O desafio
Para melhorar os esforços de identificação de elementos prediais, como edificações, a Enel-Codensa enfrentou o desafio de aprimorar a precisão e a agilidade na detecção precoce de invasões em linhas de transmissão de energia. Além disso, sua ampla cobertura de rede exigia uma solução tecnológica robusta para automatizar a iniciativa de classificação.
A solução
Para reduzir o problema de avaliar manualmente imagens para detectar edificações em áreas espacialmente contíguas às linhas de alta tensão em diferentes regiões geográficas, a Servinformacion utilizou o Google Cloud Platform para treinar uma rede convolucional que classifica, localiza, segmenta e depois retorna os resultados para visualização e tomada de decisões.
Resultados do projeto
Com a incorporação de tecnologia de Machine Learning por meio da implementação de um modelo de segmentação usando os recursos de IA/ML do Google Cloud, a Enel-Codensa conseguiu melhorar imediatamente o processo de gestão de servidões, com elevado índice de confiabilidade e visualização completa dos elementos detectados no BigQuery.
A Servinformación ajudou a identificar a oportunidade de melhorar a detecção precoce de invasões em faixas de terreno pertencentes ao Estado, permitindo aos funcionários avaliar rapidamente toda a cobertura de suas redes. Antes, esse processo era realizado manualmente, sem alcançar 100% da cobertura.
Sobre o Cliente
A Enel–Codensa é uma empresa de distribuição e comercialização de energia elétrica, líder no mercado colombiano, com mais de 3,4 milhões de clientes distribuídos por Bogotá, Cundinamarca, oito municípios de Boyacá, um de Tolima, um de Caldas e um de Meta.
Setor: Energia Localização: Colômbia
