最近、State Grid Power Space Technology Co., Ltd.が開発した伝送線路赤外線欠陥インテリジェント識別システム。

最近では、学校や他の部隊と連携して、主要な UHV の運用と保守における産業応用を達成しました。

私の国の路線。熱の検知に人工知能（AI）技術が応用されたのは中国で初めて。

送電線での大規模な発電。

「今回、技術研究チームはビジネスシナリオと組み合わせて、「最小限のラベル付け + ステップバイ」という技術的ルートを採用しました。

「ステップ学習 + 干渉点シールド」により、赤外線欠陥と隠れた危険のインテリジェントな識別とモデルを実現します。

識別精度は90％以上に達しました。」システム 申請側 郭暁兵 検査部長

State Grid Electric Space Technology Co., Ltd.の宇宙技術応用センターの氏は述べた。

報告によると、このシステムは現在、State Grid Power Space Technology Co., Ltd.によって展開および適用されており、これは最初のものです。

中国では、人工知能技術が送電線の発熱検出に大規模に適用されるようになりました。

240 ベースのタワーの赤外線ビデオを例にとると、従来の手動データ レビューには 5 時間かかりましたが、このシステムを使用すると、

ビデオのアップロードから分析が完了するまでに 2 時間かかります。このプロセスに手動で介入する必要はありません。

以前は、人工知能を使用して赤外線画像データを識別するプロセスは比較的複雑で、手動で行う必要がありました。

メンテナンスの経験や注意力などの要因により見落とされがちだった、画面内の加熱障害点を特定します。

職員;さらに、赤外線ビデオデータの量は膨大です。再検査作業は非常に困難かつ非効率であり、簡単に

絶縁体の脱落など危険な事態を引き起こします。新開発の伝送路用赤外線欠陥インテリジェント識別システムを活用し、

ワンクリックで検査赤外線ビデオをアップロードするだけで、フレームを迅速に抽出し、加熱欠陥をインテリジェントに特定できます。

ラインのトリップや停電といった隠れた危険を適時に排除するためのライン運用および保守ユニット。AIの応用

電力網検査技術により、検査効率が大幅に向上します。