4月23日，国网天津电科院在电力人工智能实验室完成输电通道监拍图像压缩算法研发测试，以人工智能技术支撑输电通道监拍系统高质量运行，服务数智化坚强电网建设。
随着监拍装置数量的不断增加，传统的图像存储和传输方式已难以满足日益增长的使用需求。预计到2024年底，天津电网输电监拍终端总量将达到2.1万台以上，按照国网公司输电通道两级贯通要求计算，所需存储空间约为1.35PB，需求量巨大。
为缓解图像存储和传输压力，电科院广泛开展“产学研”合作，推进“改进的变分自编码”图像压缩算法研发，基于输电全景平台15万监拍图像样本，联合行业头部企业，以“测试驱动，联合迭代”的形式，完成模型架构设计和优化训练。
据了解，该算法采用自编码器架构，通过编码器将图像压缩成离散编码，解码器再通过码本恢复出完整图像。另外，该算法还能够在推理阶段选择适当的压缩倍率，实现图像质量和大小的权衡。在实验室测试中，与JPEG和WebP等传统算法相比，该算法在保证一定图像质量的前提下，实现了8倍以上压缩率，大幅降低了存储空间的占用。
图像压缩技术的成功研发，可大大缓解图像存储、传输压力，为未来海量终端图像采集、存储打下良好技术基础，进一步推动人工智能技术在输电领域的规模化应用。下一步，电科院将围绕图像压缩技术在推理部署、模型优化、终端适配等方面继续深化技术研究，推动图像压缩技术尽快落地。
