電能計(jì)量箱，一個(gè)聽上去陌生，看到卻一定覺(jué)得熟悉的東西。

作為電力系統(tǒng)中的關(guān)鍵組成部分，電能計(jì)量箱被廣泛安裝在各類生產(chǎn)生活區(qū)域，保護(hù)其內(nèi)部的電能表、互感器等計(jì)量裝置的安全，是保障電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的重要設(shè)施。隨著電力行業(yè)積極推進(jìn)數(shù)字化、智能化升級(jí)，電能計(jì)量箱數(shù)字化建檔工作也正在電力行業(yè)全面展開。全面準(zhǔn)確的計(jì)量箱運(yùn)行檔案能夠反映當(dāng)區(qū)用電情況、設(shè)備故障及損壞情況、設(shè)備地理位置等信息，對(duì)于電網(wǎng)開展反竊電、線損治理、日常運(yùn)維工作至關(guān)重要。

電能計(jì)量箱

合眾偉奇，一家專注為電力能源等行業(yè)提供信息化、數(shù)字化建設(shè)綜合解決方案的公司，使用飛槳目標(biāo)檢測(cè)端到端開發(fā)套件PaddleDetection中的超輕量實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)模型PP-PicoDet，研發(fā)電能計(jì)量箱數(shù)字化App，提升現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)人員數(shù)據(jù)錄入質(zhì)效，助力國(guó)網(wǎng)重構(gòu)電能計(jì)量箱檔案，為電網(wǎng)數(shù)字化管理和資產(chǎn)安全提供了有力支持。

建檔信息錄入耗時(shí)耗力

檔案準(zhǔn)確性面臨挑戰(zhàn)

計(jì)量箱建檔，涉及到的信息收集工作非常繁雜。以某省級(jí)電網(wǎng)計(jì)量箱建檔要求為例，需要巡查人員現(xiàn)場(chǎng)錄入計(jì)量箱外觀及箱體內(nèi)部電能表的各項(xiàng)缺損情況信息，包括計(jì)量箱門、窺視窗、鎖具、開關(guān)蓋、箱體是否存在破損或缺失情況，電能表開關(guān)蓋、封印、屏顯等是否存在損毀或缺情況，這無(wú)疑對(duì)信息錄入人員的細(xì)致程度提出了極大挑戰(zhàn)。

同時(shí)，計(jì)量箱設(shè)備往往安裝環(huán)境復(fù)雜、規(guī)格多樣、數(shù)量巨大，不論是居民小區(qū)、工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，還是戶外田野等等都需要巡檢人員逐一檢查高低位置不同的大量計(jì)量箱并收集信息，導(dǎo)致人工采錄入難度大，漏錄錯(cuò)錄情況時(shí)有發(fā)生，錄入效率與準(zhǔn)確率均較低，嚴(yán)重影響計(jì)量箱數(shù)字化建檔質(zhì)量。

電能計(jì)量箱規(guī)格多樣、安裝環(huán)境復(fù)雜

基于對(duì)人工錄入難題的敏銳洞察，合眾偉奇依托多年電力行業(yè)深耕經(jīng)驗(yàn)，決定將人工智能技術(shù)應(yīng)用到計(jì)量箱數(shù)字化建檔，解決實(shí)際場(chǎng)景難題。

手機(jī)端部署模型，沒(méi)網(wǎng)也能快速響應(yīng)

AI助效率提升20%

用人工智能視覺(jué)領(lǐng)域技術(shù)替代傳統(tǒng)的人眼判別，是合眾偉奇的技術(shù)落地方向。通過(guò)對(duì)計(jì)量箱外觀和內(nèi)部進(jìn)行拍照，借助目標(biāo)檢測(cè)模型，就可以快速檢測(cè)到照片內(nèi)的關(guān)鍵信息，從而達(dá)到信息錄入的目標(biāo)。

然而在解決“最后一公里”的實(shí)際落地環(huán)節(jié)，團(tuán)隊(duì)面臨了不小的考驗(yàn)。

“照片肯定是現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)人員使用手機(jī)來(lái)拍攝。同時(shí)因?yàn)闄n案錄入有即時(shí)性需求，不能拍完以后再上傳到某處統(tǒng)一識(shí)別，所以模型的速度是必須過(guò)關(guān)的?！焙媳妭テ鏀?shù)據(jù)服務(wù)部技術(shù)負(fù)責(zé)人郝增財(cái)介紹，“但是現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)環(huán)境復(fù)雜，很多時(shí)候計(jì)量箱附近的網(wǎng)絡(luò)條件沒(méi)有保障，比如地下車庫(kù)、野外場(chǎng)所等等，這就不能調(diào)用服務(wù)器端的模型了。因此我們?cè)谀Ｐ脱邪l(fā)完成后，必須把模型能力同時(shí)遷移到移動(dòng)終端，也就是部署在手機(jī)上，保證其在無(wú)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下可使用，而且需要保證模型的精度、速度達(dá)到業(yè)務(wù)的需求。”

經(jīng)過(guò)調(diào)研對(duì)比，團(tuán)隊(duì)最終選擇了使用飛槳目標(biāo)檢測(cè)端到端開發(fā)套件PaddleDetection中的超輕量實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)模型PP-PicoDet來(lái)實(shí)現(xiàn)模型的開發(fā)和手機(jī)端部署。PP-PicoDet是針對(duì)移動(dòng)端/低算力設(shè)備定制化研發(fā)的輕量級(jí)檢測(cè)模型，提供了xs、s、m、l等系列模型，可滿足更精細(xì)化的精度和速度選型需求。同時(shí)模型在部署方面保持了極高的易用性，支持豐富的推理庫(kù)，并且提供開箱即用的量化壓縮方案。

