論文の概要: An Automated System for Detecting Visual Damages of Wind Turbine Blades

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10954v1
• Date: Sun, 22 May 2022 23:17:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 15:13:19.892188
• Title: An Automated System for Detecting Visual Damages of Wind Turbine Blades
• Title（参考訳）: 風車ブレードの視覚損傷自動検出システム
• Authors: Linh Nguyen, Akshay Iyer, Shweta Khushu
• Abstract要約: 風力タービンブレードの損傷は、高い運転コストの原因となっている。 刃の損傷の視覚的識別に関する最近の研究は、まだ実験段階である。 モデルのパフォーマンスを達成するずっと前に、モデルを本番環境にプッシュすることは、真の価値を生み出すことができる、と私たちは主張します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8360662552057323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Wind energy's ability to compete with fossil fuels on a market level depends on lowering wind's high operational costs. Since damages on wind turbine blades are the leading cause for these operational problems, identifying blade damages is critical. However, recent works in visual identification of blade damages are still experimental and focus on optimizing the traditional machine learning metrics such as IoU. In this paper, we argue that pushing models to production long before achieving the "optimal" model performance can still generate real value for this use case. We discuss the performance of our damage's suggestion model in production and how this system works in coordination with humans as part of a commercialized product and how it can contribute towards lowering wind energy's operational costs.
• Abstract（参考訳）: 風力エネルギーが化石燃料と市場レベルで競合する能力は、風の高い運用コストを下げることに依存する。 風力タービンブレードの損傷がこれらの運用上の問題の主要な原因であるため、ブレードの損傷を特定することが重要である。 しかし、刃の損傷を視覚的に識別する最近の研究はまだ実験段階であり、IoUのような従来の機械学習メトリクスの最適化に重点を置いている。 本稿では、"最適"モデル性能を達成する前に、モデルをプロダクションにプッシュすることで、このユースケースに真の価値を生み出すことができると論じる。 本稿では, 生産における損傷提案モデルの性能と, 商用製品の一部として人間と協調して作業する方法, 風力エネルギーの運用コストの低減にどのように貢献するかについて論じる。

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