2019年6月，有個(gè)城市因?yàn)殡娏ヂ?lián)系統(tǒng)癱瘓瞬間成了一座“灰暗”的城市，交通信號燈停止運(yùn)作，地鐵、城際鐵路、公交車等公共交通全部停運(yùn)，供水系統(tǒng)無法正常運(yùn)行。此次停電波及超過4800萬人。
在高度依賴電力產(chǎn)業(yè)的今天，停電成了一座城市的災(zāi)難，交通工具無法運(yùn)行，信號燈不亮，店鋪停業(yè)……電力作為城市正常運(yùn)作和快速發(fā)展的命脈，提高輸電線路巡檢的效率，保障民用、企業(yè)用電的供電可靠，成為亟需解決的問題。
隨著無人機(jī)的普及，電路巡查逐漸從人力巡檢中擺脫出來，但仍然存在技術(shù)手段單一、無法實(shí)時(shí)同步線路缺陷等問題。
一群來自華北電力大學(xué)的師生團(tuán)隊(duì)看到了未來輸電線路AI巡檢的藍(lán)海市場，投入到研發(fā)當(dāng)中，通過無人機(jī)智能巡檢、 AI 技術(shù)圖像檢測分析，讓輸電線路缺陷檢測的精確度不斷提升。
人力痛點(diǎn)難解決，換成機(jī)器試一試
傳統(tǒng)輸電線路巡檢，大多依賴運(yùn)行維護(hù)人員肉眼或手持儀器排查電路中的故障，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判潛在隱患，然而，純靠人力檢測本身就是一個(gè)巨大隱患，巡檢員很難一處不落的排除掉所有隱患，而在電網(wǎng)的運(yùn)行中，任何微小的安全問題都有可能造成事故，導(dǎo)致大面積的癱瘓，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失;有時(shí)遇上下雨、下雪等惡劣天氣，人力檢查更是寸步難行。
輸電線路大多位處人煙稀少的郊區(qū)，遠(yuǎn)離市中心，需要特巡特維線路占全部線路比重的20%，運(yùn)檢難度大、質(zhì)量要求高等條件讓愿意從事巡檢工作的人越來越少。據(jù)數(shù)據(jù)顯示，我國現(xiàn)有輸電線路運(yùn)檢人員的年均增長率不足 3%，2019 年底缺員高達(dá) 34%，巡檢專業(yè)人員數(shù)量少、人工效率低、危險(xiǎn)系數(shù)高等問題日益突出。
據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2014-2018 年國內(nèi)因架空線路巡檢造成的人身傷亡事故 238 起，因輸電線路故障造成經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)數(shù)十億元。針對輸電專業(yè)人員數(shù)量與設(shè)備規(guī)模持續(xù)增長日益突出的矛盾，國家大力推廣無人機(jī)巡檢，較人工巡線相比，無人機(jī)具有效率高、安全性高、缺陷發(fā)現(xiàn)率高等優(yōu)勢，但仍然存在諸多的問題。
無人機(jī)巡檢絕大部分作業(yè)無配套機(jī)巢，不可移動，只能巡檢到部分線路缺陷，且無人機(jī)巡檢完成后仍需進(jìn)行人工圖像缺陷分析，據(jù)統(tǒng)計(jì)，在我國無人機(jī)輸電線路巡檢中每年產(chǎn)生超過數(shù)十億張巡檢圖片，對人力資源的消耗仍是巨大。以山東電網(wǎng)為例，現(xiàn)配置無人機(jī) 600 架，年產(chǎn)生圖片約 120 萬張，安裝可視化監(jiān)控裝置 4.5 萬套，年產(chǎn)生圖片 1.8 億張，按照八小時(shí)日工作制，人眼判圖需要92人/年。
如此繁重的工作量，為電路巡檢機(jī)制的改善提供了巨大空間。
經(jīng)過全面市場調(diào)研，團(tuán)隊(duì)了解到目前使用的無人機(jī)巡檢仍存在漏檢、錯檢率高，人力成本大，難以保證巡檢質(zhì)量等問題。在2019年，“閃電鳥-電力視覺”創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)與華北電力大學(xué)(保定)智能視覺計(jì)算機(jī)研究所、電力視覺大數(shù)據(jù)研究室聯(lián)合研發(fā)了一套完整的、實(shí)用的架空輸電線路無人機(jī)邊云協(xié)同智能巡檢工具，將其命名為“閃電鳥-無人機(jī)AI 巡檢平臺”。
“馴服”無人機(jī)，難在技術(shù)創(chuàng)新
在設(shè)計(jì)方案的時(shí)候，團(tuán)隊(duì)就有一個(gè)很清晰的思路，要用無人機(jī)做巡檢人員的眼睛，巡檢人員只需要通過閃電鳥平臺就能知道每個(gè)輸電線路的情況。想法很豐滿，現(xiàn)實(shí)很骨感，要實(shí)現(xiàn)真正的“無人”巡檢，還有很多技術(shù)需要攻克。
