【安防展覽網 品牌專欄】視覺AI在各行各業使用非常廣泛,傳統電力行業也基于視覺識別AI技術得到更大的發展。金三立是個有20年視頻技術積累的企業,華為與金三立聯合創新,將Atlas200AI加速模塊內置到視頻采集設備中,在完成超高清晰圖像畫質獲取的基礎上,充分發揮人工智能的優勢,實現了輸電線路監測裝置邊緣智能。
基于Atlas 人工智能平臺的輸電線路巡檢解決方案已成功應用于南方電網深圳供電局,在9月份的數字電網技術創新技術與應用峰會上,華為和金三立聯合展出的人工智能物聯網(AIoT)的視頻巡檢解決方案,改變傳統的人工巡檢模式,有效保障了輸電線路的安全穩定運行。
過去戶外輸電線路傳統人工巡視需要20天才能完成的工作量,利用基于Atlas 200 AI加速模塊的AI邊側視頻巡檢只需要2小時,巡檢效率提升80倍,并且能及時發現傳統人工地面巡視不易發現的隱患點,識別準確率極大提高。
方案亮點
1、智能分析
華為Atlas 200 AI加速模塊與金三立輸電線路智能視頻在線監測裝置V7平臺系統的融合,成功將外場實時輸電線路的視頻流進行智能分析與檢測,針對存在的隱患和安全威脅以可視化的形式進行呈現,結合基于深度學習的識別算法,實現對圖像及視頻信息智能分析、報 警、上傳,助力電網實現輸電線路精細化巡檢全覆蓋。
金三立針對電力行業特殊應用定制開發的智能分析算法,可實現線路自動巡線處理,配合華為Atlas 200的加速推理,在執行“自動巡線”模式時,可快速識別線路異物懸掛、線纜舞動等異常情況,智能定位故障點,助力架空輸電線路巡檢。
2、智能感知
智能在線監測裝置內置傾斜傳感器、溫度傳感器、微氣象監控裝置、硬件看門狗及自我管理程序模塊等。可用于實時監測桿塔雙向傾斜角度(沿線路方向和垂直于線路方向),溫度、濕度、風速、風向、氣壓、雨量、光輻射等多種主要環境參數。結合華為Atlas 200 AI加速模塊滿足邊緣推理的算力需求;提高前端裝置智能識別準確率,滿足實時監測預警要求,為防災減災工作安排提供有效的現場數據支撐,響應時間快,為調度和運行提供方便,提升線路運維水平。
華為Atlas與金三立聯合創新,不但產品結合,并且帶來業務提升,通過高清智能視頻在線監測,替代了傳統高強度、高風險的人工現場巡檢,讓巡檢效率得到大幅度提升。用“芯”立“智”,當同路人,做好伙伴,做厚傳統電力黑土地。
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