Inspection d'infrastructures par drone
Inspectez lignes, pylônes et sites industriels par la vision par ordinateur, sans immobiliser vos équipes.
Le défi
L'inspection des infrastructures énergétiques, minières et de construction reste largement manuelle : équipes envoyées sur site, échafaudages, arrêts d'exploitation, exposition des techniciens à des environnements dangereux. Sur de vastes réseaux — lignes haute tension, kilomètres de convoyeurs, panneaux solaires par milliers — la couverture est lente, partielle et coûteuse.
Les drones produisent aujourd'hui des masses d'images haute résolution, mais leur analyse visuelle par des experts est un goulot d'étranglement : des milliers de clichés par vol, une fatigue qui fait manquer des défauts précoces, et une absence de suivi quantitatif de l'évolution des dégradations.
Notre approche
ADST transforme vos images de drone en diagnostic automatisé. Nous entraînons des modèles de détection d'objets pour localiser les composants (isolateurs, joints, panneaux, soudures) et des modèles de segmentation pour délimiter précisément les défauts : corrosion, fissures, points chauds, végétation empiétant sur les lignes, modules solaires défaillants.
Les défauts sont classés par type et par gravité, géolocalisés sur chaque actif et priorisés pour la maintenance. En combinant l'imagerie visible et thermique, nous détectons les anomalies invisibles à l'œil nu, comme les échauffements précurseurs de panne.
Le tout est restitué dans un tableau de bord cartographique qui suit l'évolution des dégradations vol après vol, alimente votre GMAO et permet de passer d'une maintenance corrective à une maintenance prédictive, planifiée sur les actifs réellement à risque.
Architecture
- Détection : YOLO / Faster R-CNN pour localiser composants et anomalies
- Segmentation : U-Net / Mask R-CNN pour délimiter corrosion, fissures, points chauds
- Fusion : imagerie RGB + thermique, géoréférencement des défauts
- Restitution : tableau de bord cartographique, priorisation et intégration GMAO
Un exploitant énergétique réduit de 40 % ses pannes non planifiées en passant à une maintenance prédictive fondée sur l'analyse automatisée des images de drone.
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