eri l im ges”, CSEE J Power Energy Syst, doi: 10.17775/cseejpes.2019.00460 81 Internet [8] S O’He r (2020) “Skyqr ft a startup using AI and drones for electricity power-line inspe tion r ises $5 5K”, https://techcrunch.com/2020/01/13/skyqraft/ [9] Terra Drone (2019) “Terr Drone l un hes UAV AI-based solution for power asset inspection developed after inspecting over 90,000 km power lines by BVLOS”, https://www.terra-drone.net/global/2019/10/03/terra-drone-launches-uav-aibased-solution-for-power-asset-inspection-developed-after-inspecting-over90000-km-power-lines-by-bvlos/ 82