什么是#Σco領導力#？或許每個人都有不同的理解。我們無需去定義它，因為我們有更好的詮釋——華為攜手伙伴助力各行業客戶實現數字化、智能化的成功故事，今日聚焦國網山東電力檢修公司。

“500kV蒙沂線58號塔發現導線異物隱患，請立即處理！”

國網山東省電力公司檢修公司輸檢中心智能巡檢班班長李增偉手機中接收到輸電線路智能管控平臺的一鍵告警電話。掛斷電話，李班長打開微信公眾號，在告警推送圖片頁面確認了隱患，并立即安排線路巡檢人員處置告警隱患。

半小時后，檢修公司輸電智能管控中心內，李班長在屏幕前焦急的等待著，看到監控屏幕上最新的監拍畫面顯示剛剛告警的導線異物已經被清除，李班長露出了欣慰的笑容。

“我們目前已經實現了輸電線路導線異物的有效識別和告警，導線異物識別準確率達到90%以上，漏報率和誤報率大幅降低，已經滿足日常應用的要求。”李班長興奮地說道。

然而，半年以前，異物識別還是李班長的一塊心結。

自2015年國網山東省電力公司檢修公司安裝輸電線路可視化智能巡檢裝置以來，截止到2019年年底，檢修公司已安裝應用監拍裝置17100臺，可視化覆蓋率達75%。2017年起運用圖像智能分析功能，已經實現了各類施工車輛、煙火的有效識別，識別準確率達到95%以上，實現了管轄線路的可視化智能化管控。然而，在2018年年底的圖像智能分析驗證中，導線異物的識別準確率平均只有40%，遠遠達不到實際應用的水平。這意味著即使規模部署了如此多的可視化監拍裝置，但是對導線異物的監測仍然是盲區，意味著導線異物對線路安全穩定運行仍然有極大隱患，仍然需要人工巡檢去發現導線異物隱患。如何解決這個問題，提升巡檢效率、提高導線異物識別準確率、降低漏報率，成為困擾輸電線路高質量運維的重大難題。而問題的關鍵在于導線異物的樣本較少、裝置的算力不夠、異物識別的算法不夠完善。

這個難題的解決，得益于國網山東電力檢修公司聯合華為、山東信通電子股份有限公司成功部署應用的基于邊緣智能的輸電線路可視化智能監拍裝置。全新一代智能監拍裝置內置華為自行研制的低功耗、高算力的Atlas200 AI加速模塊，結合山東信通電子自主研發的基于情境理解的線路隱患智能分析功能，在前端對采集的圖片進行智能分析，提高導線異物隱患發現效率和識別準確率。同時，監視頻次提升至1分鐘1次，減少數據采集真空期，實時監控，降低對通信依賴。

基于邊緣智能的輸電線路可視化智能監拍裝置

Atlas200 AI加速模塊

11月14日，檢修公司對這一方案進行驗證，并取得了優異的結果，得到了檢修公司領導的認可。“在測試中，我們對多種大小不一、顏色不一的導線異物，分別從不同距離對這些異物進行拍照識別，經過匯總統計分析，應用華為Atlas200 AI加速模塊的智能監拍裝置對近塔處導線異物全部識別，總體識別準確率已達到90%以上，已實現較高的識別率，對異物識別全覆蓋有很大的促進作用，我們認為可以在異物高發區加裝有前端識別的可視化設備。”

11月14日檢修公司導線異物測試圖片 圖片提供：宋香濤、曹亞華

11月24日500kV蒙沂線、1000kV湖高Ⅱ線等線路均有異物告警提示，進一步檢驗了裝置的可靠性，標志著基于邊緣智能的輸電線路可視化智能監拍裝置已達到實用狀態。

11月24日導線異物告警圖片 圖片提供：宋香濤、曹亞華

目前，基于邊緣智能的輸電線路可視化智能監拍裝置已在檢修公司上線部署應用，為輸電線路可視化場景提供出色的邊緣計算、邊緣智能支撐，為泛在電力物聯網及堅強智能電網建設提供了強有力的科技保障。

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