整體技術(shù)方案設(shè)計(jì)

具體來(lái)說(shuō)，合眾偉奇模型研發(fā)技術(shù)步驟如下：

• 數(shù)據(jù)采集：基于最近一年的巡視工作，通過(guò)手機(jī)或掌機(jī)進(jìn)行計(jì)量箱圖像數(shù)據(jù)采集；

• 數(shù)據(jù)預(yù)處理：根據(jù)標(biāo)注規(guī)范對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗與標(biāo)注，并采用圖像增強(qiáng)、裁剪、縮放、旋轉(zhuǎn)等操作對(duì)數(shù)據(jù)擴(kuò)充增強(qiáng)，以消除光照、角度等因素的影響，提高識(shí)別模型的適用性；

• 模型訓(xùn)練：使用飛槳PaddleDetection中的超輕量實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)模型PP-PicoDet，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，最終生成計(jì)量箱材質(zhì)及缺陷識(shí)別模型、電能表識(shí)別模型，并評(píng)估模型性能；

• 模型驗(yàn)證與優(yōu)化：通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)試運(yùn)行評(píng)估模型的性能，對(duì)模型進(jìn)行迭代優(yōu)化，提高識(shí)別準(zhǔn)確率和泛化能力；

• 模型集成：將優(yōu)化后的模型集成到服務(wù)端與移動(dòng)端，其中移動(dòng)端模型會(huì)通過(guò)剪枝、壓縮、量化、蒸餾等技術(shù)降低模型體積和提升推理速度，以滿足移動(dòng)端的應(yīng)用需求。

最終，電能計(jì)量箱數(shù)字化App內(nèi)的計(jì)量箱材質(zhì)識(shí)別模型準(zhǔn)率達(dá)99.2%，計(jì)量箱缺陷識(shí)別模型準(zhǔn)確率達(dá)94%，電能表識(shí)別模型準(zhǔn)確率達(dá)99.6%，在國(guó)家電網(wǎng)北京、湖北、湖南、遼寧、吉林、黑龍江、河南等省級(jí)電網(wǎng)推廣使用，其中某省已完成百萬(wàn)余計(jì)量箱的數(shù)千萬(wàn)張圖片采集，巡檢效率提升20%，極大減少了人力投入，提升了數(shù)字化檔案信息準(zhǔn)確度。

巡查人員在地下場(chǎng)所使用手機(jī)拍照錄入檔案

“項(xiàng)目落地離不開公司技術(shù)中心領(lǐng)導(dǎo)的大力支持，飛槳的開源生態(tài)社區(qū)也提供了非常多的幫助?！焙略鲐?cái)介紹到，“在開發(fā)過(guò)程中，我們?cè)谏鐓^(qū)里學(xué)習(xí)了很多的服務(wù)端、移動(dòng)端的模型部署案例。飛槳還為我們組織了一次專門的由PPDE（飛槳開發(fā)者技術(shù)專家）進(jìn)行的指導(dǎo)支持，解決了我們?cè)陧?xiàng)目過(guò)程中遇到的一些難題。我和我另外一名同事最終也都獲得了PPDE認(rèn)證，希望能夠和更多的優(yōu)秀開發(fā)者一起推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，為行業(yè)貢獻(xiàn)力量。”

合眾偉奇已經(jīng)正式加入飛槳技術(shù)伙伴計(jì)劃，將持續(xù)探索AI+電力的無(wú)限可能，解決電力行業(yè)痛點(diǎn)問(wèn)題。如將目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用至更多電力作業(yè)場(chǎng)景，如線路巡檢、電力人員安全作業(yè)檢查等，提升巡檢效率和人員作業(yè)安全性；或是構(gòu)建AI決策模型，對(duì)電網(wǎng)發(fā)電量、負(fù)荷等進(jìn)行綜合判斷預(yù)測(cè)，輔助實(shí)現(xiàn)能源優(yōu)化配置；又如結(jié)合文心大模型，研發(fā)電力企業(yè)內(nèi)部知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)內(nèi)部資料的文檔分析和智能問(wèn)答，持續(xù)用AI賦能電網(wǎng)提質(zhì)增效。而文心大模型與飛槳也將持續(xù)與千行百業(yè)的伙伴一起，助力人工智能在產(chǎn)業(yè)的落地，助推產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)。

百度AI技術(shù)生態(tài)支持計(jì)劃

打通企業(yè)應(yīng)用最后一公里

百度AI技術(shù)生態(tài)匯聚具備豐富產(chǎn)業(yè)落地經(jīng)驗(yàn)的飛槳開發(fā)者技術(shù)專家(PPDE)，為企業(yè)用戶提供基于文心大模型和飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的應(yīng)用落地專項(xiàng)技術(shù)支持。

針對(duì)企業(yè)項(xiàng)目關(guān)鍵卡點(diǎn)，提供4次技術(shù)指導(dǎo)，幫助企業(yè)攻克技術(shù)難關(guān)，降低企業(yè)開發(fā)成本，實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目快速落地。

專家指導(dǎo)

飛槳開發(fā)者技術(shù)專家(PPDE)一對(duì)一陪伴式支持企業(yè)項(xiàng)目落地。

限時(shí)免費(fèi)

2023年8月申請(qǐng)，并經(jīng)審核通過(guò)后的用戶將獲得限時(shí)免費(fèi)指導(dǎo)權(quán)益。