6月10日，福建电力科学研究院无人机智能巡检科技攻关团队成员姚书凝通过配网红外图像快速筛查模块，用30分钟完成1000余张红外图片筛查，查出2条红外告警信息，并将告警信息推送给相关供电公司，以开展设备安全隐患处置。
配网红外图像快速筛查模块自5月底上线以来，已筛查近100万张历史配网红外图像，智能过滤了99%以上的无发热缺陷数据，将人工审核的工作量缩减至原来的1%以下。同时，算法支持24小时不间断运行，平均响应时间小于1秒，平均单张图像处理时间低于2秒，每天处理的红外图像数量是人工处置的60倍。
近年来，国网福建省电力有限公司持续推进配网无人机红外检测工作，全省运维人员每天拍摄的红外图像超过5万张。以往，配网运维人员在审核红外图片时，要先登录红外分析软件并打开红外图片，再手动查看每张图片上疑似发热点的温度数值，经确认为发热缺陷后，再标注缺陷部位并填写报告。整个审核过程复杂费时，容易出现误判。
为了提高红外图片筛查、分析质效，福建电科院无人机智能巡检科技攻关团队从大数据分析、人工智能算法开发、数据库管理等方面开展技术攻关。团队采用背景干扰物体过滤、红外和可见光融合、温度自动解析等技术手段，构建了配网红外图像快速筛查模型。该模型能准确提取线夹、接线端子、开关等易发热部件的图像特征，从海量图片中精准锁定发热缺陷，并实现了配网红外图像筛查的数据传输、自动处理、结果反馈等全流程“一键贯通”。
该团队于5月底完成配网红外图像快速筛查模块开发，并将该模块部署在配电机巡作业管控平台，推动配网无人机巡检从“人工判图”向“人工智能诊断”的数智化转型，提高配网无人机巡检效率和检测精度。
原标题：国网福建电力研发配网红外图像快速筛查模块
