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當電力巡檢遇上人工智能

算法推送、人臉支付、智慧城市、智能客服、醫生、律師……AI正在各行業(yè)掀起革命，可有一個(gè)領(lǐng)域卻鮮有人提及——電力。人工智能可不可以應用到電力巡檢上面呢？答案是肯定的！

你可能見(jiàn)過(guò)這樣的方式，人工巡檢

這樣的方式，飛手地面操控無(wú)人機進(jìn)行巡檢

還有即將出現這樣的，無(wú)人機自動(dòng)化巡檢的

我們認為無(wú)人機在電力巡檢中會(huì )經(jīng)歷以下3個(gè)發(fā)展階段①手工操控階段

電網(wǎng)企業(yè)買(mǎi)了無(wú)人機，讓操作人員考證后上崗。這只是降低了巡檢難度，人帶著(zhù)無(wú)人機親自到一線(xiàn)但不用爬塔了，不過(guò)數據分析還需工。

②智能化階段

無(wú)人機帶有 RTK 高精度定位技術(shù)，可以實(shí)現自動(dòng)駕駛，后續也有 AI 輔助分析數據，一定程度上解放了更多的人力。這個(gè)階段提高了巡檢效率，但因無(wú)人機通訊和數據樣本不足還不能實(shí)現理想中的全自動(dòng)化，還是需要人的運維輔助。

③無(wú)人化階段

無(wú)人機帶有 5G+RTK，可實(shí)現全自動(dòng)化巡檢。這時(shí)候，人不用去現場(chǎng)，只要部署自動(dòng)停機場(chǎng)就可以。無(wú)人機自動(dòng)巡檢、實(shí)時(shí)傳回數據、自動(dòng)回巢、自動(dòng)充電?？梢詫?shí)現遠程調度無(wú)人化。目前，電力巡檢發(fā)展到了第二階段——智能化階段，這個(gè)階段里人工智能是如何發(fā)揮作用的呢。   不同以往的三維智能航線(xiàn)

在智能化階段里面，無(wú)人機開(kāi)始進(jìn)入自動(dòng)駕駛階段。和地面上的自動(dòng)駕駛汽車(chē)面對的復雜環(huán)境不同，無(wú)人機在空中的環(huán)境沒(méi)有太多變化。自動(dòng)駕駛是實(shí)時(shí)建立三維模型，實(shí)時(shí)做航線(xiàn)規劃。但行業(yè)無(wú)人機是相反的。對于電力巡檢來(lái)說(shuō)，無(wú)人機自動(dòng)駕駛是指的是：首先系統根據事先掃描好的周邊環(huán)境激光點(diǎn)云，建立三維模型，然后自動(dòng)化規劃航線(xiàn)，其中無(wú)人機的拍攝點(diǎn)也自動(dòng)規劃在里面，再向無(wú)人機發(fā)出任務(wù)，無(wú)人機去執行。隨著(zhù)無(wú)人機巡檢的廣泛展開(kāi)，產(chǎn)生了大量的平面影像數據，如果僅靠人工處理，無(wú)疑會(huì )耗費大量人工時(shí)間，那么如何快速分析識別缺陷和隱患，大數據分析及巡視模式優(yōu)化，管理及可視化展示大數據成果，從而整體提升巡視單位無(wú)人機巡視應用水平？那么我們就需要讓計算機擁有自主計算的大腦以及一雙看懂電力行業(yè)的雙眼了——易飛缺陷隱患分析軟件。

缺陷隱患分析軟件最大的特點(diǎn)是采用人工智能算法方式，利用深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的工作方式來(lái)實(shí)現。深度學(xué)習算法

識別算法采用了學(xué)術(shù)界最新、最先進(jìn)深度學(xué)習算法，將目前最先進(jìn)算法進(jìn)行融合和改造，同時(shí)加入增強學(xué)習技術(shù)（同AlphaGo,讓模型進(jìn)行自學(xué)習優(yōu)化）和遷移學(xué)習技術(shù)，通過(guò)大量實(shí)驗分析與比較對算法做大幅度修改和優(yōu)化，對圖像中特點(diǎn)目標特征進(jìn)行疊進(jìn)式數據建模，提升對小物體識別的敏感度，實(shí)現較小運算資源下精確分類(lèi)和檢測。針對無(wú)人機輸電線(xiàn)路的通道巡檢以及精細化巡檢所拍攝的影像資料，基于大量的缺陷隱患樣本庫，利用深度學(xué)習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，自動(dòng)批量對上述影像數據進(jìn)行缺陷隱患識別，并對缺陷進(jìn)行統計和匯總，自動(dòng)生成缺陷分析報告。最終目標缺陷識別深度學(xué)習算法的最終目標是：提高缺陷識別種類(lèi)及識別率，降低漏報和誤報，完成目標檢測。