SmartDrone4PV
Inspection intelligente des parcs photovoltaïques en utilisant les images aériennes des drones
Ce projet consiste à proposer un service d’inspection automatique des installations photovoltaïques (PV) basé sur l’utilisation des images acquises par des capteurs embarqués sur drone aérien et des méthodes avancées de Big data et du Deep Learning, pour l’analyse d’image basée objets (Object Based Image Analysis-OBIA) pour la détection et l’identification automatique de différents défauts sur les panneaux PV.
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Coordinateur
Sebari Imane -
Date début
Septembre 2019 -
Lieu
Institut Agronomique et Vétérinaire Hassan II -
Thématique
Solaire photovoltaïque
OBJECTIFS
- Proposition d’un système drone adapté pour accueillir différents capteurs (caméras RGB, caméra thermique et caméra SWIR) ;
- Développement d’algorithmes basés sur l’analyse d’image et l’apprentissage automatique pour la détection automatiques des défauts affectants les installations photovoltaïques;
- Proposition d’une architecture Big Data distribuée, scalable et modulaire pour le traitement du volume massif des imageries collectées par différents capteurs;
- Conception et mise en place d’une architecture IT efficace pour la prédiction de la production photovoltaïque.
- Expérimentation de la solution proposée par le projet sur des sites de validation
- Commercialisation de la solution
PRODUCTION SCIENTIFIQUE
1
Publications
2
Communications
En cours
Thèses Soutenues
En cours
Brevets Enregistrés