输电线路智能巡检系统：革新巡检效率与精准度 CNR219-175

项目背景

本文针对电力生产中的实际痛点，研发了输电线路智能巡检系统：革新巡检效率与精准，有效提升了作业效率与安全水平。输电线路巡视是保障电网安全运行的基础环节。近年来，直升机、无人机、机器人及固定摄像机等多元巡视手段在公司运检部门逐步推广，采集的图像与视频数据量快速增长。这些资料涵盖可见光等多种类型，为缺陷识别提供了丰富素材，但也带来了处理压力。

传统人工判读方式依赖巡视人员逐张查看图像、逐帧浏览视频，劳动强度大，且受疲劳、经验差异等因素影响，细微缺陷容易漏判。随着线路规模扩大和巡视频次提高，人工判读在速度与精度上的局限日益突出，难以适应海量数据及时处理的需求。

针对上述问题，本项目研发输电线路智能巡检系统，专注于巡视图像与视频的自动缺陷识别，旨在以技术手段替代人工判读，提高故障判读的精度和速度，为电力行业安全生产提供支撑。

存在问题

• 数据量大，人工处理效率低。直升机、无人机、机器人及固定摄像机采集的图像视频数量庞大，人工逐张判读耗时费力，以运检图像为例，每人每天仅能处理500张，远不能满足实际需要。
• 细微缺陷易漏判。销钉、螺母缺失等目标体积小、特征不明显，人眼在长时间查看中容易忽视，导致安全隐患未被及时发现。
• 复杂环境下识别困难。输电线路目标存在位移、状态变化等情况，背景干扰多，传统方法难以稳定识别，视频目标实时检测要求更高。
• 判读标准不统一。不同人员对缺陷的判定存在经验差异，识别结果一致性不足，影响后续处置决策。
• 多源数据兼容性不足。不同巡视方式采集的资料格式与质量不一，缺乏统一自动分析手段，数据价值未能充分释放。

创新目标

本项目旨在建立一套面向输电线路巡视图像与视频的自动缺陷识别系统，能够处理直升机、无人机、机器人及固定摄像机等多源资料，自动识别可见光图像中的典型故障，应对目标位移、状态监测及视频目标毫秒级实时检测等挑战，最终替代人工判读，大幅提高故障判读的精度和速度。

技术方案

系统采用深入学习算法等前沿技术，整体结构围绕图像与视频分析展开。输入层接收多源巡视资料，预处理后送入识别模型，模型对可见光图像中的典型故障进行自动检测与分类，输出缺陷位置与类型。针对视频数据，系统支持毫秒级实时检测，可跟踪目标状态变化。

操作流程上，运检人员将直升机、无人机、机器人或固定摄像机采集的图像视频导入系统，系统自动完成分析并生成识别结果。对于单个目标如绝缘子，识别率可达96%以上；多目标平均识别率高于90%；一般设备缺陷如绝缘子破损，识别准确率超过90%；销钉、螺母缺失等细微缺陷识别率同样高于90%。以运检图像为例，系统可在两分钟内完成全部识别，而人工每人每天仅能处理500张。

系统已在实验室环境下得到充分验证，能够有效应对复杂环境下的目标识别挑战，是解决海量巡视图像与视频自动缺陷识别问题的创新产品。

创新亮点

• 多源兼容：可处理直升机、无人机、机器人及固定摄像机等多种巡视方式采集的图像与视频，适应不同数据来源。
• 高识别率：单个目标识别率96%以上，多目标平均识别率高于90%，一般缺陷与细微缺陷识别准确率均超过90%。
• 实时检测：支持视频目标毫秒级实时检测，满足动态巡视场景下的快速响应需求。
• 效率跃升：运检图像识别从人工每人每天500张提升至两分钟内完成全部识别，大幅减轻劳动强度。
• 隐患捕捉：能够发现可能被人眼忽视的安全隐患，提升缺陷发现的系统性。

落地应用效果

系统面向公司运检部门线路巡视流程，可替代巡视图像视频的人工判读。应用后，故障判读精度和速度明显提高，巡视人员劳动强度大幅降低，细微缺陷漏判情况得到改善。从市场前景看，国家电网公司总部运检、国网通航公司以及27家省电力公司及下属单位，南方电网公司总部运检、5家省电力公司及下属单位等，均为潜在用户，应用空间广阔。对于有意向转化该成果的产业单位，每套系统预计可带来70万元净利润。

产出物：输电线路智能巡检系统软件及配套识别模型，支持多源图像视频自动缺陷识别。

适用场景：公司运检部门线路巡视流程，直升机、无人机、机器人及固定摄像机采集资料的自动判读。

常见问题

Q：系统能处理哪些来源的巡视资料？

A：可处理直升机、无人机、机器人以及固定摄像机等多种巡视方式采集的图像与视频资料。

Q：系统对细微缺陷的识别效果如何？

A：对于销钉、螺母缺失等细微缺陷，系统识别率高于90%，能够捕捉可能被人眼忽视的安全隐患。

Q：系统的应用前景如何？

A：国家电网公司总部运检、国网通航公司以及27家省电力公司及下属单位，南方电网公司总部运检、5家省电力公司及下属单位等均为潜在用户，每套系统预计可带来70万元净利润。

数据来源：项目验收报告及现场应用统计，单位信息已脱敏处理。

本文由中广研创新整理。