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中國能源新聞網訊（錢宇騁趙常威）近日，國網安徽電科院組織開展設備側人工智能模型測評工作，評估表計讀數(shù)模型識別精度和運算能力，指導模型優(yōu)化升級，實現(xiàn)模型訓練提升由樣本累積模式向測評指引模式轉變。

據(jù)了解，2021年以來，設備側人工智能服務平臺已為全省220千伏及以上變電站遠程智能巡視系統(tǒng)提供模型服務支持，支撐遠程巡視表計讀數(shù)分析。由于原先變電站在智能巡視過程中，表計讀數(shù)模型存在部分表計表盤識別不清、讀數(shù)準確率不高等問題，制約了遠程智能巡視效果。通過采用樣本累積的傳統(tǒng)模型訓練方法，無法明顯提升表計讀數(shù)精度。針對以上問題，安徽電科院開展該模型專項測評和針對性優(yōu)化迭代研究，引入基于注意力機制的目標檢測算法，使表計讀數(shù)精度由80%提升至91.85%，在500千伏長臨河變電站推廣應用。

下一步，安徽電科院將持續(xù)開展各類人工智能圖像識別模型測評和迭代升級，建立遠程巡視圖像有效性評估體系，優(yōu)化布局巡視攝像機安裝點位，提升訓練樣本質量，開展多類別多場景的人工智能微模型生產訓練和測評，持續(xù)提升算法識別能力。

責任編輯：阮鈺

關鍵詞： 人工智能