浙江全境输电线路五大类关键部件全部实现发热缺陷AI智能识别

3月24日，国网浙江电科院自主研发的“挂点金具红外图像发热缺陷智能识别算法模块”，在国网浙江公司无人机自主巡检平台完成试运行并转入业务化运行，这标志着浙江全境输电线路五大类关键部件全部实现发热缺陷AI智能识别。

据悉，输电线路的无人机巡检每日产生1.2万张红外图像，传统人工分析模式需3名技术人员连续奋战20天才能完成分析。但是通过五大专业算法，完成相同数量的红外图像分析仅需1小时，发热缺陷检出率达81%以上，误报率控制在行业最低水平。

目前，“红外大脑”已在浙江全省超高压输电线路中应用，先后发现五大类关键部件37起发热缺陷，并支撑运维单位完成消缺。