【具身智能-应用】AI助力实现数字资产与物理数据对齐——电力工井“线-孔”识别_专栏

前言

随着城市化进程的加快，地下基础设施的建设和维护变得尤为重要。工井作为电力和通信网络的关键部分，其施工的合规性直接影响到城市的用电和用网安全。目前，许多行业已建立基于施工图纸的数字化管理系统，但由于实际施工与设计图纸脱节，难以确保现场实际操作符合设计要求，给公共安全带来隐患。

本文将介绍一家云锦微合作伙伴如何借助云锦OS视觉智能体解决方案，通过AI技术将数字化系统与实际状况对齐，实现高效管理，提高资产管理效率和施工规划的准确性。

项目背景

工井作为电力和通信网络的重要组成部分，其施工的合规性、清洁度以及状态的监控直接影响到城市的用电和用网安全。然而，目前许多垂直行业中已经建立了基于施工图纸的数字化管理系统，但由于实际施工与设计图纸之间的脱节现象，难以确保现场实际操作是否符合设计要求。这给公共安全带来了巨大隐患。
目前，工井的巡检工作主要依赖人工定期下井进行，这种方式不仅耗费大量的人力成本，而且实时性较低。此外，在恶劣天气条件下，巡检人员面临极大的安全风险。因此，希望通过采用AI智能识别技术，实现工井监控的实时化，降低人力成本，并保障人员的安全。

挑战与解决方案

若希望通过AI进行智能识别，其最大的挑战就是算法如何能够尽可能的覆盖所有工井场景实现高准确度的识别？

算法方案挑战：该场景是全新的应用，市场上没有直接可用的算法，并且工井环境复杂多变，算法往往无法保证可满足所有场景下的需求。
场景和施工差异挑战：不同的施工环境和要求使得单一版本的算法难以满足所有场景下的智能识别需求。例如施工标准有所差异，这些都需要算法具有很高的灵活性和适应性。

基于这两方面考虑，客户为实现场景落地要求合作伙伴需满足以下两点：

可提供0-1的算法定制的服务：帮助实现场景的搭建和可行性验证。
可高效并持续对算法完成迭代：该迭代服务可由合作伙伴提供支持，或可自主完成快速迭代。出于数据安全性考虑，优先选择第二种方式。

落地计划

面对客户的特定需求与痛点，云锦OS视觉智能体完全匹配客户所需，解客户所痛，具体如下所示：

场景算法预训练模型定制的服务：

算法开发：用户现阶段已有足够的工井内部场景数据，云锦微基于收集的数据，快速响应开发准确实用的算法。
全权交付：交付训练好的算法和完整的标注数据集

自带算法训练工具：

VT-Station：为用户提供本地部署服务，用户可根据应用场景情况快速进行直接算法训练和迭代，实现算法升级保证和场景100%匹配。

免费的告警应用软件：

提供免费告警应用软件，快速搭建AI视觉检测系统，实现即时告警功能。

落地步骤

云锦微基于数据集0-1算法定制

算法定制及数据集交付：基于客户提供的数据集，定制“孔-线比对算法”，通过标注工井中孔位情况、线缆类型等信息并训练而成。最终将算法预训练模型和数据集全权交付给客户。

部署验证

初步部署：将训练好的算法部署到生产线上进行初步验证。在这个阶段，厂商可能会遇到一些漏报或误报的情况。

自主优化

持续优化：对于出现的任何异常数据，厂商都会将其收集起来，并通过VT-Station进行二次训练，进一步提高算法的准确性和稳定性。

进展与成果

客户选择了云锦OS提供的视觉智能体解决方案，并在实际部署过程中取得了显著成效：

场景验证与部署：基于云锦微提供的“工井孔-线比对”算法开展初步的场景验证，确保算法在实际环境中能够稳定运行，并顺利完成了算法的部署。
交付与自主迭代：客户当前已通过VT-Station算法工具在1个月的自主迭代后，实现了孔与线缆比对90%的准确率，并计划持续迭代提升算法准确率，逐步完成数字资产与物理实际数据的100%对齐。
算法扩展：后续规划自主完成工井杂物检测、工井积水检测算法的开发与迭代，并实现更多维度的电力。

通过与云锦OS的合作，云锦微合作伙伴不仅解决了当前面临的工井智能检测系统中的难点，还为未来的智能化升级打下了坚实的基础。

总结

此次成功案例充分展示了AI识别技术在复杂且危险场景下的应用，不仅能大幅提升监管效率，还实现了数字资产与物理实际数据的100%对齐。云锦微视觉智能体所提供的解决方案不仅高效实用，而且能够根据不同的应用场景进行灵活调整。
欢迎对AI产业赋能应用有兴趣的业界朋友们联系云锦微，咨询AI应用落地、开拓智能视觉AI识别和具身智能市场