使用MathWorks工具实时地获取、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，我们发现我们的一个算法存在一个漏洞。我们打开了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工作良好，我们能够继续进行试验。这非常令人印象深刻。”
阿尔贝托·维尔，信天翁工程公司
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，以确定树木和输电线路附近的其他障碍，并检查导体或绝缘体的物理退化。从地面或飞机上检查电线，即使是训练有素的专家也只能提供危险与电线之间距离的主观估计。完成一次检查通常需要多次通过，这使得检查过程既昂贵又耗时。
Albatroz工程公司开发了电力线维护检查系统(PLMI)，这是一种集成了所有检查并提供精确距离测量的自动化实时系统。PLMI使用MathWorks™工具构建，使用复杂的数据分割算法来分析LIDAR(光探测和测距)数据，并捕获红外、紫外和视频摄像机图像。
Albatroz工程公司的首席研发工程师Alberto Vale说:“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，从想法到实现的时间非常短。因此，我们在不到6个月的时间内便开发出了第一款可工作的原型，并预计在3至4个月内推向市场。”
信天翁工程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获取实时数据，总带宽约为500kB/s。”“我们的工程师需要同步和可视化所有这些数据，处理它们，然后在生产系统中清晰地呈现给我们的客户。”
为了吸引潜在的客户，PLMI需要一次性提供准确的量化结果。Vale解释说:“我们的客户规格要求该系统能够检测到由训练有素的专家识别的至少95%的电力线路危险，同时提供危险与线路之间的确切距离。”
信天翁工程使用MATLAB®以及一些配套的工具箱来开发、原型化和实现PLMI的生产版本。
为了建立早期原型，Albatroz团队使用MATLAB通过TCP/IP获取LIDAR数据，并通过串行链路获取GPS数据。他们使用图像采集工具箱™从一个标准的带有USB链接的Web摄像机中捕获图像。在生产系统中，该摄像机被Firewire (IEEE-1394)链路的高分辨率摄像机取代。
该团队使用MATLAB和信号处理工具箱™来处理激光雷达信号。利用信号处理工具箱中的卷积函数，他们开发了数据分割算法，解释由激光雷达产生的点云，并识别电力线、树木、建筑和其他障碍。当这些算法识别出潜在的危险时，交互式界面就会发出警报，显示激光雷达的几何图形、视频图像和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++实时多线程采集、SQL引擎、MATLAB开发的算法，然后用c++和Web服务实现。它包括一个葡萄牙合作伙伴提供的四视频、两声道地理参考记录仪。
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，用于后期处理任务数据。使用该应用程序，信天翁工程的客户可以对多个任务中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%．“通过MATLAB，我们在4个月内完成了原型机的试飞，6个月内完成了工作版本，”Vale解释说。“如果使用C或c++，开发所需的时间要长两到三倍。”
系统精度接近100%．“对于高压线路(50kV及以上)，我们的测量系统优于由经验丰富的技术人员进行的视觉检查，假警报不到5%，很少遗漏任何问题，”Vale说。“在实践中，它经常能识别出接近100%的潜在危险。”
检查成本降低90%．“我们用MathWorks工具开发的系统集成了来自多个来源的数据，以优化每次直升机飞行，并同时执行多项检查，”Vale说。“因此，使用PLMI进行检查的成本比使用标准机载LIDAR进行检查的成本低10倍。”
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