基于深度学习的电网图像识别平台研究与应用-冯.docx

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1、基于深度学习的电网图像识别平台研究与应用国家：近年来，人工智能已然成为各国间下一个战场，而伴随国家政策的逐步深入,图像识别技术的应用也越来越广南方电网：落实公司科技创新驱动战略，有序开展“机器代替人”的相关工作，推动“人工智能技术”在电网各领域的规模化应用技术层面：1）架构设计复杂2）算法独立实现3）资源配置不合理4）能力无法共享应用业务层面：1）数据治理难2）数据分析难3）营销业务办理效率低4）现场安全监管不到位封装了文字识别、图像识别、人脸识别等图像识别能力实现与业务系统各类应用深度融合基于深度学习的电网图像识别平台研究与应用为用户提供更加智能、高效、友好的应用场景深圳供电局有限公司平台架

2、构设计以大数据分析平台和深度学习模型为基砒基于微A艮务架构，以基硼艮务为驱动、以业务服务为核心，以共享服务为纽带，通过这三层服务以及安全、严谨、可靠的接入标准，实现与各业务系统的集成应用，为用户提供更加智能、高效、友好的应用场景。专项方案投退状态快速识仪表远距离读数证照资料扫描式录入图片文字捕获铭牌参数数据质量校对智能客服终端集成应用图像云平台赋能深圳供电局有限公司部分算法内置将图片分类算法模型放在移动端进行计算后续步骤在服务端进行处理，通过该方式有效降低了服务器的计算量自主训练：支撑电网图像识别算法设计纠正训练：算法反向纠错，优化演进自主训练设备铭牌识别算法 仪器仪表读数识别算法 卡证识别算

3、法 文本识别算法压板投退识别算法电力设备部件识别算法针对设备台账数据质量治理难、工作量大等问题，我们自主研发了一套设备铭牌识别通用算法过程，通过不断完善识别算法过程和具体实现方式，在不同过程中引入不同的深度学习模型，目前已有效解决了电力行业设备铭牌类别多、结构不一、拍摄角度不确定、颜色近似等各种问题。交字）粗切割直线检测问题采用inception_v2问原采用HED算法对比传统图像矫正算法问题采用CIPn算法对比传统方法针懈牌缄较小针对铭牌轮廓为简单的特点优化与改进优化与改进优化与改进与改进优化与改进减少网络层次减少VGG特征数修改数据标注方式采用CRNN算法修改代价函数交点过滤优化数据训练方

4、法加入不固定字符间距麻正级港确度精确度画四RCS-97030郃局7370084309001I1皮真周通翱0臣顶堪电测因57.757O57S去除空格理额定雷电冲击耐压针对变电站屏柜压板核查工作量大、安全要求高等问题，我们自主研发了压板投退状态识别算法，通过不断完善识别算法过程和具体实现方式，目前已解决变电站压板类型多且不一样的问题，实现了压板编号和状态的精准识别。逐个识别每个开关图像的投退状态重置图像大通过so1边缘提取算提取图像调用已训练好的分类器进行识别仁投璀癖压板投退状态分类模型按照开关的编码重新排序并输出司绝缘子防震锤挂点金具开口销自动上传至无人机巡检监控系统均压环杆塔机巡图片连接金具7

5、、均压环相序牌驱鸟器绝缘自爆绝缘子伞裙破损均压环破损驱鸟器损坏均压环歪斜脱落有鸟巢损位金具锈蚀均压环安装错误驱鸟器缺陷识别16、相序牌褪色自动生成缺陷记录色缺陷设备：XX线路#12杆塔单元相序牌缺陷表象：相序牌褪色缺陷等级：一般深圳供电局有限公司金具螺栓开口销缺失识别输出结果为有效地降低模型使用难度，提升训练模型的质,运用docker和kubernets容器化技术，搭建了一个具备训练实时启动、结果实时跟踪、资源自动调配的A1自主训练中心，支撑上述算法的预先训练和纠正训练。上传预测结果自定义代码访问服务数据准备数据收集上传训练数据数据清洗数据打标启动镜像创建训练任务训练任务AI开发平台模型迭代部

6、署使用预设算法进行训纺算法1：inception_V2算法2：1eNet-5算法3:mobi1enetv1为去一：预测可里径最鬲美别2可陵性为84.8%51法二.砌可能性是离类8S2可朗性为821%算法三：预测可能性足同类别2可能性为795%下数求的唱片通择图片基于算预先训练用于非专BrightenTour1feM*a0内*息搏根敷ift*ff1n*JwaiMmicQfW0088“9S代BnFMaBR入8R产的工电IfIWtv位naMTO案“1器nm整异信息可选择拍照或本地相册获取设备铭牌图片进行图像识别Br保状。*H85S(M1介4年图变更单信息日名称SFBWrJIS查询清除生导出全路径深制

