$神州泰岳(SZ300002)$ 泰岳天成 2024年08月16日 10:23 北京
在电网运维领域，红外测温技术一直是发现设备缺陷、预防事故的重要手段之一。电网运维检修人员手持红外热成像仪，对变电站各主设备进行测温，并人工分析红外图像，判断并记录异常高温点。然而，这种纯人工检测及诊断方式存在两大不足：一是红外测温工作量大，二是异常诊断工作质量参差不齐，难以持续保证准确性。
随着物联网通信、人工智能技术的日益成熟，面对变电站主设备状态检测中红外测温工作的两大不足，泰岳天成通过在变电站内部署WAPI网络或5G-APN专网，使用公司自主研发的智能监测移动终端，可实现红外测温图片数据的自动回传，并在此基础上研发人工智能算法，进而实现从人工诊断到智能诊断的转变。
泰岳天成红外测温智能诊断算法采用人工智能多模态技术，对红外测温的可见光图片与红外光图片进行模态自动融合计算，增强目标设备检测识别模型的准确性。同时，采用图像分割SAM大模型与电网设备部件分类小模型相结合的方式，实现部件自动分割与分类。此外，还实现了红外图片温度矩阵数据的自动解析，并基于部件分割区域进行温度异常判别与预警。
红外测温智能诊断算法的创新性
自适应滑窗与物体轮廓、朝向特征匹配的可见光-红外图像数据融合方法：通过自适应滑动窗口和Canny边缘检测等算法，实现可见光与红外图像的精准融合，提升目标设备检测识别效果。
可见光-红外图像模态融合效果示例
基于电网设备特征向量的SAM分割提示点集优选算法：通过计算电网设备部位的特征向量，自适应计算SAM分割提示点集，引导SAM进行精准分割。
基于电网设备特征向量的提示点集辅助的
SAM大模型分割示例
目前，泰岳天成红外测温智能诊断算法已在某市级电力公司及部分属地公司得到应用，有力支撑了变电站主设备的红外测温工作。算法运行稳定，大幅提高了红外测温诊断的准确率，有效减少了运检人员现场工作量，大幅降低设备缺陷诊断误报率，为变电站运维检修工作提质增效、保障电网安全稳定运行发挥了重要作用。
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，红外测温智能诊断算法将在电网运维中发挥更加重要的作用。未来，公司将继续优化算法性能，提升诊断准确率，为电网的安全稳定运行提供更加坚实的保障。同时，我们也将积极探索新技术、新应用，助推电网运维智能化水平不断提升。
本文作者可以追加内容哦 !
