随着电网建设发展，电力线路数量不断增加，无人机等设备广泛应用于线路巡检。传统的输电线路巡检图像分析主要依靠人工，效率低且成本高。

电网公司组织研发的输电线路巡检图像智能分析云服务系统有效解决了这一难题——识别100张图片，一位熟练的图像识别人员大约需要2小时，而使用该系统仅需2分钟。

该系统是当下电力人工智能领域的代表性科技成果。

电网公司将畅通科技成果转化渠道，大力推动电力人工智能科技成果转化及应用。

目前，负责该系统研发具体工作的全球能源互联网研究院有限公司，已在电力人工智能成果转化方面签订了31项成果转化合同，成果受让单位三年累计利用相关技术实现产值近亿元。

2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，构建开放协同的人工智能科技创新体系，带动竞争力整体跃升和跨越式发展。

同年10月，电网公司发布“人工智能专项发展规划”，不断加强对电力人工智能技术的研究探索。

2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，构建开放协同的人工智能科技创新体系，带动竞争力整体跃升和跨越式发展。

同年10月，电网公司发布“人工智能专项发展规划”，不断加强对电力人工智能技术的研究探索。

电网公司把握发展机遇，全面开展电力人工智能技术科研攻关，于2018年建立了电网公司电力系统人工智能联合实验室，充分发挥大数据、先进计算与人工智能在电网领域的应用价值，结合人工智能基础支撑能力与电网业务场景应用成效，促进电网智能化发展。

同时，建成了电网公司人工智能“两库一平台”总部级训练平台，在输电线路缺陷识别技术方面取得了突破性进展。

2010年起，直升机、无人机和可视化监拍装置逐步规模化应用，成为输电线路巡检人员的“千里眼”。这些巡检装置跨过江河、翻越群山，实时带回输电线路状况，随之产生海量图片。

2018年，仅国网山东省电力公司就配置了600架无人机开展线路巡检，年产生120万张图片。

“以往对线路巡检图像查缺，班组员工要一张张地人工检查，特别是在查看一些小金具时，需要不停放大缩小图像来详细检查，并手动标注缺陷框，不但耗时，有时还会遗漏。查缺两小时大概审核一百张左右，最终还要人工统计缺陷信息形成报表。”福建电力科学研究院无人机巡检图像智能识别工程师王仁书介绍了过去依靠人工分析输电线路巡检图像的弊端。

2016年初，电网公司组织开展了人工智能图像识别技术在输电线路巡检图像智能分析领域的技术攻关，实现海量数据的高效、精准分析；同时，研发了面向输变电的人工智能云服务平台，并将输电线路巡检图像智能分析以云服务的形式面向公司内网用户开放，实现人工智能快速、高效服务一线班组。

2019年2月，输电线路巡检图像智能分析云服务系统建成，并于当年12月面向公司系统开放。

该系统将新一代人工智能技术和高性能异构计算技术相结合，包含了输电线路本体巡检图片和输电线路通道可视化监拍图片智能分析两大业务模型。

联研院计算及应用研究所所长助理赵婷介绍说，该系统基于深度学习技术，针对直升机、无人机、机器人等发回的巡检图像，实现了复杂环境中多种电力监控目标及其位移、状态识别。系统共具有导地线、绝缘子、异物、线夹及均压环、防振锤、细小金具、基础、附属设施、通道环境9大类缺陷识别能力，可对94%的输电线路常见缺陷进行智能检测。应用该系统，直升机巡检作业销钉缺失检出率达到89%。

9月15日，天津电力检修公司检修班组员工梁艳红将无人机拍摄的200余张输电线路巡检图像上传至输电线路巡检图像智能分析云服务系统。

系统自动识别出了图片中存在的缺陷隐患。

人工校核后，识别结果得到了在场检修班组同事的认可，系统对鸟巢、绝缘子自爆等典型缺陷的识别精度基本达到了对人工的替代。

输电线路巡检图像智能分析云服务系统具备强大的智能计算能力，支持多用户、多权限、多任务、多模型、多图像同时处理，支持万张图像批量处理。

用户可通过图像准备、任务运行、结果查看三步轻松完成复杂分析任务。