4月21日，国网酒泉供电公司数字化攻坚团队，自主研发的基于YOLO深度学习框架的“智能慧眼——视频缺陷自动检测器”成功投入应用。

“智能慧眼——视频缺陷自动检测器”有效破解传统人工巡检中存在的细微缺陷易遗漏、违章行为难追溯等痛点，通过创造性采用“特征解耦+注意力机制”算法架构，突破多源数据融合与复杂场景建模技术瓶颈，成功实现装置缺陷、行为违章、管理违章等3大类智能判别。目前，已完成“绝缘子破裂”“表计外壳破损”“呼吸器硅胶变色”“异物挂空悬浮”和“未佩戴安全帽”等23类装置缺陷及违章行为的精准识别，缺陷检出准确率达98.7%。

数字化攻坚团队在没有外部技术支援的情况下，自主攻克三大核心难题，一是构建覆盖光照变化、角度偏移等16种干扰因素的训练数据集；二是开发支持实时视频流解析的轻量化推理引擎；三是创新设计“数据标注——模型迭代——场景验证”三维优化方法，积极探索光明大模型在基层应用模式。经过团队的不懈努力，“智能慧眼——视频缺陷自动检测器”成功投入应用。

“我们不仅实现了视频缺陷自动检测从‘0’到‘1’的突破，更形成了AI图像识别的标准化流程。”高天宏介绍说。国网酒泉供电公司计划深度融合统一视频平台，打造覆盖输电、变电、配电、后勤等多专业领域，全环节的智能视觉中枢。