在高度依賴(lài)電力產(chǎn)業(yè)的今天，停電成了一座城市的災難，交通工具無(wú)法運行，信號燈不亮，店鋪停業(yè)……電力作為城市正常運作和快速發(fā)展的命脈，提高輸電線(xiàn)路巡檢的效率，保障民用、企業(yè)用電的供電可靠，成為亟需解決的問(wèn)題。
隨著(zhù)無(wú)人機的普及，電路巡查逐漸從人力巡檢中擺脫出來(lái)，但仍然存在技術(shù)手段單一、無(wú)法實(shí)時(shí)同步線(xiàn)路缺陷等問(wèn)題。
一群來(lái)自華北電力大學(xué)的師生團隊看到了未來(lái)輸電線(xiàn)路AI巡檢的藍海市場(chǎng)，投入到研發(fā)當中，通過(guò)無(wú)人機智能巡檢、 AI 技術(shù)圖像檢測分析，讓輸電線(xiàn)路缺陷檢測的精確度不斷提升。
#人力痛點(diǎn)難解決，換成機器試一試
傳統輸電線(xiàn)路巡檢，大多依賴(lài)運行維護人員肉眼或手持儀器排查電路中的故障，根據經(jīng)驗判潛在隱患，然而，純靠人力檢測本身就是一個(gè)巨大隱患，巡檢員很難一處不落的排除掉所有隱患，而在電網(wǎng)的運行中，任何微小的安全問(wèn)題都有可能造成事故，導致大面積的癱瘓，造成巨大的經(jīng)濟損失;有時(shí)遇上下雨、下雪等惡劣天氣，人力檢查更是寸步難行。
輸電線(xiàn)路大多位處人煙稀少的郊區，遠離市中心，需要特巡特維線(xiàn)路占全部線(xiàn)路比重的20%，運檢難度大、質(zhì)量要求高等條件讓愿意從事巡檢工作的人越來(lái)越少。據數據顯示，我國現有輸電線(xiàn)路運檢人員的年均增長(cháng)率不足 3%，2019 年底缺員高達 34%，巡檢專(zhuān)業(yè)人員數量少、人工效率低、危險系數高等問(wèn)題日益突出。
據不完全統計，2014-2018 年國內因架空線(xiàn)路巡檢造成的人身傷亡事故 238 起，因輸電線(xiàn)路故障造成經(jīng)濟損失高達數十億元。針對輸電專(zhuān)業(yè)人員數量與設備規模持續增長(cháng)日益突出的矛盾，國家大力推廣無(wú)人機巡檢，較人工巡線(xiàn)相比，無(wú)人機具有效率高、安全性高、缺陷發(fā)現率高等優(yōu)勢，但仍然存在諸多的問(wèn)題。
無(wú)人機巡檢絕大部分作業(yè)無(wú)配套機巢，不可移動(dòng)，只能巡檢到部分線(xiàn)路缺陷，且無(wú)人機巡檢完成后仍需進(jìn)行人工圖像缺陷分析，據統計，在我國無(wú)人機輸電線(xiàn)路巡檢中每年產(chǎn)生超過(guò)數十億張巡檢圖片，對人力資源的消耗仍是巨大。以山東電網(wǎng)為例，現配置無(wú)人機 600 架，年產(chǎn)生圖片約 120 萬(wàn)張，安裝可視化監控裝置 4.5 萬(wàn)套，年產(chǎn)生圖片 1.8 億張，按照八小時(shí)日工作制，人眼判圖需要92人/年。
如此繁重的工作量，為電路巡檢機制的改善提供了巨大空間。
經(jīng)過(guò)全面市場(chǎng)調研，團隊了解到目前使用的無(wú)人機巡檢仍存在漏檢、錯檢率高，人力成本大，難以保證巡檢質(zhì)量等問(wèn)題。在2019年，“閃電鳥(niǎo)-電力視覺(jué)”創(chuàng )業(yè)團隊與華北電力大學(xué)(保定)智能視覺(jué)計算機研究所、電力視覺(jué)大數據研究室聯(lián)合研發(fā)了一套完整的、實(shí)用的架空輸電線(xiàn)路無(wú)人機邊云協(xié)同智能巡檢工具，將其命名為“閃電鳥(niǎo)-無(wú)人機AI 巡檢平臺”。
#“馴服”無(wú)人機，難在技術(shù)創(chuàng )新
在設計方案的時(shí)候，團隊就有一個(gè)很清晰的思路，要用無(wú)人機做巡檢人員的眼睛，巡檢人員只需要通過(guò)閃電鳥(niǎo)平臺就能知道每個(gè)輸電線(xiàn)路的情況。想法很豐滿(mǎn)，現實(shí)很骨感，要實(shí)現真正的“無(wú)人”巡檢，還有很多技術(shù)需要攻克。
首先擺在眼前的，就是無(wú)人機在巡檢時(shí)，會(huì )有電池、天氣、照片不如肉眼等方面的限制，如果這些問(wèn)題得不到解決，那么后期的技術(shù)再牛也無(wú)法真正識別出缺陷與隱患。
