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当电力巡检遇上人工智能
算法推送、人脸支付、智慧都会、智能客服、医生、律师……AI正在各行业掀起革命 ，可有一个领域却鲜有人提及——电力。人工智能可不可以应用到电力巡检上面呢？谜底是肯定的！
你可能见过这样的方法 ，人工巡检
这样的方法 ，飞手地面操控无人机进行巡检
另有即将泛起这样的 ，无人机自动化巡检的
我们认为无人机在电力巡检中会经历以下3个生长阶段①手工操控阶段
电网企业买了无人机 ，让操作人员考证后上岗。这只是降低了巡检难度 ，人带着无人机亲自到一线但不必爬塔了 ，不过数据剖析还需工。
②智能化阶段
无人机带有 RTK 高精度定位技术 ，可以实现自动驾驶 ，后续也有 AI 辅助剖析数据 ，一定水平上解放了更多的人力。这个阶段提高了巡检效率 ，但因无人机通讯和数据样本缺乏还不可实现理想中的全自动化 ，照旧需要人的运维辅助。
③无人化阶段
无人机带有 5G+RTK ，可实现全自动化巡检。这时候 ，人不必去现场 ，只要安排自动�；【涂梢�。无人机自动巡检、实时传回数据、自动回巢、自动充电�？梢允迪衷冻痰骼砦奕嘶�。目前 ，电力巡检生长到了第二阶段——智能化阶段 ，这个阶段里人工智能是如何发挥作用的呢。 差别以往的三维智能航线
在智能化阶段里面 ，无人机开始进入自动驾驶阶段。和地面上的自动驾驶汽车面对的庞大情况差别 ，无人机在空中的情况没有太多变革。自动驾驶是实时建立三维模型 ，实时做航线计划。但行业无人机是相反的。关于电力巡检来说 ，无人机自动驾驶是指的是：首先系统凭据事先扫描好的周边情况激光点云 ，建立三维模型 ，然后自动化计划航线 ，其中无人机的拍摄点也自动计划在里面 ，再向无人机发出任务 ，无人机去执行。随着无人机巡检的广泛展开 ，爆发了大宗的平面影像数据 ，如果仅靠人工处理 ，无疑会泯灭大宗人工时间 ，那么如何快速剖析识别缺陷和隐患 ，大数据剖析及巡视模式优化 ，治理及可视化展示大数据结果 ，从而整体提升巡视单位无人机巡视应用水平？那么我们就需要让盘算机拥有自主盘算的大脑以及一双看懂电力行业的双眼了——易飞缺陷隐患剖析软件。
缺陷隐患剖析软件最大的特点是接纳人工智能算法方法 ，利用深度学习神经网络的事情方法来实现。深度学习算法
识别算法接纳了学术界最新、最先进深度学习算法 ，将目前最先进算法进行融合和革新 ，同时加入增强学习技术（同AlphaGo,让模型进行自学习优化）和迁移学习技术 ，通过大宗实验剖析与比较对算法做大幅度修改和优化 ，对图像中特点目标特征进行叠进式数据建模 ，提升对小物体识别的敏感度 ，实现较小运算资源下精确分类和检测。针对无人机输电线路的通道巡检以及精细化巡检所拍摄的影像资料 ，基于大宗的缺陷隐患样本库 ，利用深度学习卷积神经网络 ，自动批量对上述影像数据进行缺陷隐患识别 ，并对缺陷进行统计和汇总 ，自动生成缺陷剖析报告。最终目标缺陷识别深度学习算法的最终目标是：提高缺陷识别种类及识别率 ，降低漏报和误报 ，完成目标检测。
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