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無人機(jī)智能巡檢破解人力巡檢難題

華為發(fā)布時(shí)間:2021-01-15 15:34:23

  2019年6月,有個(gè)城市因?yàn)殡娏ヂ?lián)系統(tǒng)癱瘓瞬間成了一座“灰暗”的城市,交通信號燈停止運(yùn)作,地鐵、城際鐵路、公交車等公共交通全部停運(yùn),供水系統(tǒng)無法正常運(yùn)行。此次停電波及超過4800萬人。

  在高度依賴電力產(chǎn)業(yè)的今天,停電成了一座城市的災(zāi)難,交通工具無法運(yùn)行,信號燈不亮,店鋪停業(yè)……電力作為城市正常運(yùn)作和快速發(fā)展的命脈,提高輸電線路巡檢的效率,保障民用、企業(yè)用電的供電可靠,成為亟需解決的問題。

  隨著無人機(jī)的普及,電路巡查逐漸從人力巡檢中擺脫出來,但仍然存在技術(shù)手段單一、無法實(shí)時(shí)同步線路缺陷等問題。

  一群來自華北電力大學(xué)的師生團(tuán)隊(duì)看到了未來輸電線路AI巡檢的藍(lán)海市場,投入到研發(fā)當(dāng)中,通過無人機(jī)智能巡檢、 AI 技術(shù)圖像檢測分析,讓輸電線路缺陷檢測的精確度不斷提升。

  人力痛點(diǎn)難解決,換成機(jī)器試一試

  傳統(tǒng)輸電線路巡檢,大多依賴運(yùn)行維護(hù)人員肉眼或手持儀器排查電路中的故障,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)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(yùn)行中,任何微小的安全問題都有可能造成事故,導(dǎo)致大面積的癱瘓,造成巨大的經(jīng)濟(jì)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。

  輸電線路大多位處人煙稀少的郊區(qū),遠(yuǎn)離市中心,需要特巡特維線路占全部線路比重的20%,運(yùn)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越少。據(jù)數(shù)據(jù)顯示,我國現(xiàn)有輸電線路運(yùn)檢人員的年均增長率不足 3%,2019 年底缺員高達(dá) 34%,巡檢專業(yè)人員數(shù)量少、人工效率低、危險(xiǎn)系數(shù)高等問題日益突出。

  據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),2014-2018 年國內(nèi)因架空線路巡檢造成的人身傷亡事故 238 起,因輸電線路故障造成經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)數(shù)十億元。針對輸電專業(yè)人員數(shù)量與設(shè)備規(guī)模持續(xù)增長日益突出的矛盾,國家大力推廣無人機(jī)巡檢,較人工巡線相比,無人機(jī)具有效率高、安全性高、缺陷發(fā)現(xiàn)率高等優(yōu)勢,但仍然存在諸多的問題。

  無人機(jī)巡檢絕大部分作業(yè)無配套機(jī)巢,不可移動(dòng),只能巡檢到部分線路缺陷,且無人機(jī)巡檢完成后仍需進(jìn)行人工圖像缺陷分析,據(jù)統(tǒng)計(jì),在我國無人機(jī)輸電線路巡檢中每年產(chǎn)生超過數(shù)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(xiàn)配置無人機(jī) 600 架,年產(chǎn)生圖片約 120 萬張,安裝可視化監(jiān)控裝置 4.5 萬套,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(jī)制的改善提供了巨大空間。

  經(jīng)過全面市場調(diào)研,團(tuán)隊(duì)了解到目前使用的無人機(jī)巡檢仍存在漏檢、錯(cuò)檢率高,人力成本大,難以保證巡檢質(zhì)量等問題。在2019年,“閃電鳥-電力視覺”創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)與華北電力大學(xué)(保定)智能視覺計(jì)算機(jī)研究所、電力視覺大數(shù)據(jù)研究室聯(lián)合研發(fā)了一套完整的、實(shí)用的架空輸電線路無人機(jī)邊云協(xié)同智能巡檢工具,將其命名為“閃電鳥-無人機(jī)AI 巡檢平臺”。

  “馴服”無人機(jī),難在技術(shù)創(chuàng)新

  在設(shè)計(jì)方案的時(shí)候,團(tuán)隊(duì)就有一個(gè)很清晰的思路,要用無人機(jī)做巡檢人員的眼睛,巡檢人員只需要通過閃電鳥平臺就能知道每個(gè)輸電線路的情況。想法很豐滿,現(xiàn)實(shí)很骨感,要實(shí)現(xiàn)真正的“無人”巡檢,還有很多技術(shù)需要攻克。

