图像识别

首先就人工智能的定义、发展历程、关键技术进行综合性阐述。其次就传统巡检图像缺陷监测技术进行深入探讨。全面介绍了基于R-FCN的航拍巡检图像目标监测方法。最后分享了细粒度缺陷、可变形卷积、异物类缺陷识别、自注意力机制、防震锤滑移等最新研究成果。

我们的出发点是什么？ 我们设计了什么？ 我们带来了什么？ 我们改变了什么？ 我们还能做什么？

CBV7700智能图像识别系统是用于解决各类常见图像识别、分析问题的，多进程相互协作的软件系统。系统由算法库模块、识别业务模块、对外服务模块、参数配置工具、模型训练工具等部分构成。CBV7700智能图像识别系统能够应用于变电站各种表计、油位计、刀闸、开关、压板、指示灯的智能识别，以及二维码、光端机端子接线状态、人员着装、安全帽佩戴、安全标识等多场景下的智能检测和识别。

主要阐述申昊科技在机器人可持续服务的思考与实践。申昊科技以“工业健康有申昊，排除故障不再难”为企业使命，不断深化机器人可持续巡检服务能力。从稳定、智能、开放、精细及高效等维度来说明所进行的研究，包括AI图像识别、导航算法优化、融合感知等技术，并进一步结合实践情况来证明此类研究价值。申昊倡导构建机器人可持续服务能力不仅着眼于过去和现在，更着眼于未来，通过强化机器人的服务性本质，使得巡检机器人持续焕发生命力。

智能配电终端是配电网的“神经末档”和“触手”，是配电自动化的基础，对提升配电网感知能力、提高配电网可靠稳定运行水平具有重要作用。随着“十三五”期间配电自动化建设的快速推进，将有大量智能配电终端投运，仅湖南公司2018年就计划投运安装故障指示器超过20000台。然而，不同生产厂家的故障指示器故障原理各不相同，产品质量参差不齐，垂需高效的检测装备实现大批量设备的自动检测。传统人工检测方法采用继保检测仪对手工制作的多重线圈加载特征波形来模拟短路或接地故障对故障指示器进行检测，此方法效率低、标准化程度不足，难以满足海量故障指示器的入网需求。 本项目以机械自动化与自动控制技术为基础，深度融合智能机器人、图像识别与物联网等关键技术，设计了一套智能配电终端自动化检测流水线，创新实现了故障指示器产品检定的自动控制与全过程管控，为提高配电线路故障指示器的检测效率和效果、保障配电自动化系统稳定可靠运行、提升配电自动化实用化水平提供有力支撑。

智能巡检系统对变电站设备工作状态自动巡检过程中，可以识别变电设备的外观状态，但是采用二维图像识别技术无法精确识别变电设备的精细状态，因而不能完全达到智能电网无人化巡检的要求。 深圳供电局结合3D扫描技术以及机器人自动巡检技术，开发了一种基于智能巡检机器人搭载高精度三维激光扫描仪对变电设备进行识别的系统。巡检机器人在巡检过程中，自动监测变电设备形变、位移、位置状态的巡检系统。本文以隔离开关为例，介绍机器人将模板点云和巡检点云数据进行匹配识别、最终精确识别刀闸合闸位置的过程。 本系统识别速度快，应用范围广，具有很大的推广价值。

他指出，近年来，国家电网公司大力推广变电站在线智能巡视系统，并积极开展管理和技术创新，目前已安装配备了智能巡检机器人、视频摄像头、智能传感器等智能设备，全面实现视觉检测、红外测温、远程控制、智能分析、缺陷管理、继电器状态判别等功能的应用。同时，对目前图像识别技术、声纹诊断技术以及云边协同技术在电网变电运维中的应用现状进行介绍。未来，应以问题为导向，着眼于解决工作中的实际问题，有针对性地深化智能巡检关键技术的研究，同时在变电站深入开展智能联合巡检系统应用，辅助人工开展日常运维工作，减轻一线员工劳动负担，提质增效。

输电线路带电作业现状背景，带电作业项目的研究及方向思路，依托空中无人机搭载智能机器人进行架空输电线路带电检修，进一步提高机器人智能应用水平。通过利用输电线路作业智能装备替代人工，实现机器人辅助更换合成绝缘子串、导线修补、电缆探伤等功能，为运维工作减负，提升输电线路检修作业质效，推动输电专业数字化转型。通过无人机带电修复地线机器人系统介绍，其它项目无人机喷涂、清洗系统，无人机带电探伤系统，无人机带电补加紧固螺栓等，无人机作业中通过图像识别杆塔、导线、绝缘子等特定目标；通过图像对目标任务的效果进行研究和思考。

通过输电线路缺陷隐患分类和检测、智能识别应用、隐患差异化处理等三方面总体介绍广东电网输电线路缺陷隐患智能巡检的开展情况，提出缺陷和隐患的图像识别是输电专业智能巡检的难点，为提升输电线路智能识别率，应建立输电专业规范的缺陷库进行准确分类，建立每类部件的识别方法，向输电专业人员和数据研究人员开放，不断丰富和优化，提高缺陷隐患识别率、智能巡检效率和设备运维管理质量。