Інтелектуальна система побудови векторних діаграм електричних кіл

Векторні діаграми – потужний інструмент для візуалізації та розуміння розподілу струму, напруги та потужності в електричних системах. Під час війни Росії проти України наша енергетична галузь стала дуже вразливою до атак ворога, а отже, потребує швидкого та ефективного відновлення. Фахівцям-енергетикам бракує програмних засобів для роботи з енергосистемою, а в період розвитку штучного інтелекту створити такі засоби не так важко.

Наприклад, знайомим спеціалістам часто доводиться будувати векторні діаграми – засоби для візуалізації та розуміння розподілу струму, напруги та потужності в електричних системах. Використовуючи поєднання фреймворків для роботи зі штучним інтелектом та створення графічної оболонки, можна досягти бажаного результату за кілька місяців, зробивши водночас корисну справу для нашої перемоги.

Серед запропонованих засобів для створення інтелектуальної системи побудови векторних діаграм розглянуто модель YOLO (на основі фреймворку Pytorch) та фреймворк QT. Роль штучного інтелекту полягає у розпізнаванні електричних елементів у колах та їхніх з’єднань один з одним. Створення інтерфейсу користувача не менш важливе, його вже у багатьох місцях впроваджено за допомогою QT.

Поки що не існує жодного спеціалізованого програмного засобу для вирішення проблем ручної побудови векторних діаграм, але запропоновані підходи вже використовують для його створення.

У системі застосовано модель Yolov5 для розпізнавання електричних елементів на схемі. Модель натренована на більш ніж 150 зображеннях та здатна розпізнавати нарисовані власноруч схеми. Розпізнавання запускається як окремий процес з основної програми, написаної мовою C++. Ця частина системи обробляє вхідні дані від Yolo, зберігає в зручному форматі, створює інтерфейс користувача та зображає результат у вигляді векторної діаграми.