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勤奋的优飞人看球、研发两不误，继本周连续发布最新版树障分析软件UOTA v3.5.6和航测调查系统Umap2.0后，再次发布公司首款人工智能产品--输电线路智能缺陷隐患分析系统（IDHA）。
该产品基于计算图像算法和CAD制图技术，针对输电线路通道和精细化巡视成果开展缺陷隐患分析工作，支持人工识别 和智能识别两种分析方案，对机巡数据进行快速分类、命名、快速缺陷隐患标识、一键生成缺陷报告，系统内置标准缺陷隐患库，极大提高了输电线路巡视数据的分析效率和成果规范化水平，节省了人力物力。
我公司人工智能(AI)研发团队，致力于深度学习卷积神经网络图像识别和小波矩图像识别算法研究，专注AI赋能电力巡检等行业应用，新发布的产品支持绝大部分通道隐患类别和金具、绝缘子、防震锤以及销钉级的杆塔本体部件缺陷类别，可进一步减少数据分析过程工作中的人力投入，提高数据分析智能化水平。
人工识别模块：采用人机交互，通过有丰富经验的输电技术人员，对巡视采集的图像进行人工判读，快速标识不同缺陷隐患类别，一键生成分析报告，成果同步至输电管控平台。
智能识别模块：通过内置算法和训练模型，对海量巡视数据开展自主分析，筛选出缺陷隐患初步成果，经人工二次审核确认后，一键生成分析报告，成果同步至输电管控平台。
依托对超过百万张电力巡检样例照片进行的智能识别训练，目前可对通道巡视数据开展较全面的智能分析，具备投入生产应用能力；对杆塔部件，如：绝缘子类和大、小尺寸金具也具备一定的智能分析能力。
该系统可对5大类30小类缺陷进行识别和定位：
大类 |
小类 |
绝缘子类 |
绝缘子爆片；放电烧伤；绝缘子污秽；伞裙损坏。 |
大尺寸金具类 |
防震锤锈蚀；防震锤损坏；防震锤滑移触碰；金具锈蚀；线夹锈蚀；线夹倾斜；间隔棒损坏；均压环损坏；其它缺陷。 |
小尺寸金具类 |
缺销子；缺螺母；螺母失能等。 |
通道环境类（垂直下视场景） |
线下房屋；漂浮物；线下地膜；山火隐患；通道杆塔；线下水塘；毛竹；泡桐树；挖掘机；施工车辆；施工外破。 |
杆塔鸟巢 |
鸟巢/蜂巢；防鸟刺未开；防鸟挡板。 |
经大量生产测试，针对用DJI Phantom 4 pro结合UOS无人机操作系统对输电线路通道和杆塔本体开展巡视采集的照片，各类已识别目标缺陷种类及识别率如下表：
杆塔及部件目标识别
杆塔及部件识别类别 |
识别准确率 |
识别召回率 |
塔基 |
99% |
99% |
塔身（5类塔型） |
99% |
99% |
绝缘子 |
99% |
99% |
防震锤 |
86% |
99% |
连接金具（16类） |
90% |
95% |
间隔棒 |
99% |
99% |
均压环 |
86% |
80% |
通道隐患识别
通道隐患识别种类 |
识别准确率 |
识别召回率 |
线下水塘 |
95% |
99% |
外破施工 |
94% |
86% |
速生树种（4类） |
96% |
90% |
违法建筑 |
99% |
99% |
山火隐患 |
96% |
89% |
漂浮物隐患 |
86% |
70% |
杆塔本体缺陷识别种类及精度指标
缺陷类识别类别 |
识别准确率 |
识别召回率 |
缺陷描述 |
绝缘子缺陷 |
90% |
98% |
爆片、污秽、放点烧伤等。 |
鸟巢 |
96% |
98% |
|
施工外破 |
90% |
86% |
施工场地、施工车辆，有无车辆都可识别。 |
销钉螺母脱落（小金具缺陷） |
70% |
86% |
销钉脱落、螺母脱落，销钉失能等。 |
大金具缺陷 |
92% |
95% |
防震锤锈蚀、损坏，悬垂线夹歪斜，线夹锈蚀等。 |
三、应用案例
（1）低光照条件多种拍着角度条件绝缘子爆片位置在两端条件下的识别
（2）复杂背景下的缺陷识别
（3）系统可通过调用多个模型，处理多次，可实现同一张照片多种缺陷类型的识别
经核实后的成果数据归入本地人工智能学习库，随着数据积累并增加训练集，不断进行模型的更新，提高识别精度，增加识别种类，形成良性循环。
广州优飞，持续专注电网智能运检解决方案研发。我们将不断创新智造，为实现电力运检无人化、智能化，打造智能坚强电网，做出自己应有的贡献！