對于這群鉆研電力的年輕人，無(wú)人機并不是他們所擅長(cháng)的領(lǐng)域，很多飛行的限制也都是行業(yè)天花板所帶來(lái)的。但他們不甘心，因為這些問(wèn)題如果不解決，無(wú)人機做巡檢就會(huì )變得形同虛設，在戶(hù)外巡檢，一旦因為沒(méi)電而墜毀就白白造成損失。
對于這些問(wèn)題，團隊成員內部討論了很多次，始終難以拿出一個(gè)比較好的解決方案，因為有的限制是整個(gè)行業(yè)目前的天花板，僅靠他們是沒(méi)有辦法去打破。為此，他們專(zhuān)門(mén)聯(lián)系了很多無(wú)人機公司，咨詢(xún)相應的解決方案。
經(jīng)過(guò)一番折騰，他們才算找到了延長(cháng)無(wú)人機飛行時(shí)間的方法——將充電無(wú)人機的機庫置于輸電塔上，每個(gè)充電機庫都配有多個(gè)無(wú)人機，當無(wú)人機快沒(méi)電的時(shí)候可以就近去機庫充電，充好電的無(wú)人機接過(guò)“巡檢”的重任，沖出“鳥(niǎo)巢”繼續飛。
巡檢人員只需要通過(guò)應用程序，直接下達巡檢地點(diǎn)、線(xiàn)路等，根據內置智慧氣象感知站，當判斷出天氣滿(mǎn)足飛行時(shí)，“小鳥(niǎo)們”就開(kāi)始飛出鳥(niǎo)巢執行任務(wù)，在無(wú)人機飛行期間，巡檢人員通過(guò)手機反饋實(shí)時(shí)了解設備或線(xiàn)路的信息，當發(fā)現了輸電線(xiàn)路缺陷也能快速定位、及時(shí)解決。
為了能將無(wú)人機訓練成識別隱患的火眼金睛，團隊用可見(jiàn)光相機的高清攝像，模擬人眼對桿塔與線(xiàn)路進(jìn)行近距離觀(guān)察。針對沖在巡檢一線(xiàn)的無(wú)人機，正是因為團隊做了各個(gè)方面的優(yōu)化與調整，才讓它能夠實(shí)現用科技解決人力問(wèn)題背后的不足，能夠采集到足夠的信息為下一步的分析做好鋪墊工作。
#巧用華為云，解決項目大難題
在過(guò)去多年的積累中，團隊研發(fā)出的核心技術(shù)——AI視覺(jué)處理與分析技術(shù)，為項目進(jìn)展打下了一個(gè)很好的基礎。
即使如此，團隊也明白要真正實(shí)現“無(wú)人”巡檢，擺在他們面前的挑戰依舊很大，如果不能解決圖像智能識別功能，依舊擺脫不了需要耗費大量人力對圖片進(jìn)行分析處理。如何才能解決?這得需要云端強大算力的GPU 服務(wù)器和強大的邊緣計算能力，才能夠實(shí)現圖像智能識別，及早發(fā)現輸電線(xiàn)路的問(wèn)題所在。
華北電力大學(xué)自2019年開(kāi)始，與華為建立合作關(guān)系，將華為的技術(shù)、人工智能平臺等引入到課程教學(xué)中，實(shí)現人才的培養;另一方面在科研項目上，華為提供算力算法支持，共同投入到課題研發(fā)中，助力項目的完成。“閃電鳥(niǎo)”作為華北電力大學(xué)重要的研發(fā)項目之一，華為早早就投入到項目支持當中，為團隊保駕護航。面對項目過(guò)程中出現的問(wèn)題，團隊借助華為云技術(shù)所提供的超強存儲能力和算力，完成整個(gè)項目的落地。
無(wú)人機出動(dòng)巡檢，基于華為全棧 AI 視覺(jué)處理與分析技術(shù)對圖像進(jìn)行智能識別檢測，產(chǎn)生圖像和變電站內固定攝像頭拍攝產(chǎn)生的視頻，通過(guò)云平臺深度學(xué)習與云計算相結合的方式，對圖像與視頻數據進(jìn)行自動(dòng)分析，能一邊對圖像進(jìn)行壓縮、存儲，一邊進(jìn)行各類(lèi)故障檢測、異物分析;根據服務(wù)器分析出的結果，工作人員就能立馬進(jìn)行故障檢修，無(wú)需守在主機旁一直等待。
輸電線(xiàn)路智能巡檢一體化平臺結合華為全棧AI技術(shù)，一方面，利用華為云ModelArts平臺開(kāi)發(fā)輸電線(xiàn)路智能巡檢云側應用，實(shí)現對巡檢數據和模型算法的統一管理以及存儲資源和計算資源的高效利用，對于輸電線(xiàn)路中關(guān)鍵部位以及鳥(niǎo)巢、絕緣子掉串等大尺度缺陷進(jìn)行檢測;另一方面，利用華為HiLens端云協(xié)同管理平臺開(kāi)發(fā)輸電線(xiàn)路智能巡檢端側應用，實(shí)現端側設備模型優(yōu)化和應用部署，以滿(mǎn)足輸電線(xiàn)路危急缺陷檢測的實(shí)時(shí)性要求，對輸電線(xiàn)路中螺栓缺銷(xiāo)等問(wèn)題進(jìn)行檢測。
