EasyDL助力电网运维，“输电线路外部隐患识别”投入使用

瘫在被窝吹空调、躺在沙发看电视，如此舒适的现代化生活，离不开稳定的电力供应。也因此在电网运行过程中，如何保障输电线路免受外部因素破坏，是一个值得不断完善的问题。对此，百度 AI 有幸贡献了自己的一份力！

 高压线下的大吊车 

佛山供电局为中国南方电网公司广东电网公司直属的国有特大型企业，负责佛山全市五区的安全供电、电网建设和供用电服务工作。

供电局管辖内，输电线路约4500公里，16000余基杆塔单元，线路附近易发生外力破坏的施工点有300余处。主要隐患就是电线下方的桩机、吊车、挖掘机这样的大型机车。

为了确保输电线在施工现场不被破坏，佛山供电局除了进行人工进场检查外，还在线路附近安装了百余套在线监测设备，对线路附近环境拍照并上传系统数据库，并增加人工后台审核图片的方式进行安全生产监控。

但是！截至目前已积累现场图片约90万张，人工审核是否存在施工机械等危险点的工作量极其庞大，且有漏识别隐患。

所以人工现场检查和人工审核监控图像，都难以达到实时监控的目的，非常需要一项能实时识别大型机车等外部安全隐患的图像技术。

 百度 EasyDL 定制化训练和服务平台 

 实时识别外部安全隐患 

佛山供电局输电管理所将存在桩机、吊车、挖掘机、运货运水泥大型车的现场隐患图像，即输电线正下方存在大型机车的图像，共1000张，使用百度 EasyDL 定制化训练和服务平台进行训练，经过3个月的训练，更新了10个版本，最终获得“输电线路外部隐患识别”模型。

单物体识别效果

该模型可以识别出输电线路中存在的吊车、挖掘机等外部隐患，目前识别准确率达到80%，超出预期，并且以2-3周更新一次模型的频率持续训练，准确率在不断提升。

多物体识别效果

夜间识别效果

佛山供电局输电管理所又将模型结果与所里的监管机制有效结合，将出现安全隐患的图像，实时通知项目班组及时排查，辅助人工现场检查，确保输电线路安全运行。

微信实时通报

具体实现步骤：

Step1：安装在输电线路杆塔上的在线监测设备以一定的时间间隔进行拍照；

Step2：拍摄照片后通过 4G 信号上传到系统服务器；

Step3：服务端调用百度 EasyDL 模型 API 接口，并返回相关参数，服务端做分析记录；

Step4：在识别发现输电线路走廊内存在安全隐患时，自动向相关班组上报。

通过此次合作，佛山供电局借助百度 AI 技术实现了输电线路外部隐患智能识别，为今后的智能运检模式探索道路。在效率提升的同时还节省了成本。

效率提升：该模型具有秒级的识别速度，对于每轮次采集的上千张监控照片可以实现无延时分析并上报缺陷，具有实时分析功能，极大提高了审核及时性；

成本节省：随着输电线路在线监测装置的大面积部署，数据量将几何式增长，原有模式只能通过增加审核人力的方式，完成审核工作。而通过使用百度 EasyDL 定制化训练和服务平台的模型，可以实现输电线路外部隐患智能识别，极大节省了人力成本。

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文章来源：百度AI微信公众号