中国电工技术学会和中国电子工业标准化技术协会的双编号团体标准T/CESA 1298-2023、T/CES 247-2023《面向输电线路的工业AI视觉在线检测系统技术规范》由中国电子技术标准化研究院提出，山东大学、中国电子技术标准化研究院、华北电力大学（保定）、国网信息通信产业集团有限公司等单位起草编制完成。该标准规定了面向输电线路的工业AI视觉在线检测系统的基本结构、功能要求和性能要求，描述了对应的测试方法。

　　1. 标准起草单位及主要起草人

　　（1）起草单位

　　山东大学、中国电子技术标准化研究院、华北电力大学（保定）、国网信息通信产业集团有限公司、浙江大华技术股份有限公司、华为技术有限公司、南京南瑞信息通信科技有限公司、智洋创新科技股份有限公司、国网浙江省电力有限公司温州供电公司、北京御航智能科技有限公司、哈尔滨工业大学（深圳）、贵州电网有限责任公司电力科学研究院、上海发电设备成套设计研究院有限责任公司、国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司、杭州海康威视数字技术股份有限公司、国家能源集团新能源技术研究院有限公司、广东电网有限责任公司信息中心、中国南方电网有限责任公司超高压输电公司。

　　（2）主要起草人

　　聂礼强、吴建龙、马珊珊、赵振兵、李炳森、赵峰、翟永杰、王蕴潇、宋雪萌、王乾铭、殷俊、熊剑平、方贵明、舒金表、罗旺、张万征、赵砚青、胡志坤、严俊、郑晓云、郑思源、高小伟、谭启昀、吴合风、甘甜、尹建华、胡宇鹏、杨旗、肖书舟、汪勇、周游、景栋盛、王雯、江智洲、王富强、裴求根、林嘉鑫、王宁、赵刘琦。

　　2. 标准制定背景

　　输电作为电能传输的重要载体，是保障电力系统安全运行的关键环节。我国输电规模居世界第一，已建成全球最大的电力系统。然而，我国输电线路具有点多、线长、面广以及长期暴露在野外等特点，沿线自然环境、人为破坏和社会活动等复合因素导致了数百种已知的缺陷与破损隐患存在于输电线路中。为了减轻巡查防护和应急抢修所面临的压力，并提高输电线路的安全系数，工业AI视觉在线检测系统正被广泛应用于输电线路安全巡检任务中。这一先进技术利用计算机视觉和深度学习算法，在实时监测过程中能够准确识别各种潜在风险因素。

　　然而，现有工业AI视觉在线检测技术在功能上存在较大差异，性能指标缺乏统一标准，这限制了相关技术和解决方案的进一步拓展。工业AI视觉在线检测技术标准化和规模化部署的不足，导致漏检与误检率居高不下，无法满足我国当前输电线路运维需求。因此，迫切需要推动系统规范化和标准化的发展，以加速输电安全智能化进程，保障电力系统安全运行。

　　3. 标准主要内容

　　（1）范围

　　本标准规定了面向输电线路的工业AI视觉在线检测系统的基本结构、功能要求和性能要求，描述了对应的测试方法。

　　本标准适用于在输电巡检领域中，具备设备检测和环境检测功能的工业AI视觉在线检测系统的规划、设计和实施。

　　（2）规范性引用文件

　　本标准主要引用的文件主要包括：

　　GB/T 2900.1 电工术语 基本术语

　　GB/T 5271.34 信息技术 词汇 第34部分：人工智能 神经网络

　　（3）术语及定义

　　包括正检、误检、漏检、系统检测速度、位置定位精度、异常识别精度、类型识别精度和表计读数识别精度的定义。

　　（4）缩略语

　　包含人工智能、千兆以太网、交并比、联合图像专家组、平均精度、便携式网络图形和传输控制协议等领域相关术语的英文全称及缩写。

　　（5）基本结构

　　面向输电线路的工业AI视觉在线检测系统基本架构包括图像采集模块、AI图像处理模块、运维管理模块和应用服务模块四个组成部分。这些部分相互协作，通过从输电线路中获取电力设备和周边环境的数字图像信号，并利用AI模型识别其中的异常情况，将识别结果反馈给输电线路巡检系统。

　　（6）功能要求

　　包含图像采集模块、AI图像处理模块、运维管理模块和应用服务模块四个部分的功能要求。

　　（7）性能要求

　　包含系统检测速度、位置定位精度、异常识别精度、类型识别精度和表计读数识别精度五个方面的性能要求。

　　（8）测试方法

　　针对功能要求和性能要求分别制订了具体的测试方法。

　　4. 标准制定效益

　　面向输电线路的工业AI视觉在线检测系统已成功应用于输电巡检，基于本标准的输电巡检解决方案在实践中取得了广泛成果。该解决方案已经在全国800多个电力单位和18万个输电监控点位得到推广应用。同时，面向输电线路的工业AI视觉在线检测系统有效解决了人力水平不稳定以及人工操作易疲劳等问题，缓解了巡查防守和应急抢险压力，并且提升了输电线路安全性系数，加快了电力安全智能化进程。