首先擺在眼前的，就是無人機(jī)在巡檢時(shí)，會有電池、天氣、照片不如肉眼等方面的限制，如果這些問題得不到解決，那么后期的技術(shù)再牛也無法真正識別出缺陷與隱患。
對于這群鉆研電力的年輕人，無人機(jī)并不是他們所擅長的領(lǐng)域，很多飛行的限制也都是行業(yè)天花板所帶來的。但他們不甘心，因?yàn)檫@些問題如果不解決，無人機(jī)做巡檢就會變得形同虛設(shè)，在戶外巡檢，一旦因?yàn)闆]電而墜毀就白白造成損失。
對于這些問題，團(tuán)隊(duì)成員內(nèi)部討論了很多次，始終難以拿出一個(gè)比較好的解決方案，因?yàn)橛械南拗剖钦麄€(gè)行業(yè)目前的天花板，僅靠他們是沒有辦法去打破。為此，他們專門聯(lián)系了很多無人機(jī)公司，咨詢相應(yīng)的解決方案。
經(jīng)過一番折騰，他們才算找到了延長無人機(jī)飛行時(shí)間的方法——將充電無人機(jī)的機(jī)庫置于輸電塔上，每個(gè)充電機(jī)庫都配有多個(gè)無人機(jī)，當(dāng)無人機(jī)快沒電的時(shí)候可以就近去機(jī)庫充電，充好電的無人機(jī)接過“巡檢”的重任，沖出“鳥巢”繼續(xù)飛。
巡檢人員只需要通過應(yīng)用程序，直接下達(dá)巡檢地點(diǎn)、線路等，根據(jù)內(nèi)置智慧氣象感知站，當(dāng)判斷出天氣滿足飛行時(shí)，“小鳥們”就開始飛出鳥巢執(zhí)行任務(wù)，在無人機(jī)飛行期間，巡檢人員通過手機(jī)反饋實(shí)時(shí)了解設(shè)備或線路的信息，當(dāng)發(fā)現(xiàn)了輸電線路缺陷也能快速定位、及時(shí)解決。
為了能將無人機(jī)訓(xùn)練成識別隱患的火眼金睛，團(tuán)隊(duì)用可見光相機(jī)的高清攝像，模擬人眼對桿塔與線路進(jìn)行近距離觀察。針對沖在巡檢一線的無人機(jī)，正是因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)做了各個(gè)方面的優(yōu)化與調(diào)整，才讓它能夠?qū)崿F(xiàn)用科技解決人力問題背后的不足，能夠采集到足夠的信息為下一步的分析做好鋪墊工作。
巧用華為云，解決項(xiàng)目大難題
在過去多年的積累中，團(tuán)隊(duì)研發(fā)出的核心技術(shù)——AI視覺處理與分析技術(shù)，為項(xiàng)目進(jìn)展打下了一個(gè)很好的基礎(chǔ)。
即使如此，團(tuán)隊(duì)也明白要真正實(shí)現(xiàn)“無人”巡檢，擺在他們面前的挑戰(zhàn)依舊很大，如果不能解決圖像智能識別功能，依舊擺脫不了需要耗費(fèi)大量人力對圖片進(jìn)行分析處理。如何才能解決?這得需要云端強(qiáng)大算力的GPU 服務(wù)器和強(qiáng)大的邊緣計(jì)算能力，才能夠?qū)崿F(xiàn)圖像智能識別，及早發(fā)現(xiàn)輸電線路的問題所在。
華北電力大學(xué)自2019年開始，與華為建立合作關(guān)系，將華為的技術(shù)、人工智能平臺等引入到課程教學(xué)中，實(shí)現(xiàn)人才的培養(yǎng);另一方面在科研項(xiàng)目上，華為提供算力算法支持，共同投入到課題研發(fā)中，助力項(xiàng)目的完成。“閃電鳥”作為華北電力大學(xué)重要的研發(fā)項(xiàng)目之一，華為早早就投入到項(xiàng)目支持當(dāng)中，為團(tuán)隊(duì)保駕護(hù)航。面對項(xiàng)目過程中出現(xiàn)的問題，團(tuán)隊(duì)借助華為云技術(shù)所提供的超強(qiáng)存儲能力和算力，完成整個(gè)項(xiàng)目的落地。
無人機(jī)出動巡檢，基于華為全棧 AI 視覺處理與分析技術(shù)對圖像進(jìn)行智能識別檢測，產(chǎn)生圖像和變電站內(nèi)固定攝像頭拍攝產(chǎn)生的視頻，通過云平臺深度學(xué)習(xí)與云計(jì)算相結(jié)合的方式，對圖像與視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行自動分析，能一邊對圖像進(jìn)行壓縮、存儲，一邊進(jìn)行各類故障檢測、異物分析;根據(jù)服務(wù)器分析出的結(jié)果，工作人員就能立馬進(jìn)行故障檢修，無需守在主機(jī)旁一直等待。
