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據，評價結果實時呈現在評測人員眼前。

　　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微應用平臺數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，并自主開發了無人機智能算法測評模塊。評測模塊內嵌于機巡作業微應用，通過業務接口實時調用算法模型，模擬真實環境業務請求，并可據此開展高并發測試。與傳統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、測試參數多樣，能模擬真實業務場景，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、缺陷發現率超過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%，僅輸電專業每年就可減少缺陷人工復核時間2000人·時。(郭清梅)