在电网运维领域，输电线路铁塔的覆冰和鸟巢问题一直是困扰电力企业的重要隐患。如何实现对这些隐患的智能识别与预警，成为当前电力设施巡检领域亟待解决的技术难题。

当前电力巡检面临的三大痛点:

• 人工巡检效率低：传统人工巡检方式存在漏检风险，难以实现全天候监测

• 数据难以实时分析：回传的巡检视频数据量大，人工分析耗时耗力

• 应急反应滞后：发现隐患后难以及时预警和处理

AI视频分析解决方案

基于深度学习算法的AI视频分析系统，可实现对输电线路铁塔的智能监测：

1. 覆冰隐患识别

• 通过高精度图像识别算法检测塔身覆冰厚度

• 基于气象数据预测覆冰增长趋势

• 自动分级预警，提前防范风险

2. 鸟巢识别系统

• 采用卷积神经网络识别不同形态鸟类筑巢行为

• 识别准确率达行业领先水平

• 支持多种鸟类和巢穴形态检测

典型应用场景

• 山区高压线路监测：

针对地形复杂的山区电力走廊，实现24小时不间断监测，有效解决人工巡检难度大的问题

• 冬季保电重点区域：

对易发生覆冰灾害的线路段进行重点监控，提前预警可能发生的输电事故

系统核心优势

• 开放接口设计：支持对接现有电力SCADA系统

• 多源数据融合：整合视频、气象、设备状态等多维数据

• 弹性部署能力：

• 超高识别精度：

该系统已成功应用于多个省级电网公司，帮助客户实现：

✔ 巡检效率提升80%以上

✔ 隐患发现时间缩短至分钟级

✔ 预防性维护成本降低50%

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