輸電線路智能巡檢一體化平臺結(jié)合華為全棧AI技術(shù)，一方面，利用華為云ModelArts平臺開發(fā)輸電線路智能巡檢云側(cè)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)對巡檢數(shù)據(jù)和模型算法的統(tǒng)一管理以及存儲資源和計(jì)算資源的高效利用，對于輸電線路中關(guān)鍵部位以及鳥巢、絕緣子掉串等大尺度缺陷進(jìn)行檢測;另一方面，利用華為HiLens端云協(xié)同管理平臺開發(fā)輸電線路智能巡檢端側(cè)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)端側(cè)設(shè)備模型優(yōu)化和應(yīng)用部署，以滿足輸電線路危急缺陷檢測的實(shí)時(shí)性要求，對輸電線路中螺栓缺銷等問題進(jìn)行檢測。
而對于輸電線路發(fā)生的緊急情況，一旦無人機(jī)檢測出了危急缺陷，圖片將不會如往常那樣返回云側(cè)平臺，而是直接到達(dá)無人機(jī)終端上進(jìn)行檢測，并將識別結(jié)果第一時(shí)間發(fā)送至工作人員，極大程度節(jié)省了對危機(jī)缺陷的搶修時(shí)間。
為提高巡檢準(zhǔn)確率，采用了深度學(xué)習(xí)算法對輸電線路關(guān)鍵部件與大尺度缺陷進(jìn)行檢測，將這些檢測圖像進(jìn)行標(biāo)注后形成數(shù)據(jù)集，利用華為云ModelArts 平臺的“智能數(shù)據(jù)標(biāo)注”功能進(jìn)一步擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，用智能數(shù)據(jù)標(biāo)注方式大幅提升了標(biāo)注效率，加快了項(xiàng)目進(jìn)程。
在華為云的技術(shù)支持下，讓這群年輕人研發(fā)出了市場上極具競爭優(yōu)勢的產(chǎn)品。
閃電鳥無人機(jī)不受地形、氣候影響，就能以快速實(shí)現(xiàn)更廣覆蓋的巡檢，提高了輸管道巡檢效率;讓巡檢實(shí)現(xiàn)智能化、自動化，無需耗費(fèi)多余人力就能獲知輸電線路和變電站的狀況;通過“智能運(yùn)檢+深度學(xué)習(xí)+邊緣計(jì)算/云計(jì)算”大大提高各類缺陷檢測精度，極大減少了各類風(fēng)險(xiǎn)及經(jīng)濟(jì)損失。
開啟智能巡檢時(shí)代，未來可期
如果用一個(gè)詞來形容研發(fā)過程，團(tuán)隊(duì)選擇了“青春”。他們說，正是一波波年輕人不斷涌入實(shí)驗(yàn)室，為一個(gè)項(xiàng)目熬著心血，才結(jié)出了閃電鳥這么一個(gè)碩果。
相比較人工，閃電鳥已經(jīng)大幅度提升了檢測率、解決了行業(yè)的痛點(diǎn)，但團(tuán)隊(duì)還在繼續(xù)投身實(shí)驗(yàn)室做研究，他們要再提高算法，讓巡檢平臺能夠識別更多復(fù)雜的缺陷危機(jī)。
對于未來，團(tuán)隊(duì)想將閃電鳥的應(yīng)用領(lǐng)域不局限在電力方面，而是擴(kuò)展到光伏新能源、石油管道、交通運(yùn)輸?shù)榷喾N巡檢場景，如果可以希望能應(yīng)用在生活的方方面面，用智能來彌補(bǔ)人工的缺陷與不足。
也許，在不久的未來，我們的生活就如科幻小說中一般，出門就能在天空中看到各式各樣的無人機(jī)，它們有的是在指揮道路交通，有的是在監(jiān)控治安狀況，還有的是檢測全民健康水平;等你過完馬路的功夫，就看到交通部門、民警、醫(yī)生都出動。
對于這樣一個(gè)未來，華為一直都在努力。
華為更希望分享自己的技術(shù)讓更多年輕人學(xué)習(xí)、掌握。目前，華為已聯(lián)合清華大學(xué)出版社、各高校學(xué)科帶頭人，面向高校師生及開發(fā)者陸續(xù)推出鯤鵬、昇騰系列學(xué)習(xí)教材和教輔資料，鯤鵬/昇騰系列課程將融入各大高校的計(jì)算機(jī)專業(yè)、人工智能專業(yè)，引領(lǐng)通信和信息行業(yè)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)技術(shù)人才的培養(yǎng)。
大學(xué)生是推動社會飛速發(fā)展的主力，華為聯(lián)手教育部，在有關(guān)高校建設(shè)“智能基座”產(chǎn)教融合協(xié)同育人基地，現(xiàn)已在北京大學(xué)、清華大學(xué)、上海復(fù)旦大學(xué)、上海交通大學(xué)、西安交通大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)等72所高校，把鯤鵬、昇騰系列課程融入計(jì)算機(jī)專業(yè)、軟件工程專業(yè)、人工智能專業(yè)、電子信息專業(yè)進(jìn)行首批試點(diǎn)。
相信當(dāng)越來越多的高端人才從智能基座走出，科幻大片會離我們越來遠(yuǎn)近，各行各業(yè)都能通過科技解決痛點(diǎn)，減少不必要的損失。
評論