基于人工智能的輸電線路機器巡檢前端智能分析技術研究
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
片領域的國際權威、英國皇家工程院陸永青院士、牛昕宇博士和蔡權雄博士等聯合創立，致力于提供下一代人工智能計算平臺，為物聯網前端、邊緣和后端服務器設備提供高性能、低功耗、低延時的人工智能解決方案。
鯤云科技面向物聯網前端、邊緣端的核心產品“雨人加速卡”搭載于無人機前端設備實測可達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域廣泛展開應用。
架空輸電線路是電網的重要組成部分，為了保障電網安全可靠的運行，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展方向之一。然而面對海量的巡檢目標，機巡作業面臨全新的挑戰。
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，拍攝照片的質量受人為因素影響較大，容易產生部分的無效數據，增加后端數據處理的任務量。
2 項目實施
1）總體實施思路與架構
（1）預期目標
實現基于人工智能技術的電力無人機智能巡檢、數據采集，為后端系統提供高質量的圖片數據，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的集成技術，提出機載人工智能計算平臺與無人機的交互方案，以實現電力無人機巡檢的目標智能檢測識別、云臺自動調整對目標部件逐個拍攝，提升巡檢效率。
（3）實施架構
圖1 電力巡檢機載人工智能計算平臺
2）應用場景與技術方案
（1）應用場景和領域
參考于《工業智能白皮書（2019）》，該工業智能應用其細分應用場景屬于設備運行優化，其應用領域屬于生產管理優化中的安全風險分析。該應用可實現支持以下應用場景：
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；
基于相同的網絡結構，通過使用不同的目標圖片對模型進行訓練可以拓展更多應用，可廣泛應用于林業、城市監管、水利、近海岸地形測繪、地質災害調查、國家安全等遙感遙測領域。
（2）技術實施方案
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 網絡結構示意圖
基于FPGA的人工智能計算平臺的高性能AI推斷加速能力，為電網深度學習網絡的實時計算提供支持。另外，計算平臺體積小、質量輕、功耗低，能很好的嵌入到無人機機載端，實現無人機機載端的人工智能計算；
圖3 鯤云“雨人”加速卡
提出不同環境下機載人工智能計算平臺與無人機的交互方案，研發電力巡線無人機云臺自動控制系統，實現針對電力巡線目標的自主云臺調整及拍攝，提高圖片數據質量，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的電力無人機智能巡檢、數據采集，克服人工控制、無線傳輸半徑等限制，提高巡檢數據質量及巡檢效率。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。相較于傳統的人工操控無人機的圖片數據采集方式，其基于人工智能技術的智能巡檢和數據采集有效保證了所采集數據的質量；
2）自主云臺調整拍攝，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）后端運維人員對數據進行分析時，無效數據明顯減少，無需進行數據篩選，大大減少工作量，提高人效。
綜上，相較于傳統的人工操作的方法，該應用大幅降低電網運營維護成本，提高輸電線路巡檢的自動化水平，并可推廣應用至林業、城市監管、地質災害調查等領域，實現后續人工智能技術的規模性應用推廣。
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