Segmentação Semântica de Medidores de Energia Elétrica e Componentes de Identificação / Semantic Segmentation of Electricity Meters and Identification Components
DOI:
https://doi.org/10.34115/basrv4n3-100Keywords:
Autoleitura, Autoauditoria, Processamento de imagens, Segmentação Semântica, Aprendizado ProfundoAbstract
A Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) classifica erros de medição de consumo e processamento de fatura como perdas não-técnicas. Quando essas irregularidades são identificadas, ´e solicitada a aquisição da imagem do medidor e a captura da localização geográfica do leiturista para registrar a sua presença no local. Essas imagens são enviadas para o setor de auditoria. Este recebe um grande volume de imagens, cuja análise completa é muito lenta. Como alternativa, tem-se a autoleitura, que é a leitura feita pelo próprio cliente através de plataformas digitais. E para garantir a segurança no processo de autoleitura, é necessária uma etapa automática de validação (autoauditoria). Este trabalho propõe um método baseado em aprendizado profundo para a segmentação semântica de medidores de energia e componentes de identificação, almejando contribuir com mais eficiência ao processo de validação de leitura. O método apresenta mean average precision (mAP) de 73,10% para os casos em que intersection over union (IoU) ? a 0,50; 42,17% para IoU ? 0,75 e 41,28% quando IoU ? 0,99.
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