人工智能AI在電力方面的需求書

1、人工智能AI在電力一、目的和意義近年來，隨著我國經(jīng)濟社會和城市化的快速發(fā)展，為了加速國家電力傳輸有效性， 國家電網(wǎng)也在全國架設了架空導線、 超高壓電力電纜，用于電力的遠距離傳輸。同時， 電網(wǎng)作為重要基礎設施資源，國家對電力設備管理的要求，也越來越向規(guī)范化、科學 化、信息化方向發(fā)展。內(nèi)蒙地廣人稀，電網(wǎng)規(guī)模大，雖然現(xiàn)已經(jīng)實現(xiàn)無人機巡檢，但 巡檢回來的海量視頻圖片，還需要大量人力進行肉眼判別是否有問題，需耗費大量人 力資源。基于深度學習的視頻圖像智能識別技術，可快速對海量視頻圖片進行巡檢， 自動發(fā)現(xiàn)里面存在的問題，第一可以節(jié)省大量人力成本，第二可以對巡檢回來的圖片， 當天巡檢，當晚出結(jié)果，及時發(fā)現(xiàn)存

2、在的安全隱患，提升巡檢效率和有效性。同時，隨著電網(wǎng)的建設，對建設工程的質(zhì)量、安全、文明施工的監(jiān)管提出了更高 的要求，并且國網(wǎng)公司近年來也多次發(fā)文要求進一步加強電網(wǎng)建設施工領域的安全生 產(chǎn)工作。目前，缺少一種強有力的工程項目施工現(xiàn)場管控手段，工程事故、違規(guī)操作和不 文明施工屢見不鮮，安全監(jiān)管和防范手段相對落后，視頻作為可視化手段，可真實感 知和還原現(xiàn)場情況，通過對現(xiàn)場監(jiān)控視頻接入和分析，可第一時間準確掌握現(xiàn)場工地 狀況，對工程項目工地現(xiàn)場發(fā)現(xiàn)的問題和隱患進行及時預警和告警，大大提高施工現(xiàn) 場的管控水平，加強施工現(xiàn)場安全管理、降低事故發(fā)生頻率、杜絕各種違規(guī)操作和不 文明施工、提高建筑工程質(zhì)量，進而

3、進一步提升工程建設的精益化管理水平。二、國內(nèi)外研究水平綜述從2005年開始，人工智能的形式出現(xiàn)了巨大變革。 這一切源于“深度學習"(Deep Learning)技術的出現(xiàn)，深度學習已經(jīng)成為了驅(qū)動人工智能領域發(fā)展的最主要力量。深度學習，是指模擬神經(jīng)網(wǎng)絡，自己逐漸學會識別圖像，理解語音甚至做出 決策。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行 分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，比如自動駕駛、語音識別、圖 像識別，都是深度學習的研究范疇。From Al to Deep Learning圖 人工智能、深度學習、機器學習關系圖圖像識別技術是人工智能的一個

4、重要領域。是指對圖像進行對象識別，以識別各 種不同模式的目標和對象的技術。其產(chǎn)生目的是為了讓計算機代替人類去處理大量的 物理信息。隨著計算機技術的發(fā)展，人類對圖像識別技術的認識越來越深刻。圖像處 理技術應用廣泛，人類的生活將無法離開圖像識別技術，研究圖像識別技術具有重大 意義。隨著計算機技術的迅速發(fā)展和科技的不斷進步，圖像識別技術已經(jīng)在眾多領域中 得到了應用。2015年2月15日新浪科技發(fā)布一條新聞：”微軟最近公布了一篇關于圖 像識別的研究論文，在一項圖像識別的基準測試中，電腦系統(tǒng)識別能力已經(jīng)超越了人 類。人類在歸類數(shù)據(jù)庫Image Net中的圖像識別錯誤率為5.1%,而微軟研究小組的這 個深

