电力无人机智慧巡检解决方案
AI+无人机智慧巡检
算法识别异常
主动预警 防患于云端之上
AI+无人机智慧巡检
算法识别异常
主动预警 防患于云端之上
SOLUTION introduction
无人机巡检虽然在巡检过程中提高了一定作业效率，但也暴露出较多问题，如采集到的缺陷数据依赖人工处理，隐患缺陷算法识别精度低，缺陷报告内外业割裂等，行业用户需求的复杂性与无人机的响应能力仍存在较大距离。中科类脑基于此现状提出了无人机智能巡检解决方案，通过无人机协同巡检，结合AI电力缺陷算法识别技术，提高数据处理和流转效率，帮助运检部门更快筛查缺陷，及时消除故障隐患。此外，中科类脑还为客户提供从业务培训、作业巡检、数据处理到平台搭建的全链路闭环服务，切实帮助用户完善无人机业务落地应用
SOLUTION features
Application Scenarios
晶科海宁分布式光伏电站，总计4.5MW，面积约2万㎡，无人机通过可见光倾斜摄影方式，将采集到的纹理图片生成3D TILE模型，并在模型上进行标注，嵌入集控系统中作为全景可视化电站管理使用，根据逆变器数据可精准定位故障组串位置。系统还支持巡检后将无人机图片离线批量上传进行自动化缺陷识别，并标注光伏板裂纹，方便运检人员快速找到问题故障点，节约人力成本，提高巡视效率
本项目对该公司44座 35kV、110kV、220kV等级的变电站进行了站外环境和站内设备缺陷的检测排查。基于无人机三维点云数据规划的精细航线，巡检无人机自动执行送出线路杆塔、变电站及周边环境等场景的精细化巡检
中电大同集中式光伏站，总计500MW，占地面积约2.8km²，地处丘陵，村庄环绕，逢祭祀过节，火灾风险严峻。在本站点，我方将整个场站进行精细化扫描和图像建模，细化到每个组件位置精准匹配。部署巡检无人机进行日常巡检，通过双光摄像头和智能算法对烟火和红外过热隐患主动识别，并将火灾风险位置信息发送灭火无人机联动进行隐患扑灭和辅助消缺人员路径规划，便于管理人员快速到达现场处置，实现站点内设备和环境的安全
南方电网某公司，针对配网段尤其是山林密布巡检难度较大的区域，将无人机图片素材批量导入边缘计算盒子，进行离线式快速故障识别分析，将故障图片标注，主要为树障和绝缘子破损情况识别，并汇总输出表格形式的缺陷问题
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