7月29日，国网浙江电科院自主研发的无人机红外图像复合绝缘子发热缺陷智能识别模块在国网浙江电力人工智能平台发布上线。

为提升无人机巡检效率，实现缺陷研判智能化，国网浙江电科院于提出无人机红外规范化检测方法，联合国网湖州供电公司完成无人机红外航线的试点绘制，实现无人机红外检测的自动点位拍摄，通过试验揭示复合绝缘子护套受潮、污秽、芯棒酥朽等不同原因发热特征、影响和区分方法，先后在全省11个地市现场巡检中进行应用。同时，针对输电线路现场环境复杂不利于分割、外部光照影响复合绝缘子发热判断的技术难点，该院基于复合绝缘子发热特征，采用目标识别、中心线分割提取温度的方式开展无人机红外图像的发热缺陷识别，并联合产业单位意能电力开发了无人机红外图像复合绝缘子发热缺陷智能识别模块。该模块可对无人机红外图像进行智能分析，实现山体、杆塔、地面、房屋等复杂背景下复合绝缘子发热缺陷位置及程度的自动识别，并通过剪枝优化提升整体计算速度。与传统人工识别相比，将单张红外图像的缺陷研判时间由4秒缩短至0.3秒，有效提升输电线路无人机巡检及缺陷研判质效。

来源：中国电力报