我国首次将 AI 技术规模化用于输电线路发热检测

据科技日报报导，由国网电力空间技能有限公司联合该校等单位研制的输电线路红外缺点智能辨认体系，近来在我国首要超特高压线路运维方面完结产业化使用。这是国内初次将人工智能（AI）技能规模化使用于输电线路发热检测。

据介绍，迎峰度夏期间，全国气温不断升高，电力负荷急剧添加。为保证电网安全安稳运转，要及时发现线路缺点风险。但是，以往用人工智能辨认红外印象数据的流程比较复杂，且需由人工现场判别画面中的发热毛病点，易受检修人员经历、注意力等要素的影响而形成遗失；此外，红外视频数据量巨大，复检工作难度极大且功率低下，易形成绝缘子掉串等风险事情。而使用新研制的输电线路红外缺点智能辨认体系，仅需一键上传巡检红外视频就能快速抽帧并智能辨认发热缺点，可辅佐线路运维单位及时消除线路跳闸停电的风险。

“此次，技能攻关团队结合事务场景，选用‘最小化标示+阶梯式学习+搅扰点屏蔽’的技能道路，完结了红外缺点风险的智能辨认，模型辨认准确率达90%以上。”该体系使用方、国网电力空间技能有限公司空间技能使用中心巡检处处长郭晓冰说。

据介绍，现在该体系在国网电力空间技能有限公司布置使用，系国内初次将人工智能技能规模化使用于输电线路发热检测。以240基杆塔的红外视频为例，传统人工数据复核需求5个小时，现在选用该体系，从上传视频到完结剖析只需求2个小时，且过程中无需人工干预。