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1 項目背景

鯤云科技是一家高性能人工智能芯片公司，由定制計算芯

片領(lǐng)域的國際權(quán)威、英國皇家工程院陸永青院士、牛昕宇博士和蔡權(quán)雄博士等聯(lián)合創(chuàng)立，致力于提供下一代人工智能計算平臺，為物聯(lián)網(wǎng)前端、邊緣和后端服務(wù)器設(shè)備提供高性能、低功耗、低延時的人工智能解決方案。

鯤云科技面向物聯(lián)網(wǎng)前端、邊緣端的核心產(chǎn)品“雨人加速卡”搭載于無人機前端設(shè)備實測可達90%以上的芯片理論峰值性能，延時低至5毫秒，具高性能、低功耗、低延時特性。無人機機載人工智能計算平臺目前已在電力無人化巡檢領(lǐng)域廣泛展開應(yīng)用。

架空輸電線路是電網(wǎng)的重要組成部分，為了保障電網(wǎng)安全可靠的運行，需要對輸電線路進行定期巡檢。隨著科技手段的提升，無人機巡檢逐漸成為發(fā)展方向之一。然而面對海量的巡檢目標，機巡作業(yè)面臨全新的挑戰(zhàn)。

目前，無人機巡檢拍照主要依靠工作人員手動操作，而巡檢目標物較多，需要手動操控無人機云臺進行拍攝，另外，拍攝照片的質(zhì)量受人為因素影響較大，容易產(chǎn)生部分的無效數(shù)據(jù)，增加后端數(shù)據(jù)處理的任務(wù)量。

2 項目實施

1）總體實施思路與架構(gòu)

（1）預(yù)期目標

實現(xiàn)基于人工智能技術(shù)的電力無人機智能巡檢、數(shù)據(jù)采集，為后端系統(tǒng)提供高質(zhì)量的圖片數(shù)據(jù)，提高巡檢效率，降低巡檢工作量。

（2）實施思路

通過研究適用電力無人機巡檢的目標檢測深度學習算法，開發(fā)適用于低功耗、低載荷限制的無人機機載人工智能計算平臺，研究機載人工智能計算平臺與無人機系統(tǒng)的集成技術(shù)，提出機載人工智能計算平臺與無人機的交互方案，以實現(xiàn)電力無人機巡檢的目標智能檢測識別、云臺自動調(diào)整對目標部件逐個拍攝，提升巡檢效率。

（3）實施架構(gòu)

圖1 電力巡檢機載人工智能計算平臺

2）應(yīng)用場景與技術(shù)方案

（1）應(yīng)用場景和領(lǐng)域

參考于《工業(yè)智能白皮書（2019）》，該工業(yè)智能應(yīng)用其細分應(yīng)用場景屬于設(shè)備運行優(yōu)化，其應(yīng)用領(lǐng)域?qū)儆谏a(chǎn)管理優(yōu)化中的安全風險分析。該應(yīng)用可實現(xiàn)支持以下應(yīng)用場景：

1

高壓線路違章建筑檢測：檢測在高壓線路附近出現(xiàn)的施工工地；

2 ②高壓塔鳥巢缺陷檢測：檢測在高壓塔中的鳥巢目標；

③輸電線路部件檢測識別：檢測在輸電線路中的絕緣子、三角板、防震錘等；

基于相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過使用不同的目標圖片對模型進行訓(xùn)練可以拓展更多應(yīng)用，可廣泛應(yīng)用于林業(yè)、城市監(jiān)管、水利、近海岸地形測繪、地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查、國家安全等遙感遙測領(lǐng)域。

（2）技術(shù)實施方案

通過對比不同的物體檢測算法，該案例采用適合電力巡檢無人機的物體檢測算法，滿足高精度、高回歸率、低延時的需求，對目標物進行實時檢測識別并反饋目標物的位置信息；

圖2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

基于FPGA的人工智能計算平臺的高性能AI推斷加速能力，為電網(wǎng)深度學習網(wǎng)絡(luò)的實時計算提供支持。另外，計算平臺體積小、質(zhì)量輕、功耗低，能很好的嵌入到無人機機載端，實現(xiàn)無人機機載端的人工智能計算；

圖3 鯤云“雨人”加速卡

提出不同環(huán)境下機載人工智能計算平臺與無人機的交互方案，研發(fā)電力巡線無人機云臺自動控制系統(tǒng)，實現(xiàn)針對電力巡線目標的自主云臺調(diào)整及拍攝，提高圖片數(shù)據(jù)質(zhì)量，提升巡檢效率。

圖4 鯤云“雨人”加速卡嵌入電力巡線無人機

3 實施效果

支持基于人工智能技術(shù)的電力無人機智能巡檢、數(shù)據(jù)采集，克服人工控制、無線傳輸半徑等限制，提高巡檢數(shù)據(jù)質(zhì)量及巡檢效率。具體如下：

1）巡檢無人機能對輸電線路部件（包括絕緣子、三角板、防

震錘等）進行自動檢測定位并精準拍照。相較于傳統(tǒng)的人工操控無人機的圖片數(shù)據(jù)采集方式，其基于人工智能技術(shù)的智能巡檢和數(shù)據(jù)采集有效保證了所采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量；

2）自主云臺調(diào)整拍攝，摒棄手動操作的方式，有效降低了單塔巡檢時間，提高無人機單次巡檢范圍，提升了輸電線路巡檢效率；

3）后端運維人員對數(shù)據(jù)進行分析時，無效數(shù)據(jù)明顯減少，無需進行數(shù)據(jù)篩選，大大減少工作量，提高人效。

綜上，相較于傳統(tǒng)的人工操作的方法，該應(yīng)用大幅降低電網(wǎng)運營維護成本，提高輸電線路巡檢的自動化水平，并可推廣應(yīng)用至林業(yè)、城市監(jiān)管、地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查等領(lǐng)域，實現(xiàn)后續(xù)人工智能技術(shù)的規(guī)模性應(yīng)用推廣。