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2020-05-06

基于人工智能的輸電線路機(jī)器巡檢前端智能分析技術(shù)研究

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1 項(xiàng)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(jì)算芯

片領(lǐng)域的國(guó)際權(quán)威、英國(guó)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(jì)算平臺(tái),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(shí)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(wú)人機(jī)前端設(shè)備實(shí)測(cè)可達(dá)90%以上的芯片理論峰值性能,延時(shí)低至5毫秒,具高性能、低功耗、低延時(shí)特性。無(wú)人機(jī)機(jī)載人工智能計(jì)算平臺(tái)目前已在電力無(wú)人化巡檢領(lǐng)域廣泛展開(kāi)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(yùn)行,需要對(duì)輸電線路進(jìn)行定期巡檢。隨著科技手段的提升,無(wú)人機(jī)巡檢逐漸成為發(fā)展方向之一。然而面對(duì)海量的巡檢目標(biāo),機(jī)巡作業(yè)面臨全新的挑戰(zhàn)。

目前,無(wú)人機(jī)巡檢拍照主要依靠工作人員手動(dòng)操作,而巡檢目標(biāo)物較多,需要手動(dòng)操控?zé)o人機(jī)云臺(tái)進(jìn)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(wú)效數(shù)據(jù),增加后端數(shù)據(jù)處理的任務(wù)量。


2 項(xiàng)目實(shí)施

1)總體實(shí)施思路與架構(gòu)

(1)預(yù)期目標(biāo)

實(shí)現(xiàn)基于人工智能技術(shù)的電力無(wú)人機(jī)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(shí)施思路

通過(guò)研究適用電力無(wú)人機(jī)巡檢的目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí)算法,開(kāi)發(fā)適用于低功耗、低載荷限制的無(wú)人機(jī)機(jī)載人工智能計(jì)算平臺(tái),研究機(jī)載人工智能計(jì)算平臺(tái)與無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的集成技術(shù),提出機(jī)載人工智能計(jì)算平臺(tái)與無(wú)人機(jī)的交互方案,以實(shí)現(xiàn)電力無(wú)人機(jī)巡檢的目標(biāo)智能檢測(cè)識(shí)別、云臺(tái)自動(dòng)調(diào)整對(duì)目標(biāo)部件逐個(gè)拍攝,提升巡檢效率。

(3)實(shí)施架構(gòu)

圖1 電力巡檢機(jī)載人工智能計(jì)算平臺(tái)


2)應(yīng)用場(chǎng)景與技術(shù)方案

(1)應(yīng)用場(chǎng)景和領(lǐng)域

參考于《工業(yè)智能白皮書(shū)(2019)》,該工業(yè)智能應(yīng)用其細(xì)分應(yīng)用場(chǎng)景屬于設(shè)備運(yùn)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(fēng)險(xiǎn)分析。該應(yīng)用可實(shí)現(xiàn)支持以下應(yīng)用場(chǎng)景:

1

高壓線路違章建筑檢測(cè):檢測(cè)在高壓線路附近出現(xiàn)的施工工地;

2 ②高壓塔鳥(niǎo)巢缺陷檢測(cè):檢測(cè)在高壓塔中的鳥(niǎo)巢目標(biāo);

③輸電線路部件檢測(cè)識(shí)別:檢測(cè)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(guò)使用不同的目標(biāo)圖片對(duì)模型進(jìn)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(cè)繪、地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查、國(guó)家安全等遙感遙測(cè)領(lǐng)域。

(2)技術(shù)實(shí)施方案

通過(guò)對(duì)比不同的物體檢測(cè)算法,該案例采用適合電力巡檢無(wú)人機(jī)的物體檢測(cè)算法,滿足高精度、高回歸率、低延時(shí)的需求,對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)識(shí)別并反饋目標(biāo)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(jì)算平臺(tái)的高性能AI推斷加速能力,為電網(wǎng)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)計(jì)算提供支持。另外,計(jì)算平臺(tái)體積小、質(zhì)量輕、功耗低,能很好的嵌入到無(wú)人機(jī)機(jī)載端,實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)機(jī)載端的人工智能計(jì)算;

圖3 鯤云“雨人”加速卡


提出不同環(huán)境下機(jī)載人工智能計(jì)算平臺(tái)與無(wú)人機(jī)的交互方案,研發(fā)電力巡線無(wú)人機(jī)云臺(tái)自動(dòng)控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)針對(duì)電力巡線目標(biāo)的自主云臺(tái)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(wú)人機(jī)


3 實(shí)施效果

支持基于人工智能技術(shù)的電力無(wú)人機(jī)智能巡檢、數(shù)據(jù)采集,克服人工控制、無(wú)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(wú)人機(jī)能對(duì)輸電線路部件(包括絕緣子、三角板、防

震錘等)進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)定位并精準(zhǔn)拍照。相較于傳統(tǒng)的人工操控?zé)o人機(jī)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(tái)調(diào)整拍攝,摒棄手動(dòng)操作的方式,有效降低了單塔巡檢時(shí)間,提高無(wú)人機(jī)單次巡檢范圍,提升了輸電線路巡檢效率;

3)后端運(yùn)維人員對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí),無(wú)效數(shù)據(jù)明顯減少,無(wú)需進(jìn)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(yùn)營(yíng)維護(hù)成本,提高輸電線路巡檢的自動(dòng)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(shí)現(xiàn)后續(xù)人工智能技術(shù)的規(guī)模性應(yīng)用推廣。


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