这个项目真正要解决什么？
低压裸导线巡检依靠人工登杆或近距离观察时效率低、风险高，且大量线路参数分散在纸质记录或历史系统中。
无人机采集能够扩大覆盖，但真正难点不是“拍到照片”，而是把飞行位置、高度、杆塔、金具、线制和线径从影像中可靠提取并形成可用数据。
导线直径范围、拍摄角度、树木遮挡、背景复杂度都会影响像素尺度，因此需要把视觉测量与无人机位姿信息结合。
需求背景 / 解决方案 / 价值效果
需求背景
- 低压裸导线巡检依靠人工登杆或近距离观察时效率低、风险高，且大量线路参数分散在纸质记录或历史系统中。
- 无人机采集能够扩大覆盖，但真正难点不是“拍到照片”，而是把飞行位置、高度、杆塔、金具、线制和线径从影像中可靠提取并形成可用数据。
- 导线直径范围、拍摄角度、树木遮挡、背景复杂度都会影响像素尺度，因此需要把视觉测量与无人机位姿信息结合。
解决方案
- 无人机按任务航线自主巡检并记录位置、高度与影像；模型识别杆塔、横担、瓷瓶、金具和导线区域，建立每个杆塔与线路段的结构化对象。
- 在线径测量阶段，对导线边缘进行精细分割和几何拟合，并结合距离/姿态标定或参考尺度将像素宽度换算为毫米；同时识别单/双/三相四线等线制。
- 结果回传平台后形成地图点位、巡检影像、线径与金具信息，可查询历史结果并对异常数据进行人工复核。
价值效果
- 项目资料给出的导线规格覆盖约 Φ6.2mm～23mm，支持横担、瓷瓶、线夹、金具、挂板等多类构件识别。
- 方案目标检出率和检测准确率均达到 95% 以上，并将位置记录误差控制在 0.1m 级、高度误差控制在 1m 级。
- 把高风险人工巡检转为“无人机采集 + AI识别 + 人工复核”，提升覆盖效率并逐步形成可用于运维决策的线路数字档案。
从业务问题到可执行系统
01自主飞行
02杆塔定位
03构件识别
04导线分割
05尺度换算
06线径/线制
07地图归档
08人工复核
≥95%检出率
≥95%准确率
Φ6.2~23mm线径范围
<0.1m位置误差
为什么这样设计
白泽的项目方法不是先决定“用哪一个模型”，而是先把现场对象、输入数据、关键决策、风险边界和最终动作画清楚，再决定哪些环节使用确定性程序、哪些环节使用视觉算法、哪些环节由大模型或 Agent 负责。这样做的目的，是让系统能够验收、追溯、维护，并能在真实业务变化时继续迭代。
该系统强调“采集—识别—测量—建档”闭环，不把无人机拍照本身当作最终交付。
AI 落地不止是算法
在白泽的交付中，算法只是其中一层。我们同时关注数据接入、现场网络、边缘计算、权限、安全、第三方系统接口、用户操作习惯、日志与审计、设备稳定性以及后续运维。对企业来说，真正有价值的不是一次模型演示，而是一套能够长期运行并持续创造结果的系统。