5、度學習系統(tǒng)可以達到4.94%的錯誤率?！睆倪@則新聞中我們可以看出圖像識別技術 在圖像識別方面已經(jīng)有要超越人類的圖像識別能力的趨勢。這也說明未來圖像識別技 術有更大的研究意義與潛力。而且，計算機在很多方面確實具有人類所無法超越的優(yōu) 勢，也正是因為這樣，圖像識別技術才能為人類社會帶來更多的應用。神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別技術是一種比較新型的圖像識別技術，是在傳統(tǒng)的圖像識別方 法和基礎上融合神經(jīng)網(wǎng)絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡是指人工神經(jīng)網(wǎng) 絡，也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡，而是人類模仿 動物神經(jīng)網(wǎng)絡后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別技術中，遺傳算法與BP網(wǎng)絡相融合的神經(jīng)網(wǎng)

6、絡圖像識別模型是非常經(jīng)典的，在很多領域都有它的應用。在圖像識別系 統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，一般會先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到 神經(jīng)網(wǎng)絡進行圖像識別分類。以汽車拍照自動識別技術為例，當汽車通過的時候，汽 車自身具有的檢測設備會有所感應。此時檢測設備就會啟用圖像采集裝置來獲取汽車 正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計算機進行保存以便識別。最后車牌 定位模塊就會提取車牌信息，對車牌上的字符進行識別并顯示最終的結(jié)果。在對車牌上的字符進行識別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法。圖像識別技術在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領域都有應用。 例如交通方

7、面的車牌識別系統(tǒng)；公共安全方面的人臉識別技術、指紋識別技術；農(nóng)業(yè) 方面的種子識別技術、食品品質(zhì)檢測技術；醫(yī)學方面的心電圖識別技術等。隨著計算 機技術的不斷發(fā)展，圖像識別技術也在不斷地優(yōu)化，具算法也在不斷地改進。圖像是 人類獲取和交換信息的主要來源，因此與圖像相關的圖像識別技術必定也是未來的研 究重點。以后計算機的圖像識別技術很有可能在更多的領域嶄露頭角，它的應用前景 也是不可限量的，人類的生活也將更加離不開圖像識別技術。國內(nèi)外企業(yè)和學術界在圖像識別技術領域進行了大量的研究工作，相應的研究成 果已經(jīng)應用于各行各業(yè)。例如：1、智能家居在智能家居領域，通過攝像頭獲取到圖像，然后通過圖像識別技術識別出

8、圖像的 內(nèi)容，從而做出不同的響應。舉個例子，我們在門口安裝了攝像頭，當有物體出現(xiàn)在 攝像頭范圍內(nèi)的時候，攝像頭自動拍攝下圖像進行識別，如果發(fā)現(xiàn)是可疑的人或物體， 就可以及時報警給戶主。如果圖像和主人的面部匹配，則會主動為主人開門。還有家 庭用的智能機器人，通過圖像識別技術可以對物體進行識別，并且實現(xiàn)對人的跟隨， 搭配上人工智能系統(tǒng)，它能分辨出你是它的哪個主人，并且能你進行一些簡單的互動， 比如檢測到是家里的老人，它可能會為你測一測血壓，如果是小孩子，它可能給你講 個故事。2、電商購物網(wǎng)購時消費者使用的“相似款（拍照識別 /掃描識別）”搜索功能，就是基于圖像 識別技術，當消費者將鼠標停留在感興趣

9、的商品上后，就可以選擇查看相似的款式； 同時通過調(diào)整算法，還能夠更好的猜測消費者的意圖，搜素結(jié)果即使不能提供完全匹 配的商品，也會為消費者推薦最為相關的商品，盡量滿足消費者的購物需求。這對于 商家來說，也是一種從外界導流和提高移動端用戶黏度的方式之一。3、金融在金融領域，身份識別和智能支付將提高身份安全性與支付的效率和質(zhì)量。比如,在傳統(tǒng)金融中，用戶在申請銀行貸款或證券開戶時，均必須到實體門店上做身份信息 核實，完成面簽。如今，通過人臉識別技術，用戶只需要打開手機攝像頭，自拍一張 照片，系統(tǒng)將會做一個活體檢測，并進行一系列的驗證、匹配和判定，最終會判斷這 個照片是否是用戶本人操作，完成身份核實。

