使用MathWorks工具实时获取、可视化、同步和解释来自多个数据源的数据。
“在第一次试飞中，我们在一个算法中发现了一个漏洞。我们打开MATLAB®，在飞行中解决了这个问题。在10分钟内，我们的数据采集和处理算法运行良好，我们能够继续进行试验。这令人印象深刻。”
Alberto Vale, Albatroz Engineering
为了确保可靠的电力分配，公用事业公司必须进行定期检查，以确定树木和其他障碍附近的输电线路，并检查导体或绝缘体的物理劣化。从地面或飞机上检查电线，即使是训练有素的专家也只能对危险和电线之间的距离作出主观估计。完成一次检查通常需要多次通过，这使得这个过程既昂贵又耗时。
Albatroz Engineering公司开发了电力线维护检查系统(PLMI)，这是一个自动化的实时系统，集成了所有的检查，并提供精确的距离测量。PLMI使用MathWorks™工具构建，使用复杂的数据分割算法来分析激光雷达(光探测和测距)数据，并捕捉红外、紫外线和摄像机图像。
Albatroz Engineering的首席研发工程师Alberto Vale指出:“MATLAB被证明是开发、测试和分析几种不同的图像采集和信号处理算法的理想平台。”“在MATLAB中，想法和实现之间的时间非常短。因此，我们在不到6个月的时间内开发出了我们的第一个工作原型，预计我们的上市时间为3到4个月。”
Albatroz Engineering需要一个用于数据和图像采集、可视化、信号处理和数据同步的集成开发环境。“我们需要从数码相机、GPS接收器以及激光雷达传感器实时获取数据，总带宽约为500kB/s，”Vale解释说。“我们的工程师需要同步并可视化所有这些数据，对其进行处理，然后在生产系统中清晰地呈现给我们的客户。”
为了吸引潜在客户，PLMI需要一次传递准确、定量的结果。Vale解释说:“我们的客户要求该系统至少能检测到经过训练的专家识别的95%的电源线危险，同时提供危险与线路之间的精确距离。”
Albatroz Engineering使用了MATLAB®以及几个配套的工具箱来开发、原型和实现PLMI的产品版本。
为了构建早期原型，Albatroz团队使用MATLAB通过TCP/IP获取激光雷达数据，通过串行链路获取GPS数据。他们使用图像采集工具箱™从带有USB链接的标准网络摄像机捕捉图像。在生产系统中，该摄像机被带有火线(IEEE-1394)链接的更高分辨率摄像机所取代。
该团队使用MATLAB和Signal Processing Toolbox™处理激光雷达信号。利用Signal Processing Toolbox中的卷积函数，他们开发了数据分割算法来解释激光雷达产生的点云，并识别电线、树木、建筑和其他障碍物。当这些算法识别出潜在的危险时，会在交互界面中发出警报，显示激光雷达的几何形状、视频的图像和GPS的位置。
一个用于机载操作的高端系统，具有高达6MB/s的持续数据速率，结合了c++实时多线程获取，SQL引擎，MATLAB中开发的算法，然后在c++和Web服务中实现。它包括一个来自葡萄牙合作伙伴的四个视频，两个音频频道地理参考记录器。
Albatroz Engineering使用MATLAB Compiler™、Database Toolbox™和MATLAB图形用户界面(GUI)构建工具来创建一个独立的应用程序，用于任务数据的后处理。使用该应用程序，Albatroz Engineering客户可以对多个任务收集的数据进行深入分析，并创建全面的多媒体报告。
PLMI系统目前正在葡萄牙使用。
开发时间至少缩短了50%．“有了MATLAB，我们在4个月内就完成了原型的试飞，6个月内就完成了工作版本，”Vale解释说。“如果使用C或c++的话，开发需要多花两到三倍的时间。”
系统精度接近100%．Vale说:“对于50kV及以上的高压线路，我们的测量系统优于经验丰富的技术人员的目视检测，虚警率低于5%，极少漏检。”“在实践中，它往往能识别出接近100%的潜在危险。”
检查费用降低90%．“我们使用MathWorks工具开发的系统集成了来自多个来源的数据，以优化每架直升机的飞行，并同时执行多项检查，”Vale说。“因此，使用PLMI进行检查的成本是使用标准机载激光雷达调查的10倍。”
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