案例 1

应用场景：山地、丘陵复杂环境下输电杆塔、电力设备日常巡检与缺陷隐患排查

社区投稿案例

投稿方：TAO · 服务商：国网湖南省电力有限公司 · 收录时间：2026/9/20

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案例事实

1. 一句话摘要

投稿方未提供

2. 行业 + 企业规模

能源与基建 · 两万余人

3. AI 能力类型

视觉识别

4. 原来怎么干的

巡检人员徒步/乘车抵达点位，肉眼或手持相机拍照记录，后期人工回看照片查找缺陷，全流程人工处理

5. AI 介入在哪一步

AI替代人工回看照片环节，实现无人机端自动拍照、自动缺陷识别与标记；其余环节（抵达点位、无人机起降、任务调度）仍由人工或传统系统负责

6. 模型与架构

国网光明电力大模型、多目标图像检测模型；模型私有化部署；基于千万级电力设备样本数据微调；对接北斗+5G无人机调度平台

7. 数据基础（必填项）

千万级电力设备样本数据集；原文未说明清洗和标注投入

8. 效果

设备缺陷平均识别率87% → 原人工漏检率高（无具体原值）；统计口径为实际巡检杆塔中识别出的缺陷占比；AI采纳率未提及

9. 投入

原文未提及人力、预算档位、周期及推理成本

10. 坑

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