  首先擺在眼前的,就是無人機(jī)在巡檢時(shí),會有電池、天氣、照片不如肉眼等方面的限制,如果這些問題得不到解決,那么后期的技術(shù)再牛也無法真正識別出缺陷與隱患。

  對于這群鉆研電力的年輕人,無人機(jī)并不是他們所擅長的領(lǐng)域,很多飛行的限制也都是行業(yè)天花板所帶來的。但他們不甘心,因?yàn)檫@些問題如果不解決,無人機(jī)做巡檢就會變得形同虛設(shè),在戶外巡檢,一旦因?yàn)闆]電而墜毀就白白造成損失。

  對于這些問題,團(tuán)隊(duì)成員內(nèi)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?yàn)橛械南拗剖钦麄€(gè)行業(yè)目前的天花板,僅靠他們是沒有辦法去打破。為此,他們專門聯(lián)系了很多無人機(jī)公司,咨詢相應(yīng)的解決方案。

  經(jīng)過一番折騰,他們才算找到了延長無人機(jī)飛行時(shí)間的方法——將充電無人機(jī)的機(jī)庫置于輸電塔上,每個(gè)充電機(jī)庫都配有多個(gè)無人機(jī),當(dāng)無人機(jī)快沒電的時(shí)候可以就近去機(jī)庫充電,充好電的無人機(jī)接過“巡檢”的重任,沖出“鳥巢”繼續(xù)飛。

  巡檢人員只需要通過應(yīng)用程序,直接下達(dá)巡檢地點(diǎn)、線路等,根據(jù)內(nèi)置智慧氣象感知站,當(dāng)判斷出天氣滿足飛行時(shí),“小鳥們”就開始飛出鳥巢執(zhí)行任務(wù),在無人機(jī)飛行期間,巡檢人員通過手機(jī)反饋實(shí)時(shí)了解設(shè)備或線路的信息,當(dāng)發(fā)現(xiàn)了輸電線路缺陷也能快速定位、及時(shí)解決。

 

  為了能將無人機(jī)訓(xùn)練成識別隱患的火眼金睛,團(tuán)隊(duì)用可見光相機(jī)的高清攝像,模擬人眼對桿塔與線路進(jìn)行近距離觀察。針對沖在巡檢一線的無人機(jī),正是因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)做了各個(gè)方面的優(yōu)化與調(diào)整,才讓它能夠?qū)崿F(xiàn)用科技解決人力問題背后的不足,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(xiàng)目大難題

  在過去多年的積累中,團(tuán)隊(duì)研發(fā)出的核心技術(shù)——AI視覺處理與分析技術(shù),為項(xiàng)目進(jìn)展打下了一個(gè)很好的基礎(chǔ)。

  即使如此,團(tuán)隊(duì)也明白要真正實(shí)現(xiàn)“無人”巡檢,擺在他們面前的挑戰(zhàn)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(fèi)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(qiáng)大算力的GPU 服務(wù)器和強(qiáng)大的邊緣計(jì)算能力,才能夠?qū)崿F(xiàn)圖像智能識別,及早發(fā)現(xiàn)輸電線路的問題所在。

  華北電力大學(xué)自2019年開始,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(xiàn)人才的培養(yǎng);另一方面在科研項(xiàng)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(xiàng)目的完成。“閃電鳥”作為華北電力大學(xué)重要的研發(fā)項(xiàng)目之一,華為早早就投入到項(xiàng)目支持當(dāng)中,為團(tuán)隊(duì)保駕護(hù)航。面對項(xiàng)目過程中出現(xiàn)的問題,團(tuán)隊(duì)借助華為云技術(shù)所提供的超強(qiáng)存儲能力和算力,完成整個(gè)項(xiàng)目的落地。

  無人機(jī)出動(dòng)巡檢,基于華為全棧 AI 視覺處理與分析技術(shù)對圖像進(jìn)行智能識別檢測,產(chǎn)生圖像和變電站內(nèi)固定攝像頭拍攝產(chǎn)生的視頻,通過云平臺深度學(xué)習(xí)與云計(jì)算相結(jié)合的方式,對圖像與視頻數(shù)據(jù)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)行各類故障檢測、異物分析;根據(jù)服務(wù)器分析出的結(jié)果,工作人員就能立馬進(jìn)行故障檢修,無需守在主機(jī)旁一直等待。

