电网设备缺陷智能识别

用户痛点

电网规模扩大，设备数量激增

随着电网的快速发展，设备数量迅速增加，导致维护难度加大，而现有的维护人员数量与设备增长不成比例，难以有效覆盖所有设备的巡检需求。

设备老化严重，缺陷概率增加

随着线路设备逐渐老化，加之恶劣天气和微气象条件增多，电网设备缺陷发生的概率显著提升，增加了电网运行的风险。

人员技术水平和需求不匹配

现有维护人员的技术水平与现代电网设备维护需求不匹配，难以应对复杂的设备检测和缺陷识别任务，影响维护质量和效率。

急需现代化高技术手段

传统的人工巡检方式已无法满足当前电网设备维护的需求，迫切需要采用现代化、高技术手段（如无人机和智能识别技术）来提升巡检效率和缺陷识别能力。

方案介绍

电网设备缺陷智能识别

电网设备缺陷智能识别解决方案利用先进的图像识别和机器学习技术，通过无人机搭载高清摄像头，对电网设备进行全方位巡检。系统能够从图片中自动识别出可能存在的设备缺陷，如绝缘子爆裂、鸟巢、防震锤位移等，由人工识别为主转向机器自动智能识别为主的智能化应用，提升运检工作效率和成效。

应用场景

目标缺失缺陷识别

典型缺陷：绝缘子爆裂、防震锤缺失

算法总体步骤：目标检测=>部件配准=>仿射变换=>识别缺失部件及位置

如图所示，左图为历史没有缺陷的图（即基准图），经过目标检测后会得到图中每个部件的位置。右侧图为新拍摄的图，其中都有部件缺失，同样经过目标检测后会得到图中每个部件位置。然后进行部件配准，将相同位置部件对号入座。部件配准后即能得到是否有缺失，再通过仿射变换得到缺失准确位置。

目标偏移缺陷识别

典型缺陷：防震锤移位

算法总体步骤：目标检测=>部件配准=>识别出位移部件

目标检测及部件配准过程同“同比历史缺陷识别算法”，在部件配准后，如果不存在部件缺失，则判断是否存在位移。先计算出当前图中部件与基准图中部件平均偏移，再计算各部件的偏移与平均偏移的差值，如果差值超过阈值，则该部件存在位移。

优势亮点

多样化的缺陷识别算法

基于三维点云的航线规划，基于经度、维度、高度、仰俯角、偏航角、摄像头焦距、传感器尺寸七个维度的拍照点位精细自动规划，实际使用和用户评价相结合，逐渐形成高质量的自主航线库。

算法模型自主选择

支持多种算法模型的自主选择，用户可以根据具体的巡检环境和需求，自行决定使用的算法模型。这种灵活性能够针对不同的缺陷场景选择最优的识别算法，提升巡检效率和准确性。

高效的样本富集能力

传统方法需要大量样本支持，特别是需要上千张样本图像，但对于缺陷类别多达900种以上且不可穷举的情况，该方案通过综合多种识别算法，有效减少对样本数量的依赖，使得在各种复杂场景下也能保证识别效果。

针对性识别不同缺陷场景

系统能够通过不同的识别算法，针对具体的缺陷场景进行监测。例如，利用异常目标监测算法识别鸟巢、异物等缺陷，以及通过历史差异性比较识别防震锤位移和绝缘子爆裂等缺陷。这种针对性显著提升了识别精度和有效性。