10、4、安防圖像識別在安防領域應用較多，未來在軟硬件鋪設到后端軟件管理平臺的建設轉(zhuǎn) 型中，圖像識別系統(tǒng)將成為打造智慧城市的核心環(huán)節(jié)。比如，人臉識別是智能安防時 代視頻監(jiān)控中不可或缺的一部分，能直接幫助用戶從視頻畫面中提取出“人”的信息， 這大大提升了監(jiān)控系統(tǒng)的價值，讓監(jiān)控系統(tǒng)不再是“呆板”的去錄像，而且讓它去“認 人”。5、醫(yī)療未來，將圖像識別技術應用到醫(yī)療領域， 可以更精準更快速地分辨 X光片、MRI 和CT掃描圖片，上至診斷預防癌癥，下至加速發(fā)現(xiàn)治病救命的新藥。一個放射科醫(yī) 生一生可能會看上萬張掃描圖像，但是，一臺計算機可能會看上千萬張。讓計算機來 解決圖像的問題，這聽起來并不瘋狂。6、交通系

11、統(tǒng)近年來，伴隨著城市的飛速發(fā)展，城市內(nèi)人口急劇增加，汽車擁有量持續(xù)提高， 由此引發(fā)了一系列的交通安全和交通擁堵問題。因此，近年來，圖像識別技術被廣泛 應用于交通運輸領域，交通違章監(jiān)測、交通擁堵檢測、信號燈識別以提高交通管理者 的工作效率，更好的解決城市交通問題。止匕外，在機器人、無人家、自動駕駛、軍事、工業(yè)化生產(chǎn)線、食品檢測、教育、 古玩、地質(zhì)勘探等行業(yè)中，圖像識別也有不同程度的應用。在電網(wǎng)企業(yè)中，圖像識別技術也有一些相關的應用，包括：北京交通大學、華北電力大學、國網(wǎng)吉林省電力公司采用圖像特征分析技術，提 出了新的模板匹配算法，并將該算法應用于電力設備的圖像識別中，實現(xiàn)電力設備事 故告警的識別

12、和應用。南方電網(wǎng)廣西南寧供電公司基于深度學習的圖像識別技術應用于施工現(xiàn)場實現(xiàn)物 體的識別。國網(wǎng)遼寧省電力公司基于視覺的圖像識別技術，對現(xiàn)場撤回的電能表進行拍照， 自動識別電表類型、條碼、表示數(shù)，形成具有圖片、識別信息的撤回電能表檔案。減 少人工錄入表數(shù)錯誤和結(jié)余電量不正確情況的發(fā)生；降低撤回表業(yè)務處理中電量電費 的損失。國網(wǎng)公司基于深度學習的圖像識別技術應用于輸電線路絕緣子表面缺陷自動檢測 方法。三、項目的理論和實踐依據(jù)1、項目研究的理論依據(jù)基于Ai的視頻圖像智能識別理論，現(xiàn)在已經(jīng)非常成熟，包括識別圖像中的文字、 人臉識別、車輛識別、物品識別、行為識別等，本次研究應用的方向，主要是物品識別和行

13、為識別，包括輸電設施設備的異常、工地的吸煙、未佩戴安全帽等識別?，F(xiàn)主流的AI視頻圖像智能識別，流程主要是收集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理、識別、推送業(yè) 務系統(tǒng)，整個流程和邏輯清晰，為項目的可行性提供了理論的基礎。auk揄蛆旃好干g女I總里甜I. ”千由H可國.圖AI視頻圖像智能識別流程圖2、項目研究的實踐依據(jù)(a)國家大力推動人工智能發(fā)展國務院于2017年7月8日印發(fā)并實施，國務院關于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī) 劃的通知是為貫徹執(zhí)行新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃印發(fā)的通知。人工智能成為經(jīng)濟發(fā)展的新引擎。人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力， 將進一步釋放歷次科技革命和產(chǎn)業(yè)變革積蓄的巨大能量，并創(chuàng)造新的強大引擎，重構(gòu)

