本文档介绍了如何使用 ArcGIS Living Atlas of the World 上提供的绝缘子缺陷检测预训练模型。 该模型用于从输电塔上绝缘子串的高分辨率定向影像中检测绝缘子并对缺陷进行分类。
输电塔使用绝缘子以防止电流从导体泄漏到地面。 这些输电线路以非常高的电压传输电力，有时会损坏绝缘子。 当电流通过绝缘体之间的气隙时，将会发生闪络损坏。 当高压电流通过绝缘子本体时，或者有时由于机械负载，绝缘子也会破裂。 识别这些绝缘子中的此类缺陷有助于确定维护和维修的优先顺序。 由此可以防止能源损失和传输基础设施的进一步损坏。
电力公司会定期检查输电和配电基础设施。 为了执行这些检查，需要使用直升机、无人机或者有时从地面车辆或人员采集传输资产的图像。 然后手动检查采集的图像以标识这些资产中的任何缺陷。 一次检查飞行可在仅仅一英里内生成数百张图像。 横跨一个国家/地区的输电线路长达数千英里。 手动检查每个图像可能是一项枯燥乏味的任务。 该模型可用于自动执行绝缘子缺陷检测任务。
许可要求
要完成此工作流，需满足以下许可要求：
- ArcGIS Desktop - ArcGIS Pro 的 ArcGIS Image Analyst 扩展模块
- ArcGIS Enterprise - ArcGIS Image Server
- ArcGIS Online - ArcGIS Image for ArcGIS Online
模型详细信息
此模型具有以下特征：
- 输入 - 8 位三波段高分辨率定向影像。
- 输出 - 表示检测到的绝缘子和分类绝缘子的要素图层。
- 计算 - 此为计算密集型工作流，建议使用计算能力为 6.0 或以上的 GPU。
- 适用地理位置 - 此模型预计适用于美国。
- 架构 - 此模型使用 ArcGIS API for Python 中实施的 MMDetection-reppoints 模型架构。
- 精度指标 - 下表汇总了模型在验证数据集上的平均精度。
类 平均精度得分 破损的绝缘子
0.92
发生闪络损坏的绝缘子
0.86
没有任何问题的绝缘子
0.72
访问和下载模型
从 ArcGIS Living Atlas of the World 下载绝缘子缺陷检测预训练模型。 也可以从 ArcGIS Pro 直接访问模型，或在 ArcGIS Image for ArcGIS Online 中使用模型。
- 浏览至 ArcGIS Living Atlas of the World。
- 使用您的 ArcGIS Online 凭据进行登录。
- 搜索 Insulator Defect Detection，然后从搜索结果中打开项目页面。
- 单击下载按钮以下载模型。
您可以在 ArcGIS Pro 中直接使用下载的 .dlpk 文件，或者在 ArcGIS Enterprise 中上传并使用文件。 还可以根据需要微调预训练模型。
发布说明
以下为发布说明：
| 日期 | 描述 |
|---|---|
| 2023 年 7 月 |
“绝缘子缺陷检测”第一版发布 |