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記者8月11日從華北電力大學獲悉，由國網電力空間技術有限公司聯(lián)合該校等單位研發(fā)的輸電線路紅外缺陷智能識別系統(tǒng)，近日在我國主要超特高壓線路運維方面實現(xiàn)產業(yè)化應用。這是國內首次將人工智能（AI）技術規(guī)?；瘧糜谳旊娋€路發(fā)熱檢測。

據介紹，迎峰度夏期間，全國氣溫不斷升高，電力負荷急劇增加。為保障電網安全穩(wěn)定運行，要及時發(fā)現(xiàn)線路缺陷隱患。然而，以往用人工智能識別紅外影像數(shù)據的流程比較復雜，且需由人工現(xiàn)場判別畫面中的發(fā)熱故障點，易受檢修人員經驗、注意力等因素的影響而造成遺漏；此外，紅外視頻數(shù)據量龐大，復檢工作難度極大且效率低下，易造成絕緣子掉串等危險事件。而利用新研發(fā)的輸電線路紅外缺陷智能識別系統(tǒng)，僅需一鍵上傳巡檢紅外視頻就能快速抽幀并智能識別發(fā)熱缺陷，可輔助線路運維單位及時消除線路跳閘停電的隱患。

“此次，技術攻關團隊結合業(yè)務場景，采用‘最小化標注+階梯式學習+干擾點屏蔽’的技術路線，實現(xiàn)了紅外缺陷隱患的智能識別，模型識別準確率達90%以上?！痹撓到y(tǒng)應用方、國網電力空間技術有限公司空間技術應用中心巡檢處處長郭曉冰說。

據介紹，目前該系統(tǒng)在國網電力空間技術有限公司部署應用，系國內首次將人工智能技術規(guī)?；瘧糜谳旊娋€路發(fā)熱檢測。以240基桿塔的紅外視頻為例，傳統(tǒng)人工數(shù)據復核需要5個小時，現(xiàn)在采用該系統(tǒng)，從上傳視頻到完成分析只需要2個小時，且過程中無需人工干預。

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