電力行業(yè) Electric power industry

AIPRO通(tōng)道可(kě)視化隐患識别軟件系統



     國網可(kě)視化系統運行至今,已累計通(tōng)道圖片3億張,其中(zhōng)含有典型隐患的圖片達到100萬餘張,結合多年運行經驗和(hé)現場實際需求,将通(tōng)道隐患分為銷釘、吊車(chē)、塔吊、施工機械、導線異物和(hé)煙火等六大類二十一小類别。

 優點

       —國内獨立自主研發的AI通(tōng)道隐患識别軟件;

       —來自業(yè)内資(zī)深研發團隊的嘔心之作;

  —針對不同省市可(kě)定制功能模塊;
       —任意修改當前的大類标準,支持中(zhōng)文(wén);
       —當前支持六大類,二十一小類的隐患識别功能,後期可(kě)根據需要進行定制擴展。對于二十一小類可(kě)根據需要勾選;

       —界面上以圖表方式顯示出當前識别的類别比例;

       —可(kě)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(zhōng)在電網檢測領域,同時支持鐵塔等其它應用場景的需求。

  技術(shù)參數

1) AIPRO功能模塊識别準确率

類别

 訓練集(基數)

測試集(基數)
 
測試集
(漏檢基數)
準确率(%)
吊車(chē) 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:标注類别圖像框(例:16000張電網圖像中(zhōng)有10792輛吊車(chē))
        準确率=100%-(測試集漏檢基數/測試集基數)

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(%)
2500 90 3.60

單位

 測試圖像

誤檢圖像 漏檢率(%)
2500 17 0.68

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

3) 分析說明
從後台識别總體的漏檢率、誤檢率、準确率來看,漏檢率控制在0.68%以内,誤檢率控制在3.60%以内,準确率達到95%以上,驗證結果符合當前客戶預期。
測試電網2500張圖像中(zhōng),其中(zhōng)誤檢圖像90張,因為是按照紋理來檢測的,所以大部分都是将樹(shù)枝檢測成了吊車(chē),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(zhōng)有11張是導線異物(鳥巢)未檢測出來,因為鳥巢測試數據量隻有74張,測試數據量過少(shǎo),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(lù)、變電站(zhàn)等上面的隐患識别;

  —農業(yè):植物生長觀測。

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