科创中国
基于边缘计算和AI视觉感知技术的营业厅管控方法
发布时间: 2026-07-21
基本信息
合作方式：
委托开发
成果类型：
发明专利,软件著作权,新技术
行业领域：
新一代信息技术产业
成果介绍
本成果聚焦电力营业厅人工巡检效率低、异常响应滞后、安全隐患防控薄弱、决策缺乏数据支撑等痛点，创新研发了
一套基于边缘计算与 AI 视觉感知技术的智能化管控体系。成果构建了“端侧轻量感知—边侧毫秒推理—云端全网进化” 的三层全栈闭环架构：最大化利旧营业厅现有摄像头等硬件，部署嵌入式 NPU 边缘计算盒子，将视频分析、行为识别、
异常判定等核心计算下沉至本地，实现 7×24 小时实时智能监测与秒级预警；云端平台负责全疆数据汇聚、模型迭代
与远程管控。核心功能覆盖客流调度、服务规范监督、安全隐患防控三大场景，实现营业厅全区域无死角智能监测与
数据化分析。成果于 2025 年 7 月在昌吉两家营业厅试点，稳定运行 9 个月，安全风险识别率 93.2%，服务违规识别率
92.5%，人工巡检工作量下降 63.8%，管控响应时延缩短 78.9%，业务办理效率提升 33.3%，问题整改闭环率从 61%提
升至 100%。目前正推进全疆推广，并可延伸至金融、政务、邮政等同类服务网点。
成果亮点
1. 低时延本地响应：边缘计算将识别延迟压缩至 30 秒内，较人工巡检效率提升 85%以上，满足实时管控需求。2. 数
据安全可控：原始视频本地存储，仅上传脱敏结构化数据及关键佐证图像，完全符合国网电力数据安全规范。3. 云边
协同迭代：建立“影子模式”数据回流与 OTA 热更新机制，边缘上传低置信度特征图，云端重训后一键下发新模型，实
现算法持续进化。4. 轻量化算法适配：对 YOLOv8 模型进行剪枝、量化压缩，体积缩小至 1/5，在低功耗 NPU 上实现
毫秒级推理，识别准确率≥92%。5. 利旧与低成本：复用现有摄像头与网络，施工免停业、免破墙，具备极强经济性
与推广性。6. 全场景覆盖：融合多模态视觉感知与动态行为验证，实现服务规范、安全隐患、客流热力等核心指标的
一体化智能监测与数据驱动管理。
团队介绍
郭伟（男，工程师，供电营销服务渠道建设及管理专业）。电力行业数字化转型领域专家，长期从事电力营销数字化、人工智能应用研究。
高荣星（女，经济师，供电营销服务渠道建设及管理专业）。具有 10 年电力信息化建设经验，精通物联网、营业厅
智慧服务等
张红美（女，高级工程师，供电营销供电所及农电管理专业）。擅长大数据分析与可视化技术，精通数据采集、数
据分析和个性化报表定制。
董亮（男，高级工程师，供电营销服务专业管理专业）。在用电营销人工智能建设领域经验丰富
黄昌达（男，高级工程师，供电营销服务专业管理专业）。在用电业务智能建设领域能够提供专业知道
邱书琦（男，高级工程师，供电营销用电业务管理专业）。用电业务优化、阳光业扩平台建设领域经验丰富，在本
成果中负责云端管控平台的开发。
张晓宇（男，高级工程师，供电营销用电变更业务管理专业）。精通用电变更业务数字化建设
郭婷（女，经济师，供电营销服务管理专业）。精通营销人工智能建设领域，具有丰富的电力数字化项目实施经验。
帕克丽艳·沙地克（女，供电营销服务业务管控专业）。精通业扩业务，负责数据采集和功能验证工作
成果资料
产业化落地方案
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