科创中国

行业领域

高新技术改造传统产业,电力系统信息化与自动化技术

需求背景

当前湖南公司存在的关键问题：现配网无人机已开展了应用，但是现有的巡检模式大多基于单一模态的数据。不同模态数据能从不同角度反映线路的特征信息，仅靠单一模态图像难以满足部分配网巡检业务需求。例如可见光图像空间细节信息，但不能反映温度信息、红外图像能反映温度信息，但空间分辨率较低、点云图像能反映三维空间坐标信息，但空间纹理信息缺失。在“迎峰度夏/度冬”，红外热缺陷巡检中，单一模态红外图像是不能较好反映关键部件的温度信息。在日常精细化巡检中，单一模态可见光图像不能较好地反映杆塔倾斜。在灾后覆冰检测过程中，单一模态的点云数据不能较好检测覆冰厚度。

需解决的主要技术难题

1、提出可见光和红外图像双光融合技术。

2、提出可见光图像和激光点云双光融合技术。

3、提出基于小样本学习的图像增强技术。

期望实现的主要技术目标

1、提出可见光和红外图像双光融合技术，研发具有自主知识产权的红外缺陷识别算法，配网线路绝缘子、配电变压器等典型设备红外缺陷识别率不低于75%。

2、提出可见光图像和激光点云双光融合技术，研发具有自主知识产权的配网线路杆塔倾斜识别算法，杆塔倾斜状态识别率不低于65%。

3、提出基于小样本学习的图像增强技术，研发具有自主知识产权的配网线路覆冰状态研判算法和线路异物识别算法，线路覆冰厚度研判准确率75%，鸟巢等线路异物目标识别率不低于75%。

4、研究成果整体水平或核心技术水平达到国内领先及以上，并在配网线路无人机巡检领域典型场景运用。申报发明专利3项以上（含），发表高水平论文2篇以上。

5、在韶山等湖南省无人机作业规模化应用试点县公司开展示范应用。

需求解析

解析单位：“科创中国”机器视觉与智能产业科技服务团（中国图象图形学学会） 解析时间：2022-11-07

张辉

湖南大学

机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心副主任

综合评价

当前国网湖南公司存在的关键问题：现配网无人机已开展了应用，但是现有的巡检模式大多基于单一模态的数据。不同模态数据能从不同角度反映线路的特征信息，仅靠单一模态图像难以满足部分配网巡检业务需求。例如可见光图像空间细节信息，但不能反映温度信息、红外图像能反映温度信息，但空间分辨率较低、点云图像能反映三维空间坐标信息，但空间纹理信息缺失。在“迎峰度夏/度冬”，红外热缺陷巡检中，单一模态红外图像是不能较好反映关键部件的温度信息。在日常精细化巡检中，单一模态可见光图像不能较好地反映杆塔倾斜。在灾后覆冰检测过程中，单一模态的点云数据不能较好检测覆冰厚度。

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