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電線桿鳥巢識別算法基于計算機視覺技術，對大量電線桿圖像數據（包含有鳥巢和無鳥巢的情況）進行深度學習訓練，精準提取鳥巢的形狀、紋理、位置以及電線桿的結構特征等信息。利用安裝在巡檢車輛、無人機或附近監控點的攝像頭，對電力線路沿線的電線桿進行實時監測，快速準確地判斷電線桿上是否存在鳥巢，一旦檢測到，立即發出警報并確定其位置信息，以便電力運維人員及時采取清理或防護措施，保障電力線路的安全穩定運行。
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在智慧電力系統中，電線桿鳥巢識別算法可有效監控電力線路。及時發現電線桿上的鳥巢，防止因鳥巢引發的線路短路、接地等故障，減少停電事故的發生，確保電力供應的可靠性與連續性，維護電力網絡的正常運行秩序。
在智慧巡檢工作流程里，該算法是重要的檢測手段之一。通過無人機或巡檢車輛搭載攝像頭進行巡檢時，快速識別電線桿鳥巢，提高巡檢效率與精度，降低人工巡檢的勞動強度與漏檢風險，為電力線路的運維管理提供有力的數據支持。
在智慧基建領域的電力基礎設施建設與維護過程中，電線桿鳥巢識別算法可對電線桿在建設完成后的運營階段進行持續監測。及時處理鳥巢問題，避免其對電力設施造成損壞，延長電線桿的使用壽命，提高基建項目的整體效益與安全性。
智慧能源產業的電力傳輸環節，電線桿鳥巢識別算法可保障能源傳輸線路的安全。減少因鳥巢導致的電力傳輸中斷，促進能源的穩定輸送與分配，推動能源產業的健康發展與高效運營。
算法可部署于本地服務器及云服務器，攝像頭接入數量無限制，且攝像頭路數與各路攝像頭所應用算法種類僅受本地服務器性能制約，同時支持在國產化服務器上進行部署。
在邊緣端進行部署時，能夠與算能、瑞芯微等類型的邊緣計算盒子實現良好兼容，可依據客戶的特定需求開展定制化部署工作，以充分滿足不同應用場景下的多樣化需求。
基于對實際業務場景的深入評估與分析，提供契合特定業務需求的定制化算法解決方案，算法定制流程：數據采集→數據標注→算法開發→算法測試→算法迭代。
為客戶提供為期一年的免費質保服務，包括與客戶需求進行算法升級工作；提供每周 7 天、每天 24 小時的全天候技術支持服務。
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