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。