14、 生產(chǎn)、分配、交換、消費等經(jīng)濟活動各環(huán)節(jié)，形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需 求，催生新技術、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式，引發(fā)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)重大變革，深刻 改變?nèi)祟惿a(chǎn)生活方式和思維模式，實現(xiàn)社會生產(chǎn)力的整體躍升。我國經(jīng)濟發(fā)展進入 新常態(tài)，深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革任務非常艱巨，必須加快人工智能深度應用，培育壯 大人工智能產(chǎn)業(yè)，為我國經(jīng)濟發(fā)展注入新動能。(b)提升超高壓線巡檢工作效率的需求隨著電網(wǎng)規(guī)劃的逐步，我國形成以“三縱三橫”特高壓交流為骨干網(wǎng)架的電網(wǎng)結(jié) 構(gòu)。我國地理復雜，地勢西高東低，山地、高原面積廣大，有相當一部分架空輸電線 路建在森林、高山等地勢復雜地帶，各地供電局在為當?shù)鼐用裉峁┍憷耐瑫r

15、，復雜 地勢中的架空輸電線路巡查就顯得困難了。現(xiàn)無人機可以采集回來海量的視頻監(jiān)控圖 片，但也需要大量的人工，進行肉眼識別，人力成本較大。同時，這部分人工識別，是大量復雜重復的勞動，如能通過機器學習的方式，實現(xiàn)機器自動識別，會在電力巡 檢領域，具有重大的意義。(c)提升工程現(xiàn)場安全管理水平的需要近年來，在國家、各級地方政府主管部門和行業(yè)主體的高度關注和共同努力下， 施工安全生產(chǎn)事故逐年下降，質(zhì)量水平大幅提升，但不可否認，形勢依然較為嚴峻， 尤其是隨著我國城市化進程的不斷推進，建設工程規(guī)模也將繼續(xù)擴大，施工質(zhì)量安全 仍不可掉以輕心。如何加強施工現(xiàn)場安全管理、降低事故發(fā)生頻率、杜絕各種違規(guī)操 作和不

16、文明施工、提高工程質(zhì)量，仍將是擺在各級政府部門、業(yè)界人士和廣大學者面 前的一項重要研究課題。3、項目核心技術及創(chuàng)新亮點：本項目的核心技術是像素級的深度神經(jīng)網(wǎng)絡算法，該算法可實現(xiàn)對視頻圖片進行 像素級的識別，支持結(jié)合場景的語義分析，為視圖大數(shù)據(jù)應用提供智能分析基礎。本項目的創(chuàng)新亮點是將人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡算法，創(chuàng)新性的引入電力行業(yè)，與人工 巡檢、工地安全管控等日常巡檢類工作相結(jié)合，使用人工智能機器的方式處理該類工 作有以下優(yōu)點：(a)及時性人工巡檢受限人力，無法在發(fā)生問題、存在安全隱患的時候，及時進行告警；機 器巡檢，可一直保持后臺運行，對問題的發(fā)現(xiàn)更及時。同時機器巡檢可保持7*24小時工作，實現(xiàn)白

17、天無人機巡航，晚上機器巡檢，第二天出報告的工作機制。(b)效率提升按照人工的方式巡檢圖片，一天不間斷可巡檢 2萬張圖片，由于長時間的巡檢工 作，容易引起疲勞，從而導致誤判；一臺機器，一天可不間斷巡檢 1000萬+張圖片， 且因為機器學習的不斷提升，精度會不斷提升。(4)項目難點及解決思路：該項目的主要難點(a)人工智能算法模型的定制開發(fā)：該方案思路是自治區(qū)內(nèi)首次引入人工智能算 法在電力巡檢和施工現(xiàn)場管理的應用，存在算法驗證和定制的過程。(b)應用系統(tǒng)的落地實施：該方案涉及大量外場設備的對接、接入，以及不同格 式視頻流、圖片流的處理，不同網(wǎng)絡之間信息的互通，某個環(huán)節(jié)未考慮周全，都會導 致整體方案

