高压电塔作为电力传输的关键基础设施，其安全运行对国家电网的稳定至关重要。
传统的人工巡检模式面临诸多挑战：
- 人工巡检效率低下，无法满足大规模电网的检测需求；
- 巡检环境复杂，电塔多位于偏远地区，人工作业存在安全风险；
- 异物(如鸟巢、风筝)和设备缺陷(如绝缘子破损)难以及时发现；
- 专业人才缺乏，巡检质量参差不齐，漏检率高。
基于AI的高压电塔异物/缺陷检测系统，结合计算机视觉和深度学习技术，实现对高压电塔异物(鸟窝、风筝等)和结构缺陷(绝缘子 破损、缺失等)的自动检测， 提高巡检效率和准确率，降低运维成本，保障电网安全稳定运行。
数据获取与处理
构建高质量数据集是项目成功的基础，我们通过多种渠道获取数据：
工业级无人机搭载高清相机进行实地拍摄(5K分辨率)；
国家电网历史巡检图像数据(经脱敏处理)；
模拟场景采集的缺陷样本图像；
开源电力设施图像数据集补充；
共收集原始图像超过50,000张，覆盖不同气象条件、光照情况和地理环境。
数据标准与增强
针对收集的图像数据，我们进行了精细化标注与处理：
为解决数据不平衡问题，我们采用了以下数据增强技术：
- 几何变换：旋转、平移、缩放、翻转
- 色彩增强：亮度、对比度、色调调整
- 环境模拟：雾天、雨天、夜间等特殊天气条件
- Mosaic数据增强：将多张图片拼接成一张
- Mix-up混合增强：两张图片按不同权重叠加
- 通过数据增强，训练集扩充至12万张，有效提升了模型对各类场景的适应能力。
系统实际运行流程如下：
我们的系统在实际应用中表现出以下优势：
- 对鸟窝、风筝等大型异物检测率接近100%
- 在恶劣天气条件下(雾、雨、雪)仍保持较高检测精度
- 可在复杂背景下准确识别绝缘子细微破损
- 误报率低于3%，大幅降低了排查成本
现场实际应用效果
已在国家电网三个省公司的8个试点区域部署应用，累计巡检输电线路800公里，检测电塔超过2000座，现场应用效果显著：
