Publicação: Inserção automática de componentes em ambientes virtuais de treinamento para subestações de energia utilizando inteligência artificial
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA, CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS)
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Coorientador
Caetano, Daniel Stefany Duarte
Resumo
O treinamento com Realidade Virtual (RV) tem ganhado destaque nos ambientes
corporativos e industriais. A realização de manobras educativas em ambientes virtuais
reduz o risco que colaboradores inexperientes enfrentam em situações hostis e de alta
periculosidade, como as encontradas em subestações de energia. Contudo, a modelagem
desses ambientes exige mão de obra especializada e consome inúmeras horas de desenvolvimento. Esta dissertação propõe um protótipo para automatizar a criação de Ambientes
Virtuais, por meio da identificação e inserção de Reatores de Núcleo de Ar, presentes nas
subestações de energia, utilizando imagens capturadas por Veículos Aéreos Não Tripulados
(VANTs) e a YOLOv8, uma Rede Neural Convolucional (RNC), com versões anteriores e
em diferentes configurações de hiperparâmetros. Os resultados do treinamento indicaram
a superioridade da YOLOv8, e a sua configuração mais precisa. Com o modelo treinado,
foi desenvolvida uma aplicação integrada ao software Unity, capaz de receber fotos não
treinadas, identificar a quantidade de reatores presentes na imagem e buscar seus objetos
modelados correspondentes, inserindo-os na cena de RV.
Abstract
The training with Virtual Reality (VR) has gained prominence in corporate and
industrial environments. The execution of educational maneuvers in virtual environments
reduces the risk that inexperienced employees face in hostile and highly dangerous situations, such as those found in power substations. However, modeling these environments
requires specialized labor and consumes numerous hours of development. This dissertation
proposes a prototype to automate the creation of Virtual Environments by identifying
and inserting Core Air Reactors, present in power substations, using images captured
by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and YOLOv8, a Convolutional Neural Network
(CNN), with previous versions and different hyperparameter configurations. The training
results indicated the superiority of YOLOv8 and its most accurate configuration. With
the trained model, an application integrated with Unity software was developed, capable
of receiving untrained photos, identifying the number of reactors present in the image, and
finding their corresponding modeled objects, inserting them into the VR scene.
Palavras-chave
Ambientes Virtuais de Treinamento, Otimização, Subestação de Energia, VANTs, YOLOv8, Virtual Training Environments, Optimization, Power Substation, UAV, Engenharia Elétrica
Citação
ZUZA, Leandro Sena. Inserção automática de componentes em ambientes virtuais de treinamento para subestações de energia utilizando inteligência artificial. 2024. 75 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2025.5516. 75.
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