eSmart Systems 使用 Ultralytics YOLO 自动化公用设施检测

eSmart Systems 是一家位于挪威的公司，它使用计算机视觉和分析技术帮助公用事业提供商检查和管理大型资产，例如电网和变电站。特别是，他们的旗舰平台 Grid Vision® 利用计算机视觉、地理空间分析和时间序列数据来分析航空图像、检测组件和缺陷，并提供跨输电线路的预测性见解。

为了进一步提高检查效率，eSmart Systems 将 Ultralytics YOLO 模型 集成到 Grid Vision® 中。这提高了缺陷检测速度，并使公用事业公司能够从被动维修转变为更高效的、基于状态的维护。

利用 AI 和计算机视觉变革电力线巡检

eSmart Systems 总部位于挪威哈尔登，致力于为公用事业部门提供创新解决方案，以监控和维护关键基础设施。例如，他们的旗舰平台 Grid Vision® 提供了一个全面的解决方案，用于检查和管理大型资产，如电网和变电站。

eSmart Systems 受到全球 70 多家公用事业公司的信任，已检查了超过 100,000 公里的电力线，使公用事业公司能够做出更好、数据驱动的决策。Grid Vision® 使维护更高效，降低风险，并支持向更具弹性和可持续能源基础设施的过渡。

eSmart Systems 还确保其 AI 解决方案满足数据隐私和法规合规方面的高标准。他们通过了 ISO 27001 信息安全管理认证，并符合 Netcode 第 7.8 条，该条款管理欧洲电网运营中的安全数据交换。

电网检查的复杂性 

电网横跨广阔区域，通常穿过偏远或难以到达的地点。许多此类系统都在老化，需要定期检查以确保安全性和可靠性。检查诸如输电塔和电力线之类的组件既耗时又昂贵，并且对工人来说可能存在风险。 

eSmart Systems 旨在使用无人机和直升机捕获航拍图像，应用计算机视觉来检测组件并识别缺陷。然而，由于公用设施具有不同的组件并在各种条件下捕获图像，因此保持一致的检测工作流程具有挑战性。

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手动审查这些图像也很慢且耗费资源，因此难以扩展故障检测。为了实现检测自动化并支持主动维护，eSmart Systems需要一种快速且适应性强的视觉人工智能模型，该模型可以在各种资产类型、区域和天气条件下可靠地执行。

目标检测和 YOLO 在电网巡检中的作用 

为了将自动化和智能引入电网检查，eSmart Systems 将 Ultralytics YOLO（一种计算机视觉模型）集成到其 Grid Vision® 平台中。Ultralytics YOLO 模型支持各种计算机视觉任务，包括目标检测，这使得该平台能够识别航空图像中的关键组件，如塔、横担、绝缘子和导体。 

这些模型还用于检测诸如植被侵占、损坏和磨损等缺陷，这些缺陷会影响电网的性能。一旦检测到组件和缺陷，这些信息将通过 Grid Vision® 进行处理，该系统使用基于云的处理来快速准确地自动化和扩展检查过程。

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该平台标记潜在的缺陷，评估相关的风险等级，并帮助公用事业公司根据资产的状况规划维护。实时检测和分析相结合，使公用事业公司能够从被动维护转变为更主动的方法，从而帮助他们抢在潜在问题导致代价高昂的故障之前解决问题。

通过将这些见解与元数据和时间序列数据相结合，Grid Vision® 使公用事业公司能够优化其维护策略，从而提高效率并降低意外中断的风险。

为何选择 Ultralytics YOLO 模型？

eSmart Systems 采用 Ultralytics YOLO 模型，因为它们速度快、精度高，并且可以无缝集成到其 AI 流程中。Ultralytics YOLO 模型在分析大型高分辨率航拍图像时提供一致的结果，使其成为电网检测的理想选择。

此外，Ultralytics Python 包提供了多种集成选项，包括 15 种导出格式。这种灵活性使 eSmart Systems 能够在不同的环境中部署模型。他们使用 PyTorch 等格式进行训练，并使用 ONNX 进行优化的 CPU 推理，尤其是在其云基础设施中 GPU 资源有限时。

凭借已投入生产的 30 多个 Ultralytics YOLO 模型，eSmart Systems 可以高效地扩展检查范围。这使他们能够专注于提高数据质量并应对特定于公用事业的挑战。

使用 Ultralytics YOLO 将检查时间缩短 50%

由Ultralytics YOLO模型驱动的Grid Vision®在增强公用事业检查方面产生了重大影响。通过自动化资产检查和改进缺陷检测，Grid Vision®减少了人工工作量，提高了安全性，并促进了更积极主动的维护策略。

例如，在瑞士，一家管理山区数千座铁塔（支撑电力线的高大结构）的大型能源公司将检查时间缩短了 50%。 从人工攀爬过渡到基于无人机的检查加快了故障检测速度，提高了工人安全并节省了时间。

同样，在美国，一家大型公用事业提供商使用 Grid Vision® 在短短三个月内数字化了 1,400 个输电结构。这种 AI 驱动的图像分析取代了人工照片审查，从而可以进行远程验证，并实现更好、数据驱动的资本规划决策。

同样，在芬兰，一家输电系统运营商通过从地面巡检转向无人机辅助评估，减少了现场访问并最大限度地减少了停电。借助 Grid Vision® 和 YOLO 驱动的缺陷检测，提高了检测精度，熟练工人能够专注于更重要的任务。

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为下一代公用事业检查提供动力

展望未来，随着 eSmart Systems 在全球范围内的扩张，他们正在应对诸如不同的基础设施、不同的图像捕获方法以及跨区域的数据漂移等挑战。为了克服这些问题，该公司正专注于使 Grid Vision® 更具可扩展性和适应性。 

他们在 MLOps 流水线方面的进展是关键，简化了模型再训练并实现了数据集扩展的自动化。这些改进不断提高其 AI 解决方案的准确性和性能。eSmart Systems 正在为更高效、更可靠的电网管理铺平道路，确保以面向未来的方法应对全球能源转型。

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