全媒體記者 ：熊麗君 通訊員 :王成育

近年來(lái)，隨著平輿縣通信線路的持續(xù)擴(kuò)張，桿路安全隱患逐漸增多。以往依靠智家工程師“隨手拍”上報(bào)隱患的方式，存在人工判斷不準(zhǔn)、信息零散、數(shù)據(jù)難匯總等問(wèn)題，既耗費(fèi)人力，也難以形成系統(tǒng)化管理。

為解決這一痛點(diǎn)，駐馬店聯(lián)通平輿縣分公司在原有“倒斷桿識(shí)別YOLO算法”基礎(chǔ)上進(jìn)行了新一輪算法優(yōu)化與模型升級(jí)。新版本基于改進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)框架YOLOV10，優(yōu)化了樣本特征提取和多尺度識(shí)別能力，不再局限于水泥桿，而是囊括了包括木桿在內(nèi)的多鐘桿路類型，能更準(zhǔn)確地區(qū)分桿路的不同狀態(tài)。系統(tǒng)識(shí)別精度和穩(wěn)定性較第一版算法有明顯提升，尤其在復(fù)雜背景、遠(yuǎn)距離等場(chǎng)景下識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提高，識(shí)別準(zhǔn)確度已達(dá)70%以上，且測(cè)試各項(xiàng)數(shù)據(jù)均比初代YOLOV8模型更好。

無(wú)人機(jī)作為采集載體，按既定航線低空巡航拍攝，視覺(jué)模型在后臺(tái)對(duì)圖像進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與分析，自動(dòng)生成包含時(shí)間、位置、圖片和隱患類型的清單，并輸出統(tǒng)計(jì)報(bào)表。通過(guò)與隱患治理臺(tái)賬對(duì)接，形成“發(fā)現(xiàn)—派修—復(fù)驗(yàn)—歸檔”的閉環(huán)流程。

相比人工“隨手拍”，該方案實(shí)現(xiàn)了通信桿路檢測(cè)跟人工智能模型的交叉，不僅提高了巡檢效率與準(zhǔn)確率，也讓隱患排查更加主動(dòng)、標(biāo)準(zhǔn)、可追溯，填補(bǔ)了這一區(qū)域的空白。目前，項(xiàng)目已提升斷桿檢測(cè)的精準(zhǔn)度，可推動(dòng)該系統(tǒng)在全縣范圍內(nèi)常態(tài)化應(yīng)用，并計(jì)劃引入嵌入式單片機(jī)測(cè)試，為后續(xù)部署無(wú)人機(jī)硬件上做準(zhǔn)備。

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