Developing Computer Vision-Based Digital Twin for Vegetation Management near Power Distribution Networks
Notice bibliographique
Résumé
The maintenance of power distribution lines is critically challenged by vegetation encroachment, posing significant risks to the reliability and safety of power utilities. Traditional manual inspection methods are resource-intensive and lack the precision required for effective and proactive maintenance. This paper presents an automated, accurate, and efficient approach to vegetation management near power lines by leveraging advancements in LiDAR as a remote sensing technology and deep learning algorithms. The RandLA-Net model is employed for semantic segmentation of large-scale point clouds to accurately identify vegetation, poles, and power lines. A comprehensive sensitivity analysis is conducted to optimize the model’s hyperparameters, enhancing segmentation accuracy. Post-processing techniques, including clustering and rule-based thresholding, are applied to refine the semantic segmentation results. Proximity detection is applied using spatial queries based on a KDTree structure to assess potential risks of vegetation near power lines. Furthermore, a digital twin of the power distribution network and surrounding trees is developed by integrating 3D object registration and surface generation, enriching it with semantic attributes and incorporating it into City Information Modeling (CIM) systems. This framework demonstrates the potential of remote sensing data integration for efficient environmental monitoring in urban infrastructure. The results of the case study on the Toronto-3D dataset demonstrate the computational efficiency and accuracy of the proposed method, presenting a promising solution for power utilities in proactive vegetation management and infrastructure planning. The optimized full 9-class model achieved an overall accuracy of 96.90% and IoU scores of 97.05% for vegetation, 88.09% for power lines, and 82.33% for poles, supporting comprehensive digital twin creation. An auxiliary 4-class model further improved targeted performance, with IoUs of 99.55% for vegetation, 88.79% for poles, and 87.18% for power lines.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».