使用MathWorks工具在实时从多个来源获取，可视化，同步和解释数据。
“在第一次测试航班期间，我们在我们的算法中发现了一个错误。我们打开了Matlab并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正常工作，我们能够与之进行审判。这很令人印象深刻。“
Alberto Vale，Albatroz Engineering
为确保可靠的电力分配，公用事业公司必须进行定期检查，以识别电力传输线附近的树木和其他障碍，并检查导线或绝缘体的物理劣化。从地面或飞机中检查线路，甚至培训的专家都可以只提供危险和电力线之间距离的主观估计。通常需要多次通过来完成检查，使过程昂贵且耗时。
Albatroz Engineering开发了电力线维护检测系统（PLMI），这是一款自动化的实时系统，可集成所有检查并提供精确的距离测量。使用MathWorks™工具构建，PLMI使用复杂的数据分段算法来分析LIDAR（光检测和测距）数据，捕获红外线，紫外线和摄像机图像。
“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，”阿尔巴塔茨工程中的首席研究和开发工程师Alberto Vale Notes。“与Matlab，想法和实施之间的时间非常短。因此，我们在不到六个月的时间内开发了我们的第一个工作原型，预计我们的上市时间三到四个月。”
Albatroz Engineering需要集成的开发环境，用于数据和图像采集，可视化，信号处理和数据同步。“我们需要从数码相机和GPS接收器以及LIDAR传感器的实时获取数据，相当于大约500kb / s的总带宽。“我们的工程师需要同步和可视化所有这些数据，处理它，然后将其清楚地向我们的客户展示生产系统。”
为了吸引潜在的客户，PLMI需要在一次通过的情况下提供准确的定量结果。“我们的客户规范要求系统检测培训专家识别的至少95％的电力线危险，同时提供危险和线路之间的精确距离，”Vale解释说。
Albatroz Engineering二手Matlab®和几个伴侣工具箱开发，原型和实施PLMI的生产版本。
为了建立早期原型，Albatroz团队使用MATLAB通过TCP / IP和GPS数据通过串行链路获取LIDAR数据。它们使用图像采集工具箱™与USB链路的标准Web摄像头捕获图像。在生产系统中，该相机由带有FireWire的更高分辨率相机（IEEE-1394）链路代替。
该团队使用MATLAB和信号处理工具箱™来处理LIDAR信号。使用来自信号处理工具箱的卷积功能，它们开发了数据分段算法，解释了激光雷达产生的积分云，识别电力线，树木，建筑物和其他障碍物。当这些算法识别潜在的危险时，在交互式界面中发出警报，示出了从LIDAR，视频图像的几何图形，以及来自GPS的位置。
用于空降操作的高端系统，具有高达6MB / s的持续数据速率，将C ++实时多线程采集，SQL引擎，MATLAB开发的算法组合在一起，然后在C ++和Web服务中实现。它包括来自葡萄牙伴侣的四视频，双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，以创建独立应用程序进行后处理任务数据。使用此应用程序，Albatroz Engineering客户端可以对聚集在多个任务上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。
开发时间减少至少50％。“与MATLAB，我们在四个月内的测试航班和六个月内的工作版本进行了原型，”谷谷解释道。“开发将使用C或C ++的时间长两到三倍。”
系统精度接近100％。“对于高压线（50kV及以上），我们的测量系统通过经验丰富的技术人员优于视觉检查，缺少误报的5％，很少错过一个问题，”谷说。“在实践中，它经常识别接近100％的潜在危险。”
检查成本降低了90％。“我们使用MathWorks工具开发的系统将数据集成了来自多个来源的数据，以优化每个直升机飞行，同时执行多次检查，”Vale说。“因此，通过标准的空中激光雷达调查，对PLMI进行检查，它的成本减少了十倍。”
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