2月6日,福建電力科學研究院機巡中心技術(shù)人員按下評測按鈕,機巡作業(yè)微應(yīng)用平臺一鍵生成機巡缺陷智能算法的識別率、誤檢比、處理時間等相關(guān)指標數(shù)據(jù),評價結(jié)果實時呈現(xiàn)在評測人員眼前。
據(jù)介紹,為了提高無人機的巡檢質(zhì)效,應(yīng)用“無人機+人工智能”對巡檢圖像進行智能篩查十分必要。2022年,國網(wǎng)福建省電力有限公司開展輸電無人機場景智能算法攻關(guān),一年來算法累計迭代15次,模型覆蓋輸電金具、絕緣子、附屬設(shè)施等8大類設(shè)備,月均調(diào)用20萬余次,平均識別率達76%。
早期算法模型未對福建多山地形進行針對性適配,易將植被識別成缺陷,誤報率較高。對此,福建電科院機巡中心以機巡作業(yè)微應(yīng)用平臺數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建了機巡樣本庫,覆蓋8大類41小類缺陷,每類缺陷圖片在400張以上,并自主開發(fā)了無人機智能算法測評模塊。評測模塊內(nèi)嵌于機巡作業(yè)微應(yīng)用,通過業(yè)務(wù)接口實時調(diào)用算法模型,模擬真實環(huán)境業(yè)務(wù)請求,并可據(jù)此開展高并發(fā)測試。與傳統(tǒng)的離線評測方式相比,在線式無人機智能算法測評模塊間耦合性低、測試參數(shù)多樣,能模擬真實業(yè)務(wù)場景,對算法進行多維度評價。經(jīng)評測,無人機場景智能算法平均識別缺陷用時3~5秒、缺陷發(fā)現(xiàn)率超過75%。
通過自主評測及定期反饋,無人機場景智能算法解決了棒狀絕緣子誤識別、背景裝置識別過多等難題,誤檢比由算法上線時的9.2%降至3.2%,僅輸電專業(yè)每年就可減少缺陷人工復核時間2000人·時。(郭清梅)
評論