18、無法落地0解決思路和方案針對項目中存在的兩個核心難題，我局提前布局，已進行前期必要的調(diào)研和準備 工作：(a)分析現(xiàn)狀，積極調(diào)研在日常的巡檢過程中，我局已對電力設施的主要問題進行歸類和分析，發(fā)現(xiàn)大量 的巡檢問題和安全隱患，主要是瓷套老化、裂紋等，規(guī)律比較明顯，具備AI應用的基礎條件。同時，我局也積極調(diào)研 AI技術在其他行業(yè)的應用，隨著 AI技術的發(fā)展，視 圖智能識別技術，已經(jīng)在公共安全、制造業(yè)等有非常廣泛的應用，例如公安的人臉識 別、車型識別技術，精度都已經(jīng)非常高，人工智能 AI技術，已具備不同行業(yè)應用的技 術基礎。(b)提前布局，技術儲備針對系統(tǒng)落地的問題，我局已經(jīng)開始調(diào)研無人機巡檢、工地管控

19、所用到的設備， 并儲備相應處理技術，同時也與業(yè)務部門的業(yè)務功能，進行初步溝通，方案從技術上、 應用上具備落地的可行性。四、項目研究內(nèi)容和實施方案1、研究內(nèi)容本項目主要研究以下內(nèi)容：(a)電力設施設備問題巡檢分析服務系統(tǒng)研究通過對超高壓線巡檢的問題圖片，進行歸類分析，進行深度學習驗證，定制開發(fā) 電力設施設備問題巡檢分析算法，實現(xiàn)對高壓線中的瓷套、絕緣子等設備的異常狀態(tài) 進行自動識別。同時結(jié)合現(xiàn)有巡檢業(yè)務流程，以電力設施設備問題巡檢分析算法，開發(fā)電力設施 設備問題巡檢分析服務系統(tǒng)，實現(xiàn)無人機巡檢回來的圖片，進行機器自動識別，并生 成報告。以巡檢業(yè)務為導向，開發(fā)分析服務系統(tǒng)，包括系統(tǒng)的總體架構(gòu)、數(shù)據(jù)

20、架構(gòu)、業(yè)務 架構(gòu)、以及部署實施。(b)電力施工工地及作業(yè)現(xiàn)場安全管理系統(tǒng)研究結(jié)合電力施工工地的安全規(guī)范要求，通過對施工現(xiàn)場的行為識別研究，實現(xiàn)對多 目標、多要素的識別，包括施工區(qū)域未佩戴安全帽識別、抽煙等不文明行為識別，以 及施工場地整潔情況的識別等。結(jié)合錫盟電力外場施工情況，通過共享、利舊、新建視頻資源的方式，接入工地 實時監(jiān)控畫面，后臺自動識別工地施工人員未佩戴安全帽、 吸煙等安全施工違規(guī)行為，實現(xiàn)對安全施工的監(jiān)管；自動識別工地場地環(huán)境整潔、施工人員穿著等情況，實現(xiàn)對 文明施工的監(jiān)管。(c)應用推廣價值論證及技術成果提煉通過對系統(tǒng)實際運行狀況數(shù)據(jù)進行分析，比較機器識別和人工識別的精度及效率

21、 差別情況，探索該技術的推廣應用價值。同時，總結(jié)項目研究過程中的技術創(chuàng)新，提 煉專利等技術成果。2、實施方案和工作內(nèi)容(a)電力設施設備問題巡檢分析服務系統(tǒng)電力設施設備問題巡檢分析服務系統(tǒng)的系統(tǒng)實施架構(gòu)圖，如下圖：電力智健攫檢識別|四川I山|口|出|圖電力設施設備問題巡檢分析服務系統(tǒng)架構(gòu)圖新建的電力設施設備問題巡檢分析服務系統(tǒng)，通過對接原有的無人機巡檢設備， 實現(xiàn)對巡檢視頻圖片流的輸入；巡檢分析服務器會對輸入視頻圖片流進行分析，自動 發(fā)現(xiàn)視頻、圖片中存在的問題或安全隱患；同時，系統(tǒng)根據(jù)預設的報告模板，輸出相 應報告，報告內(nèi)容主要包括：發(fā)現(xiàn)的問題類型、發(fā)現(xiàn)的問題在視頻中的時間段、發(fā)現(xiàn) 的問題圖片

