无人机巡检在巡检中的比例，无人机电力巡检和人工巡检的对比

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可以，人工智能技术已经应用于电力设备巡检领域了。

很高兴借这个机会介绍我们的电力设备巡检人工智能解决方案。

为了保证输配电线路的安全和电力系统稳定，达到电力系统“安全、经济、多供、少损”的运行目标，通常要求巡检人员对变电站和线路设备进行定时或不定时巡视，并对设备的运行状况、运行参数进行记录存档，发现设备缺陷和安全隐患。

目前传统的电力电缆隧道、变电站、输电线路、开闭所等巡检方法，主要依靠人工及少量环境监控器实现。但是由于工作量大，人工无法满足发展需求，另外也存在着人为因素多、管理成本高、无法准确考核巡检人员的工作状态、精确度不高等明显缺陷。

浪潮提供电力设备巡检端到端人工智能解决方案。如下图所示，实现如下三个功能。

（1） 样本数据准备。由于变电站数据获取相对困难，浪潮通过与第三方公司合作，研发样本数据三维建模+背景合成技术，能够快速生成仿真模拟数据库；并开发自动打标签程序，能让机器自动生成样本标签；另外由于是自主建模，所以能进行全方位角度、各尺寸形变的数据增强，快速高效的形成训练样本数据集。

（2） 模型训练。模型训练GPU集群（配置单机8卡GPU服务器，如NF5288M5）将读取训练样本库数据从并行存储中，并加载CNN模型，运行深度学习框架，如TensorFlow，Caffe等对初始模型进行训练，经过对大量数据样本的学习训练生成最终模型。训练中涉及多个训练任务的提交，其资源管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。

（3） 模型应用。电站工作人员通过操控无人机、巡检机器人或固定摄像头等，采集各类设备图片数据，采集数据传输到电站工作室部署的电力辅助检测服务器P8000（台式服务器，配置多块P4 GPU或FPGA卡），训练好模型将被加载到P8000上，P8000对其进行识别，快速实现智能化诊断。　　

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