华为ModelArts驱动输电线路智能巡检：自动化图像识别提升运维效率

【基于ModelArts的输电线路智能巡检1】介绍了一种利用人工智能技术提升输电线路安全管理的创新方法。输电线路的安全运行至关重要，但传统的人工巡检方式存在诸多局限性，如耗时、受环境因素影响大。无人机巡检和摄像头视频监控虽然提供了智能化解决方案，但图像数据处理量大、人工分析效率低的问题依然突出。 华为ModelArts作为一个一站式AI开发平台，解决了这些问题。它提供了全流程的服务，包括大规模数据处理、分布式训练、端云模型部署以及运维管理，降低了AI开发的门槛。通过ModelArts的自动学习模块，特别是图像分类和物体检测功能，能够自动化地对无人机或固定摄像头拍摄的图片进行分类和识别，从而识别出覆冰、山火和塔倾等威胁，显著提高巡检效率，实现输电线路的智能巡检。 系统架构遵循泛在电力物联网的"云-管-边-端"设计，确保数据和模型能够在整个网络中无缝协同。数据准备阶段，案例提供了用于训练和测试的样本图片，包括每类20张训练图片和6张测试图片，这些图片被存储在OBS桶中，便于后续模型训练。 模型训练采用自动学习方式，用户首先在ModelArts平台上创建一个图像分类项目，指定训练数据的OBS地址。接着，对图片进行详细的标注，分别标记为山火、覆冰和塔倾斜。点击开始训练后，系统自动进行模型训练，整个过程时间大约1小时。这样的智能化巡检系统不仅提高了工作效率，还为电力行业的安全运维提供了强大的技术支持，有助于保障电力供应的稳定和居民生活的正常进行。