福建電科院自主研發(fā)無人機智能算法測評模塊

　　2月6日，福建電力科學研究院機巡中心技術人員按下評測按鈕，機巡作業(yè)微應用平臺一鍵生成機巡缺陷智能算法的識別率、誤檢比、處理時間等相關指標數(shù)據，評價結果實時呈現(xiàn)在評測人員眼前。

　　據介紹，為了提高無人機的巡檢質效，應用“無人機+人工智能”對巡檢圖像進行智能篩查十分必要。2022年，國網福建省電力有限公司開展輸電無人機場景智能算法攻關，一年來算法累計迭代15次，模型覆蓋輸電金具、絕緣子、附屬設施等8大類設備，月均調用20萬余次，平均識別率達76%。

　　早期算法模型未對福建多山地形進行針對性適配，易將植被識別成缺陷，誤報率較高。對此，福建電科院機巡中心以機巡作業(yè)微應用平臺數(shù)據為基礎構建了機巡樣本庫，覆蓋8大類41小類缺陷，每類缺陷圖片在400張以上，并自主開發(fā)了無人機智能算法測評模塊。評測模塊內嵌于機巡作業(yè)微應用，通過業(yè)務接口實時調用算法模型，模擬真實環(huán)境業(yè)務請求，并可據此開展高并發(fā)測試。與傳統(tǒng)的離線評測方式相比，在線式無人機智能算法測評模塊間耦合性低、測試參數(shù)多樣，能模擬真實業(yè)務場景，對算法進行多維度評價。經評測，無人機場景智能算法平均識別缺陷用時3～5秒、缺陷發(fā)現(xiàn)率超過75%。

　　通過自主評測及定期反饋，無人機場景智能算法解決了棒狀絕緣子誤識別、背景裝置識別過多等難題，誤檢比由算法上線時的9.2%降至3.2%，僅輸電專業(yè)每年就可減少缺陷人工復核時間2000人·時。(郭清梅)