而對于輸電線(xiàn)路發(fā)生的緊急情況，一旦無(wú)人機檢測出了危急缺陷，圖片將不會(huì )如往常那樣返回云側平臺，而是直接到達無(wú)人機終端上進(jìn)行檢測，并將識別結果第一時(shí)間發(fā)送至工作人員，極大程度節省了對危機缺陷的搶修時(shí)間。
為提高巡檢準確率，采用了深度學(xué)習算法對輸電線(xiàn)路關(guān)鍵部件與大尺度缺陷進(jìn)行檢測，將這些檢測圖像進(jìn)行標注后形成數據集，利用華為云ModelArts 平臺的“智能數據標注”功能進(jìn)一步擴充數據集，用智能數據標注方式大幅提升了標注效率，加快了項目進(jìn)程。
在華為云的技術(shù)支持下，讓這群年輕人研發(fā)出了市場(chǎng)上極具競爭優(yōu)勢的產(chǎn)品。
閃電鳥(niǎo)無(wú)人機不受地形、氣候影響，就能以快速實(shí)現更廣覆蓋的巡檢，提高了輸管道巡檢效率;讓巡檢實(shí)現智能化、自動(dòng)化，無(wú)需耗費多余人力就能獲知輸電線(xiàn)路和變電站的狀況;通過(guò)“智能運檢+深度學(xué)習+邊緣計算/云計算”大大提高各類(lèi)缺陷檢測精度，極大減少了各類(lèi)風(fēng)險及經(jīng)濟損失。
#開(kāi)啟智能巡檢時(shí)代，未來(lái)可期
如果用一個(gè)詞來(lái)形容研發(fā)過(guò)程，團隊選擇了“青春”。他們說(shuō)，正是一波波年輕人不斷涌入實(shí)驗室，為一個(gè)項目熬著(zhù)心血，才結出了閃電鳥(niǎo)這么一個(gè)碩果。
相比較人工，閃電鳥(niǎo)已經(jīng)大幅度提升了檢測率、解決了行業(yè)的痛點(diǎn)，但團隊還在繼續投身實(shí)驗室做研究，他們要再提高算法，讓巡檢平臺能夠識別更多復雜的缺陷危機。
對于未來(lái)，團隊想將閃電鳥(niǎo)的應用領(lǐng)域不局限在電力方面，而是擴展到光伏新能源、石油管道、交通運輸等多種巡檢場(chǎng)景，如果可以希望能應用在生活的方方面面，用智能來(lái)彌補人工的缺陷與不足。
也許，在不久的未來(lái)，我們的生活就如科幻小說(shuō)中一般，出門(mén)就能在天空中看到各式各樣的無(wú)人機，它們有的是在指揮道路交通，有的是在監控治安狀況，還有的是檢測全民健康水平;等你過(guò)完馬路的功夫，就看到交通部門(mén)、民警、醫生都出動(dòng)。
對于這樣一個(gè)未來(lái)，華為一直都在努力。
華為更希望分享自己的技術(shù)讓更多年輕人學(xué)習、掌握。目前，華為已聯(lián)合清華大學(xué)出版社、各高校學(xué)科帶頭人，面向高校師生及開(kāi)發(fā)者陸續推出鯤鵬、昇騰系列學(xué)習教材和教輔資料，鯤鵬/昇騰系列課程將融入各大高校的計算機專(zhuān)業(yè)、人工智能專(zhuān)業(yè)，引領(lǐng)通信和信息行業(yè)發(fā)展，實(shí)現技術(shù)人才的培養。
大學(xué)生是推動(dòng)社會(huì )飛速發(fā)展的主力，華為聯(lián)手教育部，在有關(guān)高校建設“智能基座”產(chǎn)教融合協(xié)同育人基地，現已在北京大學(xué)、清華大學(xué)、上海復旦大學(xué)、上海交通大學(xué)、西安交通大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)等72所高校，把鯤鵬、昇騰系列課程融入計算機專(zhuān)業(yè)、軟件工程專(zhuān)業(yè)、人工智能專(zhuān)業(yè)、電子信息專(zhuān)業(yè)進(jìn)行首批試點(diǎn)。
相信當越來(lái)越多的高端人才從智能基座走出，科幻大片會(huì )離我們越來(lái)遠近，各行各業(yè)都能通過(guò)科技解決痛點(diǎn)，減少不必要的損失。