22、等。在電力設施設備問題巡檢分析服務系統(tǒng)研究過程中，主要的工作量和內(nèi)容包括：(i )前期準備工作結(jié)合AI人工智能技術和超高壓巡檢技術的要求，定義 AI智能巡檢內(nèi)容及要求; 同時收集前期巡檢各類問題的樣本圖片，用于研究的素材。調(diào)研業(yè)務部門，結(jié)合業(yè)務部門的需求，確定識別推送業(yè)務流程。(ii )驗證和開發(fā)開發(fā)基于AI的電力設施設備問題巡檢識別算根據(jù)前期準備的數(shù)據(jù)集和識別內(nèi)容， 法，確定最優(yōu)算法0根據(jù)現(xiàn)有無人機巡航相機的參數(shù)和接口， 定制視頻對接模塊，實現(xiàn)對實時視頻流、 離線錄像流、圖片流的對接和導入。根據(jù)梳理的推送業(yè)務流程，開發(fā)相應應用模塊，以及報表生成功能。完成整體系統(tǒng)搭建，并驗證測試。(iii )

23、部署及效果測試完成電力設施設備問題巡檢分析服務系統(tǒng)的現(xiàn)場部署，以及和現(xiàn)有業(yè)務的對接，并優(yōu)化調(diào)整系統(tǒng)，并根據(jù)系統(tǒng)運行結(jié)果，評估本項目研究的實際效果。(b)電力施工工地及作業(yè)現(xiàn)場安全管理系統(tǒng)電力施工工地及作業(yè)現(xiàn)場安全管理系統(tǒng)的系統(tǒng)實施架構(gòu)圖，如下圖：mu二urn手機W嗒普圖電力施工工地及作業(yè)現(xiàn)場安全管理系統(tǒng)架構(gòu)圖新建的施工工地及作業(yè)現(xiàn)場安全管理系統(tǒng)，通過對接工地的移動監(jiān)控設備，包括 原有移動監(jiān)控設備和新建移動監(jiān)控設備，實現(xiàn)對工地現(xiàn)場視頻、圖片流的回傳；管理 系統(tǒng)會對輸入視頻、圖片流進行分析，自動發(fā)現(xiàn)視頻、圖片中存在的問題或安全隱患； 同時，系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)問題后，會及時進行系統(tǒng)告警，并通過APP的方式，將

24、告警信息推送安全責任負責人及相關領導；系統(tǒng)會以周、月、年的方式，統(tǒng)計管理報表，作為對工 地的重要考核依據(jù)。在電力施工工地及作業(yè)現(xiàn)場安全管理系統(tǒng)研究過程中，主要的工作量和內(nèi)容包括:(i )前期準備工作結(jié)合AI人工智能技術，定義AI智能智能識別內(nèi)容，包括工地吸煙、未佩戴安全 帽等違規(guī)行為。調(diào)研業(yè)務部門，結(jié)合業(yè)務部門的需求，確定識別推送業(yè)務流程(ii )驗證和開發(fā)開發(fā)基于AI的電力施工工地及作業(yè)現(xiàn)場安全識別算法，確定最優(yōu)算法。根據(jù)錫盟電力施工外場的特點，主要是通過移動監(jiān)控設備，實現(xiàn)對工地現(xiàn)場情況的回傳，定制開發(fā)和移動監(jiān)控設備對接模塊，實現(xiàn)對接。根據(jù)梳理的推送業(yè)務流程，開發(fā)相應業(yè)務推送模塊，以及手機A

25、PP完成整體系統(tǒng)搭建，并驗證測試。(iii )部署及效果測試完成電力施工工地及作業(yè)現(xiàn)場安全管理系統(tǒng)的現(xiàn)場部署，以及和現(xiàn)有業(yè)務的對接,并優(yōu)化調(diào)整系統(tǒng)，并根據(jù)系統(tǒng)運行結(jié)果，評估本項目研究的實際效果。3、設備購置本項目需定制采購以下設備，設備參數(shù)及主要功能清單:廳P設備名稱技術參數(shù)及性能數(shù)量1電力設施設 備問題巡檢 分析服務器1 .系統(tǒng)對接模塊：支持對實時視頻、離線錄像、圖片 進行自動巡檢；2 .系統(tǒng)識別模塊：單臺服務器支持每小時對 30萬張 1080P圖片進行分析；3 .系統(tǒng)業(yè)務模塊：結(jié)合自動巡檢發(fā)現(xiàn)的問題，生成報 告文件；4 .系統(tǒng)硬件：專用深度學習服務器，內(nèi)置深度學習算 法、芯片及智能硬件。1