7、供电局彻限公司/变电设施/能城巡罐中心/50OkVS500kV电压等城区500kV*甲线5041/安胞甲线5041开关向隅/5041开关i路器何权政何权政将压板投退状态识别算法和仪器仪表读数识别算法赋予变电站轨道机器人，辅助班员快速采集保护屏柜压板投退状态以及仪器仪表读数，提升工作效率和核查结果准确性，解决人工核查耗费人力多、效率低等问题，应用价值估算与上次检查结果对比:A相跳闸出口I1由投转混薄遵遵退退退投退事理国退授格投投退退退退投投展退退。amMaaA相跳闸出口I1A相跳闸出口I1将图像识别能力赋予无人机智能终端，实现了对无人机巡视过程所拍摄的照片进行实时计算并智能识别输电线路安全隐患（

8、如：鸟巢、漂浮物、树障等），大大减轻了基层班组人工核对、辨别拍摄照片的工作降低了高压输电线路的运行维护成本，真正的实现了无人机智能巡视，相比传统人工方式效率提升10倍。无人机通轶件识别100张照片1分40秒我看东岐日本看香大69Va1XMhaj41jM1即Waa1还基初翰化时鲫EIM检化网业下女44fK将图像识别平台的电力安全作业对象识别能力植入视频监控终端和现场移动监控设备（布控球）等视频采集终端中，智能识别监控区域工作人员的安全着装（是否佩戴安全帽），并实现对未佩戴完全帽的人员进行记录及预警，加强作业安全监控，同时通过人脸识别等技术实现对外单位人员的管理，打造智慧安监。现场移动视频采集（布

9、控球）将身份证放入二代证卡扣中进行图像识另IJ金建识别结果自动一填充表单并展示在显示屏上至中国南方电网选择所要扫描的证件类型，将证件放入文件扫描仪中进行图像识别智能服务终端企业法人营业执照机器人大堂经理：小智=引导员与一本通移动作业系统、变电站轨道机器人集成，应用电网图像识别平台的压板投退状态识别、文字识别以及仪器仪表读数识别能力，提升变电站巡视工作效率。深圳供电局共有变电站238座，每座平均约100个屏柜，引入图像识别技术后，平均每座变电站的压板核查工作效率提高了80%以上，同时由传统的2人搭配核查的工作方式优化为1人核查，减少了人力投入。变电巡视方面营销客户服务方面与智慧营业厅系统集成，应

10、用图像识别平台的卡证识别、人脸识别以及文字识别能力，改变了用电用户在营业厅办理业扩、报装、用电变更等业务用户体验，营业厅客服人员通过拍照或扫描，即可完成营业执照、身份证、回乡证等证件识别及数据采集，有效降低了营销方面的人员投入及用户的业务办理时间，效率提升约80%以上，目前已在南山局无人值守的智慧营业厅推广应用。深圳供电局有限公司与生产管理系统集成，应用电网图像识别平台图像识别服务能力，通过移动终端对铭牌数据进行识别提取，并与系统数据的进行核对，根据核对结果自动发起电子化移交，不仅快捷高效，而且也保障了数据准确性，截止2017年底，共完成了7957次主网台账核查，平均每次可节省80%的核查及数

11、据录入时间。数据治理方面深圳供电局共有输电杆塔8037个，全年共拍摄杆塔照片约803700张，通过图像识别技术，与无人机巡检监控系统集成，批量自动识别隐患或缺陷并归集到一体化生产系统的设备台账上，平均每次巡视可节省90%以上的数据处理时间。人物分离变为人物交融流程式工作变为分析决策创造性工作,机器代替人跨部门交流复杂、信息孤岛变为人人互通、技术能力共享多层次、多部门管控变为柔性组织垂直管控完成岗位工作变为创造企业价值南山智慧营业厅正是这种化学反应下的成功案例，它将OCR识别、人月战只别技术应用在客户服务场景，让“无人营业厅”从理念正在逐步成为现实，掀起了人工智能在电力行业的革命性潮!未来我们将其与更多的智能终端及业务场景融合，探索“人工智能+电力”的无限可能！接证识别人脸识别能力的 客服人员办理客户业务 人工认证客户身份 有人值守，工作时间开放工作模式转变 客户在终端上自助办理业务 卡证识别、人脸识别实现客户身份认证 完人值守，24小时开放完全解放组织职能特变汇报完毕!谢谢！