水力発電用水路における漂流物の検知

ある世界的な再生可能エネルギー企業は、コンピュータビジョンとAIモデルを活用してダム水域における流木堆積を検知・測定し、水力発電施設全体におけるリアルタイム監視、早期対応、および運用効率の向上を実現しました

早期検知

漂流物のリアルタイムモニタリング

業務効率

手作業による検査の削減

モデルのスケーラビリティ

複数の拠点で再利用可能

リソースの最適化

対象を絞った保守作業

AI駆動の検知により、プロアクティブなダム管理が可能になります

手作業による点検からリアルタイムのAI監視へ

目的

水力発電ダムにおけるブラシの検知を自動化する

機会

AIとコンピュータビジョンを活用し、障害物の発生防止、運用効率向上、保守業務の最適化を実現します

ダム保守の効率化と予防対応を実現します

手作業による監視とリアルタイムな状況把握の不足により、運用へ影響が及ぶ前に、流木や草木の堆積を検知・管理することが難しい状況でした

主な課題

流木や草木の堆積状況をリアルタイムで把握できない
継続的な監視がなく、検知は手作業による点検に依存していました

水流低下や効率悪化のリスク
堆積した流木や草木を検知できないと、水流や発電性能に影響を及ぼします

保守リソースの非効率的な活用
対応は必ずしもタイムリーではなく、実際のニーズに基づいてもいませんでした

複数拠点への検知展開における複雑性
カメラごとの撮影角度や設置環境が異なるため、柔軟に対応できるモデルが必要でした

解決策

リアルタイムのブラシ検出のためのAIベースのコンピュータビジョン

AIモデルによるリアルタイムのブラシ検出

灌木の蓄積を特定・測定するためのアルゴリズムを開発しました

先手を打った対応のための早期警戒システム

灌木のレベルが危険な閾値に達した際にアラートを有効化します

データに基づく保守の最適化

必要な場合にのみ保守を実施できるよう、アクショナブルなオンサイトを提供しました

複数のカメラに対応可能なスケーラブルなモデル

さまざまな場所に適応可能な単一のNested-Unetモデルを実装しました

影響

予測モニタリングによる効率化

このソリューションにより、障害物の早期検知、運用効率の向上、そして事後対応型からデータに基づく意思決定への転換を通じた保守業務の最適化を実現しました

注目の成功事例

デジタル化されたサービス管理による現場業務の強化と、コネクテッドワーカー技術による安全性の向上