Apprentissage profond semi-supervisé pour la segmentation et l'analyse d'images d'équipements de réseau électrique

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La maintenance et le remplacement des équipements pour le transport et la distribution d'électricité sont essentiels au bon fonctionnement et à la pérennisation du réseau. Bien qu'Hydro-Québec possède une base de données géo-référencées des équipements de distribution, l'information dans cette base de données est parfois désuète ou même erronée. Par ailleurs, l'état des équipements est présentement déterminé à l'aide d'inspections visuelles de spécialistes, un processus pouvant être long et coûteux considérant l'immensité du réseau. Ce projet propose de développer, en collaboration avec l'Institut de recherche d'Hydro-Québec (IREQ), des algorithmes innovateurs utilisant l'apprentissage automatisé et la vision par ordinateur pour l'inventaire et le diagnostic automatisé en continu des équipements du réseau de distribution. À partir d'une image de poteau électrique prise par un appareil mobile, ces algorithmes pourront lire l'identifiant du poteau et, en fonction de la position GPS de l'appareil, proposer des corrections à la base de données géo-référencées. De même, les algorithmes développés dans le cadre du projet serviront à déterminer l'état du poteau et son angle d'inclinaison, ainsi que que l'état du transformateur, sa largeur et sa hauteur. À terme, la solution développée dans le cadre de ce projet pourrait faciliter maintenance et renouvellement des équipements, se traduisant en un distribution électrique plus fiable et à moindre coût pour les résidents du Québec. La recherche proposée permettra également de former un étudiant à la maitrise, lui donnant des connaissances de pointe en apprentissage automatisé et vision par ordinateur.**********