周国亮设计无人机巡检方面的深度学习模型结构。 贾同振 摄

专家成果：带领同事开发了电力线路无人机巡检图像自动检测系统；参与研发的成果获国家级质量管理（QC）成果1项、省部级QC成果2项，参与国家级项目2项、省部级项目6项，相关成果获得国家发明专利授权6项、国家实用新型专利授权3项。

5月20日，冀北电力技培中心信息技术培训部高级师周国亮优化无人机巡检方面的深度学习模型结构。该模型对于提升无人机巡检图像缺陷智能识别实用化水平起关键作用。为了提高输电线路无人机巡检缺陷发现率、降低误检比，周国亮已经钻研了4个多月，修改了20多次模型结构。

“要把工作做专业，就得静下心来坚持不懈做下去。”周国亮说。在二十来年的工作中，他一直从事无人机巡检技术研发和数字化技术教学培训工作。

2020年，为了实现输电运检模式转型，动态监测无人机作业，国网冀北电力有限公司启动无人机自主巡检系统建设。该公司安排周国亮牵头开展输电线路无人机巡检影像缺陷智能识别关键技术研究。

周国亮带领研发技术人员全力攻关图像样本模拟扩充、缺陷智能识别算法，深入廊坊、张家口、承德等地的电力作业现场，了解输电线路无人机巡检的难点、痛点。他们采集了大量巡检图像样本，基于样本和大数据模型生成涵盖不同天气、视角和噪声等特征的合成图像，开展模拟试验，最终开发了巡检图像缺陷智能识别模型。他们还不断优化模型结构，确保模型能够有效检测和识别图像中的重要区域和小尺寸目标，提升检测精准度和效率。

近年来，周国亮还牵头开展无人机图像压缩、前端人工智能辅助拍照与自主识别、航线适应性改造及校准等技术研发。自2023年相关成果应用以来，国网冀北电力完成无人机巡检图像拍摄380万张，图像废片率由2022年年末的10%下降到目前的1%，图像传输时长节省60%。

除了负责无人机巡检技术研发工作，周国亮还承担着冀北电力技培中心的数字化技术培训任务。自2004年入职以来，他先后担任过冀北电力技培中心移动通信技术、软件技术专业负责人，还曾担任国家电网有限公司技术学院兼职培训师、冀北电力信息通信运行安全技能竞赛信息技术平台专业教练，并作为命题组成员参与国家电网公司大数据竞赛的封闭命题工作。

多年来，周国亮深入研究大数据、区块链等技术在电力行业数字化转型方面的应用。他先后主持过河北省自然科学基金项目和国网冀北电力科技项目，主持的“基于大数据和区块链的能源互联网信息平台关键技术与应用项目”获国网冀北电力科技进步奖二等奖；参与的“面向大规模新能源接入的数字化平台关键技术及应用”项目获2022年国家电网公司科技进步奖三等奖。