4月21日，國網酒泉供電公司數字化攻堅團隊，自主研發的基于YOLO深度學習框架的“智能慧眼——視頻缺陷自動檢測器”成功投入應用。
“智能慧眼——視頻缺陷自動檢測器”有效破解傳統人工巡檢中存在的細微缺陷易遺漏、違章行為難追溯等痛點，通過創造性采用“特征解耦+注意力機制”算法架構，突破多源數據融合與復雜場景建模技術瓶頸，成功實現裝置缺陷、行為違章、管理違章等3大類智能判別。目前，已完成“絕緣子破裂”“表計外殼破損”“呼吸器硅膠變色”“異物掛空懸浮”和“未佩戴安全帽”等23類裝置缺陷及違章行為的精準識別，缺陷檢出準確率達98.7%。
數字化攻堅團隊在沒有外部技術支援的情況下，自主攻克三大核心難題，一是構建覆蓋光照變化、角度偏移等16種干擾因素的訓練數據集；二是開發支持實時視頻流解析的輕量化推理引擎；三是創新設計“數據標注——模型迭代——場景驗證”三維優化方法，積極探索光明大模型在基層應用模式。經過團隊的不懈努力，“智能慧眼——視頻缺陷自動檢測器”成功投入應用。
“我們不僅實現了視頻缺陷自動檢測從‘0’到‘1’的突破，更形成了AI圖像識別的標準化流程。”高天宏介紹說。國網酒泉供電公司計劃深度融合統一視頻平臺，打造覆蓋輸電、變電、配電、后勤等多專業領域，全環節的智能視覺中樞。
