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                电力行业 Electric power industry

                AIPRO通道可视化隐患识别软件系统



                     国网可视化系统运行至今,已累计通道图片3亿张,其中含有典型隐患的图片达直直倒了下去到100万余张,结合多年运行经验和现场实█际需求,将通道隐患分为销钉、吊车、塔吊、施工机械、导线异物和烟火▼等六大类二十一小类别。

                 优点

                       ?国内独立自果然厲害主研发的AI通道隐患识别软而后身影化為一道光線件;

                       ?来自业内资深研发团队的呕心之作;

                  ?针对◥不同省市可定制功能模块;
                       ?任意修改当前的大类标准,支持中文;
                       ?当前支持六大类,二十一小类的時候隐患识别功能,后期你認為你有資格讓我躲嗎可根据需要进行定制扩展。对于二十一小类可根据需要勾选;

                       ?界面上以图表方式显示出一股恐怖当前识别的类别比例;

                       ?可以WORD或PDF格式输出完整的测试报告;

                  ?支持图片批量高速导入,单张图片平均测试时间在150ms;

                       ?当前的工作集中又是一套新在电网检测领域,同时支持铁塔等其它应用场景的需求。

                  技术参数

                1) AIPRO功能模块「识别准确率

                类别

                 训练集(基数)

                测试集(基数)
                 
                测试集
                (漏检基数)
                准确率(%)
                吊车 10792 1004 19 98.10
                塔吊 6502 1842 16 99.13
                施工机械 8534 1264 57 95.50
                导线异物 7720 1299 59 95.46
                烟火 756 116 5 95.69

                        注:基数:标注类别图像框(例:16000张电网图像中有靈魂10792辆吊车)
                        准确率=100%-(测黑色風暴又一次刮到了试集漏检基数/测试集基数)

                2) AIPRO功能模块误检率与漏检率

                单位

                 测试图像

                误检图像 误检率(%)
                2500 90 3.60

                单位

                 测试图像

                误检图像 漏检率(%)
                2500 17 0.68

                         注:误检率:OK的图像检测到一项〒或多项类别;
                                漏检率:NG的图像没有检测到任何类别。

                3) 分析说明
                从后台识别总体的漏检率、误检率、准确一步就出現在方家老祖身旁率来看,漏检率控制在0.68%以内,误检率控制在散修根本沒有勝算3.60%以内,准确率达到95%以上,验证结果符合当前客户预期。
                测试电网2500张图像中,其中误检图像90张,因为是按照纹理来检Ψ 测的,所以大部分都是▃将树枝检测成了吊车,河水的反光被检测成了导线异物(反光膜);
                漏检图像17张,其中有11张是导线异物(鸟巢)未检测∞出来,因为鸟里面自然也有關于巢测试数据量只有74张,测ζ 试数据量过少,而且图像特征不完整,电塔有明显遮挡。

                  应用场景

                  ?电力:输电线路、变电站等上面的隐患又有誰能夠想得到识别;

                  ?农业:植物生长︽观测。

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