eSmart Systems 使用 Ultralytics YOLO 将电力巡检时间缩短了一半

eSmart Systems 是一家总部位于挪威的公司，致力于通过计算机视觉和分析技术，帮助公用事业提供商巡检和管理大型资产，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拍图像、检测组件和缺陷，并在输电线路上提供预测性见解。

为了进一步提高巡检效率，eSmart Systems 将 Ultralytics YOLO 模型集成到了 Grid Vision® 中。这不仅提高了缺陷检测速度，还使得公用事业公司能够从被动维修转向更高效的基于状态的维护。

Link to this section利用 AI 和计算机视觉革新电力线路巡检#

eSmart Systems 总部位于挪威哈尔登，专注于为公用事业部门提供创新解决方案，以监测和维护关键基础设施。例如，他们的旗舰平台 Grid Vision® 为巡检和管理电网和变电站等大型资产提供了全面的解决方案。

eSmart Systems 获得了全球 70 多家公用事业公司的信任，已巡检超过 100,000 公里的电力线路，帮助公用事业公司做出更明智的数据驱动决策。Grid Vision® 使维护更加高效，降低了风险，并支持向更具韧性和可持续能源基础设施的转型。

eSmart Systems 还确保其 AI 解决方案符合数据隐私和监管合规性的高标准。他们通过了 ISO 27001 信息安全管理认证，并符合 Netcode Article 7.8，该条款规范了欧洲电网运营中的安全数据交换。

Link to this section电网巡检的复杂性#

电网延伸范围广阔，通常穿越偏远或难以到达的地区。这些系统中有许多已经老化，需要定期巡检以确保安全性和可靠性。巡检输电塔和电力线路等组件既耗时、昂贵，又可能对工作人员构成风险。

eSmart Systems 旨在利用无人机和直升机捕捉航拍图像，并应用计算机视觉来检测组件和识别缺陷。然而，由于公用事业公司拥有不同的组件，且在各种条件下捕捉图像，因此维持一致的巡检工作流具有挑战性。

图 1. 电网可能难以维护。

手动审查这些图像同样缓慢且耗费资源，难以扩展故障检测规模。为了自动化巡检并支持主动式维护，eSmart Systems 需要一个快速且适应性强的 Vision AI 模型，能够在各种资产类型、区域和天气条件下可靠运行。

Link to this section目标检测和 YOLO 在电网巡检中的作用#

为了给电网巡检带来自动化和智能化，eSmart Systems 将计算机视觉模型 Ultralytics YOLO 集成到了其 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，这使得平台能够在航拍图像中识别塔架、横担、绝缘子和导线等关键组件。

这些模型还被用于检测植被侵占、损坏和磨损等缺陷，这些问题会影响电网的性能。一旦组件和缺陷被检测出来，这些信息将通过 Grid Vision® 进行处理，该平台使用云端处理来快速且准确地自动化并扩展巡检过程。

图 2. Grid Vision® 使用 YOLO 检测电气组件。

该平台会标记潜在缺陷，评估相关的风险等级，并帮助公用事业公司根据资产状况规划维护。这种实时检测与分析的结合使公用事业公司能够从被动维护转向更主动的方法，帮助他们在问题导致昂贵的故障之前就防患于未然。

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，提高效率并降低意外停电的风险。

Link to this section为何选择 Ultralytics YOLO 模型？#

eSmart Systems 采用 Ultralytics YOLO 模型是看重其速度、准确性和与 AI 流水线的无缝集成。Ultralytics YOLO 模型在分析大型、高分辨率航拍图像时能提供一致的结果，使其成为电网巡检的理想选择。

此外，Ultralytics Python 软件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 能够在不同环境中部署模型。他们使用 PyTorch 等格式进行训练，并使用 ONNX 在生产中进行优化的 CPU 推理，尤其是在云基础设施中 GPU 资源受限的情况下。

随着 30 多个 Ultralytics YOLO 模型投入生产，eSmart Systems 可以高效地扩展巡检规模。这使他们能够专注于提高数据质量并解决公用事业特有的挑战。

Link to this section利用 Ultralytics YOLO 将巡检时间缩短 50%#

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

例如，在瑞士，一家管理着山区数千座塔架（支撑电力线路的高大结构）的大型能源公司将巡检时间减少了 50%。从人工攀爬转变为基于无人机的巡检，加快了故障检测速度，提高了工人安全性，并节省了时间。

同样，在美国，一家大型公用事业提供商在短短三个月内使用 Grid Vision® 数字化了 1,400 个输电结构。这种 AI 驱动的图像分析取代了手动照片审查，实现了远程验证，并促进了更好、更具数据驱动力的资本规划决策。

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® 和基于 YOLO 的缺陷检测，巡检准确性得到了提高，熟练工人能够专注于更重要的任务。

图 3. 使用 Grid Vision® 和 YOLO 监测的芬兰电网线路概览。

Link to this section为下一代公用事业巡检赋能#

展望未来，随着 eSmart Systems 的全球扩张，他们正在解决诸如基础设施差异、不同的图像捕捉方法以及各地区间数据漂移等挑战。为了克服这些问题，公司正专注于使 Grid Vision® 更具可扩展性和适应性。

他们在 MLOps 流水线方面的进展至关重要，简化了模型重新训练并实现了数据集扩展的自动化。这些改进持续增强了其 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式迎接全球能源转型。

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