全媒體記者 ：熊麗君 通訊員 :王成育

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

為解決這一痛點，駐馬店聯(lián)通平輿縣分公司在原有“倒斷桿識別YOLO算法”基礎(chǔ)上進行了新一輪算法優(yōu)化與模型升級。新版本基于改進的目標檢測框架YOLOV10，優(yōu)化了樣本特征提取和多尺度識別能力，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，能更準確地區(qū)分桿路的不同狀態(tài)。系統(tǒng)識別精度和穩(wěn)定性較第一版算法有明顯提升，尤其在復(fù)雜背景、遠距離等場景下識別準確率顯著提高，識別準確度已達70%以上，且測試各項數(shù)據(jù)均比初代YOLOV8模型更好。

無人機作為采集載體，按既定航線低空巡航拍攝，視覺模型在后臺對圖像進行自動識別與分析，自動生成包含時間、位置、圖片和隱患類型的清單，并輸出統(tǒng)計報表。通過與隱患治理臺賬對接，形成“發(fā)現(xiàn)—派修—復(fù)驗—歸檔”的閉環(huán)流程。

相比人工“隨手拍”，該方案實現(xiàn)了通信桿路檢測跟人工智能模型的交叉，不僅提高了巡檢效率與準確率，也讓隱患排查更加主動、標準、可追溯，填補了這一區(qū)域的空白。目前，項目已提升斷桿檢測的精準度，可推動該系統(tǒng)在全縣范圍內(nèi)常態(tài)化應(yīng)用，并計劃引入嵌入式單片機測試，為后續(xù)部署無人機硬件上做準備。

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