11月16日，经过9个小时的人工智能运算，福建电力科学研究院完成了6万余张无人机巡检影像智能识别。据了解，该院应用无人机巡检大数据，自主开发架空输电线路绝缘子RTV涂层人工智能识别模块。目前，该模块已在国网福建省电力有限公司无人机巡检管控平台上线，并运用于福建电网500千伏及以上架空线路污闪隐患排查治理中，准确率达95%以上。
在设备表面喷涂RTV防污闪涂料是沿海及重污染地区防范电力设备污闪的重要措施。掌握架空输电线路绝缘子RTV涂料喷涂的状态是开展设备污闪隐患排查和治理的基础。
“此前污闪隐患排查通常采用查阅台账资料和历史档案的方式，难以掌握现场实际情况，采取现场逐基巡查的方式则需要耗费大量的时间。”福建电科院机巡作业室主管吴文斌介绍，“通过无人机巡检排查RTV涂层情况是一个行之有效的方法，但肉眼观察效率低下，且工作量较大。”
针对上述问题，福建电科院机巡作业室与输电技术室组建柔性攻关小组，4个月内研发了架空线路绝缘子RTV涂层人工智能识别模块。
据测算，人工识别6万余张现场绝缘子影像数据并完成标注记录需要耗费500工时，即2名工作人员每天处理8小时，需要31天。而人工智能识别处理速度快、准确率高，综合考虑图像数据加载等因素，每张图片识别平均耗时仅0.5秒，较人工识别提升效率约50倍。此次人工智能识别工作仅人工时间成本就可节省6万余元。
