電力行業(yè) Electric power industry

AIPRO通道可視化隱患識別軟件系統(tǒng)

國網(wǎng)可視化系統(tǒng)運行至今，已累計通道圖片3億張，其中含有典型隱患的圖片達到100萬余張，結合多年運行經(jīng)驗和現(xiàn)場實際需求，將通道隱患分為銷釘、吊車、塔吊、施工機械、導線異物和煙火等六大類二十一小類別。

　優(yōu)點

?國內(nèi)獨立自主研發(fā)的AI通道隱患識別軟件；

?來自業(yè)內(nèi)資深研發(fā)團隊的嘔心之作；

　　?針對不同省市可定制功能模塊；
?任意修改當前的大類標準，支持中文；
?當前支持六大類，二十一小類的隱患識別功能，后期可根據(jù)需要進行定制擴展。對于二十一小類可根據(jù)需要勾選；

?界面上以圖表方式顯示出當前識別的類別比例；

?可以WORD或PDF格式輸出完整的測試報告；

　　?支持圖片批量高速導入，單張圖片平均測試時間在150ms；

?當前的工作集中在電網(wǎng)檢測領域，同時支持鐵塔等其它應用場景的需求。

　　技術參數(shù)

1) AIPRO功能模塊識別準確率

類別	訓練集（基數(shù)）	測試集（基數(shù)）	測試集（漏檢基數(shù)）	準確率（%）
吊車	10792	1004	19	98.10
塔吊	6502	1842	16	99.13
施工機械	8534	1264	57	95.50
導線異物	7720	1299	59	95.46
煙火	756	116	5	95.69

注：基數(shù)：標注類別圖像框（例：16000張電網(wǎng)圖像中有10792輛吊車）
準確率＝100%－（測試集漏檢基數(shù)/測試集基數(shù)）

2) AIPRO功能模塊誤檢率與漏檢率

單位	測試圖像	誤檢圖像	誤檢率(%)
張	2500	90	3.60

單位	測試圖像	誤檢圖像	漏檢率(%)
張	2500	17	0.68

注：誤檢率：OK的圖像檢測到一項或多項類別；
漏檢率：NG的圖像沒有檢測到任何類別。

3) 分析說明
從后臺識別總體的漏檢率、誤檢率、準確率來看，漏檢率控制在0.68%以內(nèi)，誤檢率控制在3.60%以內(nèi)，準確率達到95%以上，驗證結果符合當前客戶預期。
測試電網(wǎng)2500張圖像中，其中誤檢圖像90張，因為是按照紋理來檢測的，所以大部分都是將樹枝檢測成了吊車，河水的反光被檢測成了導線異物（反光膜）；
漏檢圖像17張，其中有11張是導線異物（鳥巢）未檢測出來，因為鳥巢測試數(shù)據(jù)量只有74張，測試數(shù)據(jù)量過少，而且圖像特征不完整，電塔有明顯遮擋。

　應用場景

　　?電力：輸電線路、變電站等上面的隱患識別；

　　?農(nóng)業(yè)：植物生長觀測。

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