私の国は初めて、AI技術を送電線の熱検知に大規模に使用しました

8 月 14 日のニュースによると、科学技術日報によると、最近、State Grid Power Space Technology Co., Ltd. が送電線用の赤外線欠陥インテリジェント識別システムを開発し、華北電力大学などのユニットは、我が国の主要超高圧線の運用・保守において産業応用が達成されています。送電線の発熱検出に人工知能（AI）技術が大規模に適用されたのは中国で初めてで、送電網の安全で安定した運用を確保するための新たな技術的手段となる。

当社の理解によれば、送電線の加熱検出は電力システムの運用と保守の重要な部分であり、線路の欠陥や隠れた危険を適時に検出し、線路のトリップや停電などの事故を防ぐことができます。しかし、これまでは、人工知能を使用して赤外線画像データを特定するプロセスは比較的複雑で、画像内の加熱障害点を現場で手動で特定する必要があり、メンテナンスの経験や注意力などの要因に影響されやすかった。また、赤外線映像データはデータ量が非常に多く、再検査作業が非常に困難かつ非効率であり、碍子断線などの危険な事故につながりやすいものです。新しく開発された送電線の赤外線欠陥用のインテリジェント識別システムを使用することで、 はワンクリックで検査用赤外線ビデオをアップロードするだけでフレームを迅速に抽出し、加熱欠陥をインテリジェントに識別することができます。これにより、ラインの運用および保守部門が隠れた危険を迅速に排除できるようになります。回線のトリップや停電の可能性があります。

今回、技術研究チームはビジネスシナリオを組み合わせ、「最小化されたアノテーションと段階的学習干渉点シールド」という技術的ルートを採用し、モデル識別精度で隠れた赤外線欠陥のインテリジェントな識別を実現しました。 90% 以上。

報道によると、このシステムは現在、State Grid Power Space Technology Co., Ltd.で導入および適用されています。人工知能技術が大型送電線の熱検出に適用されたのは中国で初めてです。規模。 240 ベースのタワーの赤外線ビデオを例にとると、従来の人手によるデータ レビューには 5 時間かかっていましたが、このシステムを使用することで、ビデオのアップロードから分析の完了までわずか 2 時間で完了し、プロセスに人手による介入は必要ありません。 。

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