26、2電力施工工 地及作業(yè)現(xiàn) 場安全管理 服務器1 .系統(tǒng)對接模塊：支持國標接入已有視頻監(jiān)控點位或新建監(jiān)控點位；2 .系統(tǒng)識別模塊：自動識別工地施工人員未佩戴安全 帽、吸煙等安全施工違規(guī)行為；3 .系統(tǒng)識別模塊：自動識別工地場地環(huán)境整潔、施工 人員學著等情況；4 .系統(tǒng)識別模塊：單臺服務器每分鐘可進行50路監(jiān)控 點位的全場景識別；5 .系統(tǒng)業(yè)務模塊：對識別結(jié)果進行統(tǒng)計分析，并推送 客戶端。6 .系統(tǒng)硬件：專用深度學習服務器，內(nèi)置深度學習算 法、芯片及智能硬件。1廳P設備名稱技術參數(shù)及性能數(shù)量3移動監(jiān)控設 備分辨率：1080P，圖像清晰、細膩低照度，彩色0.05luxF1.6支持背光補償功能，適用于

27、背光環(huán)境卜前景物體的監(jiān)控聚焦快速準確數(shù)字寬動態(tài)3D-DNR支持SD卡存儲支持雙3G 4G網(wǎng)絡接入54、項目實施計劃項目的實施進度，主要從2019年3月-2019年9月，各階段主要工作計劃安排如下：序號時間段內(nèi)容12019.3 7系統(tǒng)方案設計、系統(tǒng)開發(fā)22019.4 8AI圖像識別算法研究，數(shù)據(jù)收集和驗證32019.8 9項目實施、調(diào)試和對接5、設備采購擬采用招標方式本項目研究需采購硬件設備，并涉及大量的前期對接、定制開發(fā)，擬采用單一來 源的方式米購。五、預期目標和成果1、系統(tǒng)預期目標：(a)通過人工智能技術和電力設施巡檢場景結(jié)合，機器自動識別電力設施出現(xiàn)的 問題，且實現(xiàn)單臺服務器每小時對30萬

28、張1080P圖片的分析，并結(jié)合每段視頻中存在 的巡檢問題，生成報告文件。改變傳統(tǒng)依靠人工審核視頻圖片的模式， 實現(xiàn)機器換人。(b)將人工智能技術應用于施工工地，自動識別工地施工人員未佩戴安全帽、吸 煙等安全施工違規(guī)行為以及對工地場地環(huán)境整潔、施工人員穿著等情況進行監(jiān)管。單 臺服務器每分鐘可進行50路監(jiān)控點位的全場景識別，并及時進行系統(tǒng)告警、統(tǒng)計分析, 推送移動客戶端。2、項目預期目標(a)減少人力成本系統(tǒng)運行后，在電力巡檢的工作中，預計會降低50%以上查看視頻的人工工作量。 在施工現(xiàn)場安全管理上，將會降低安全管理員現(xiàn)場巡檢的工作量。(b)減少安全隱患系統(tǒng)運行后，在電力巡檢的工作中，將可以實現(xiàn)白天無人機巡航，完成機器自動 巡檢，及時發(fā)現(xiàn)安全隱患。在施工現(xiàn)場安全管理上，及時發(fā)現(xiàn)工地未佩戴安全帽、吸 煙等違規(guī)行為，降低安全隱患。(c)提高安全管理和文明施工程度通過后臺的自動識別和管理，對安全管理和文明施工形成常態(tài)化的管理，并進行 考核和告警，可提升工地文明施工程度。3、預期成果：(a)電力設施設備問題巡檢分析服務系統(tǒng)一套；(b)電力施工工地及作業(yè)現(xiàn)場安全管理系統(tǒng)一套；(c)人工智能技