  輸電線路智能巡檢一體化平臺結(jié)合華為全棧AI技術(shù),一方面,利用華為云ModelArts平臺開發(fā)輸電線路智能巡檢云側(cè)應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)對巡檢數(shù)據(jù)和模型算法的統(tǒng)一管理以及存儲資源和計(jì)算資源的高效利用,對于輸電線路中關(guān)鍵部位以及鳥巢、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)同管理平臺開發(fā)輸電線路智能巡檢端側(cè)應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)端側(cè)設(shè)備模型優(yōu)化和應(yīng)用部署,以滿足輸電線路危急缺陷檢測的實(shí)時(shí)性要求,對輸電線路中螺栓缺銷等問題進(jìn)行檢測。

 

  而對于輸電線路發(fā)生的緊急情況,一旦無人機(jī)檢測出了危急缺陷,圖片將不會如往常那樣返回云側(cè)平臺,而是直接到達(dá)無人機(jī)終端上進(jìn)行檢測,并將識別結(jié)果第一時(shí)間發(fā)送至工作人員,極大程度節(jié)省了對危機(jī)缺陷的搶修時(shí)間。

  為提高巡檢準(zhǔn)確率,采用了深度學(xué)習(xí)算法對輸電線路關(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(biāo)注后形成數(shù)據(jù)集,利用華為云ModelArts 平臺的“智能數(shù)據(jù)標(biāo)注”功能進(jìn)一步擴(kuò)充數(shù)據(jù)集,用智能數(shù)據(jù)標(biāo)注方式大幅提升了標(biāo)注效率,加快了項(xiàng)目進(jìn)程。

  在華為云的技術(shù)支持下,讓這群年輕人研發(fā)出了市場上極具競爭優(yōu)勢的產(chǎn)品。

  閃電鳥無人機(jī)不受地形、氣候影響,就能以快速實(shí)現(xiàn)更廣覆蓋的巡檢,提高了輸管道巡檢效率;讓巡檢實(shí)現(xiàn)智能化、自動(dòng)化,無需耗費(fèi)多余人力就能獲知輸電線路和變電站的狀況;通過“智能運(yùn)檢+深度學(xué)習(xí)+邊緣計(jì)算/云計(jì)算”大大提高各類缺陷檢測精度,極大減少了各類風(fēng)險(xiǎn)及經(jīng)濟(jì)損失。

  開啟智能巡檢時(shí)代,未來可期

  如果用一個(gè)詞來形容研發(fā)過程,團(tuán)隊(duì)選擇了“青春”。他們說,正是一波波年輕人不斷涌入實(shí)驗(yàn)室,為一個(gè)項(xiàng)目熬著心血,才結(jié)出了閃電鳥這么一個(gè)碩果。

  相比較人工,閃電鳥已經(jīng)大幅度提升了檢測率、解決了行業(yè)的痛點(diǎn),但團(tuán)隊(duì)還在繼續(xù)投身實(shí)驗(yàn)室做研究,他們要再提高算法,讓巡檢平臺能夠識別更多復(fù)雜的缺陷危機(jī)。

  對于未來,團(tuán)隊(duì)想將閃電鳥的應(yīng)用領(lǐng)域不局限在電力方面,而是擴(kuò)展到光伏新能源、石油管道、交通運(yùn)輸?shù)榷喾N巡檢場景,如果可以希望能應(yīng)用在生活的方方面面,用智能來彌補(bǔ)人工的缺陷與不足。

  也許,在不久的未來,我們的生活就如科幻小說中一般,出門就能在天空中看到各式各樣的無人機(jī),它們有的是在指揮道路交通,有的是在監(jiān)控治安狀況,還有的是檢測全民健康水平;等你過完馬路的功夫,就看到交通部門、民警、醫(yī)生都出動(dòng)。

  對于這樣一個(gè)未來,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(xí)、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,面向高校師生及開發(fā)者陸續(xù)推出鯤鵬、昇騰系列學(xué)習(xí)教材和教輔資料,鯤鵬/昇騰系列課程將融入各大高校的計(jì)算機(jī)專業(yè)、人工智能專業(yè),引領(lǐng)通信和信息行業(yè)發(fā)展,實(shí)現(xiàn)技術(shù)人才的培養(yǎng)。

  大學(xué)生是推動(dòng)社會飛速發(fā)展的主力,華為聯(lián)手教育部,在有關(guān)高校建設(shè)“智能基座”產(chǎn)教融合協(xié)同育人基地,現(xiàn)已在北京大學(xué)、清華大學(xué)、上海復(fù)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(jì)算機(jī)專業(yè)、軟件工程專業(yè)、人工智能專業(yè)、電子信息專業(yè)進(jìn)行首批試點(diǎn)。

  相信當(dāng)越來越多的高端人才從智能基座走出,科幻大片會離我們越來遠(yuǎn)近,各行各業(yè)都能通過科技解決痛點(diǎn),減少不必要的損失。

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