科技成果汇编：人工智能技术领域

项目1：无人机巡检中的部件识别和故障诊断

项目2：通道隐患检测（施工车辆）

项目3：智能巡检机器人关键技术研究

项目4：电力线通道三维重建

项目5：电力综合管廊管道沉降在线智能监测系统

项目一：无人机巡检中的部件识别和故障诊断

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 利用无人机巡检拍摄电力线路的图片传至云端服务器，在服务器上做深度视觉识别以及大数据健康分析，一键生成缺陷检测报告，目标故障识别正确率可达到90%以上。

项目二：通道隐患检测（施工车辆）

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电网通道隐患检测，对电网以及周边工程设施安全防护有重要作用。利用人工智能有关技术，设计了基于深度学习算法的电力线路通道现场施工车辆、山货烟雾等的在线监测，对大量现场数据进行统计分析，目标正确识别率可以达到93.2% ，错误识别率为1.5%。

项目三：智能巡检机器人关键技术研究

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在动环、IT机房以及变电站环境中，以机器人巡检逐渐取代运行人员完成日常设备检查、运行状态巡视、环境监测等工作，实现设备巡视工作的无纸化和信息化，提高设备巡视的工作效率和质量，为机房无人值守提供更先进的技术支撑平台。

机器人巡检系统是在相关行业协会的支持下，由团队研发各功能单元技术，完成自主导航关键技术，并拥有自主核心技术。

项目四：电力线通道三维重建

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立体视觉深度图三维重建技术一直是计算机视觉的研究热点，同一场景的多幅（大于等于两幅）的视点图像，运用多视图的立体匹配算法获取视差图，进而获取深度图。而深度图的应用范围非常广泛，由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离，可以用以测量、三维重建、以及虚拟视点的合成等，特别适合用于电力线通道目标的三维重建分析。团队人员自主研发的程序已经仿真完成，取得了较好的效果，现在团队正在打造电力通道三维可视化商用软件，目前进展取得良好。

项目五：电力综合管廊管道沉降在线智能监测系统

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根据电力综合管廊管道结构特点，项目团队研发了一种基于光纤光栅传感技术的管廊监测传感器，该类传感器具有特殊的优点，拥有自主知识产权，具有较大的市场应用前景。该类传感器无需外置的供电电源，结构简单，可以任意角度安装，具有特殊优势，它通过波长编码，将光信号解调成电信号，然后通过具体波长变化量之间的关系，测得管廊内部结构变化值。对比其他传感器，市场对该类设备需求大。

联系电话：15060521739

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