输电线路无人机巡检

1客户嘴上要的

「无人机拍回来的照片太多了，用 AI 自动识别所有缺陷，识别率要 95% 以上。」

这是症状或现成方案，不一定是真问题。下面看两种做法。

2照字面做，会怎么烂

3好 FDE 的实际走法

共 8 周，分 5 个阶段。带三角标记的是这一步最容易踩的坑。

1. 1–2

   第 1–2 周跟班组看照片怎么流转

   • 跟运检班的巡检员、飞手和数据处理员各坐两天。一个季度精细化巡检拍回十几万张照片，3 个人人工看图，积压 3 周。
   • 看积压卡在哪：照片按飞手的文件夹存，和杆塔台账的对应靠手工改名。抽 500 张核对，有 60 多张对错了杆塔或相别；一张照片对不上，发现了缺陷也派不了单。
   • 真问题不是「识别不出缺陷」，是「照片和杆塔台账对不上，缺陷进不了生产管理系统的消缺流程」。成功标准改为：照片自动对上杆塔和部位的比例 ≥ 98%；危急和严重缺陷召回率 ≥ 95%，从照片回传到进入生产管理系统不超过 24 小时。
   • 踩坑别先追「全类别识别率」。照片对不上台账，识别率再高也落不了地。
2. 3

   第 3 周数据和部署过审

   • 照片属于内部生产数据，模型部署在信息内网服务器。照片从无人机存储卡或外网进入内网，要走公司规定的安全接入方式，这是部署的真正卡点，和信通公司（信息通信部门）当面确认。
   • 用照片 EXIF 里的 GPS、拍摄时间和航线文件，与杆塔台账坐标自动匹配，人工只复核匹配不上的部分。台账坐标本身有错的，交给运检专责修正。
   • 网络安全审查和内网部署排期用了两周，这是周期变长的主要原因。
3. 4–6

   第 4–6 周用真缺陷做 evals

   • 测试集：过去两年已确认并消缺的 300 条危急、严重缺陷对应的原始照片，加 2 万张同期无缺陷照片。
   • 标准：300 条里至少 285 条对上正确的杆塔并进入「优先复核」队列；优先队列每天不超过 3 人一天能看完的量。
   • 每条结果附杆塔号、线路名、部位、原图和放大图，复核员确认后一键生成生产管理系统的缺陷记录。
4. 7

   第 7 周复核员上手

   • 让数据处理员自己处理一整批新回传照片。反馈：「同一基塔多角度重复报同一个缺陷，要合并」「鸟巢要区分在不在导线正上方」。按反馈改，不加新类别。
   • 给运检部主任的 Demo 只讲一组对比：同一批 3 万张照片，过去对杆塔加看图要 10 个工作日；现在 1 天进完生产管理系统，危急缺陷当天派消缺。由数据处理员本人操作演示。
   • 踩坑别把「AI 没报」当成「没缺陷」。一般缺陷仍按原周期抽检，写进巡检作业指导书。
5. 8

   第 8 周交接交接

   • 交给运检部的一名专责：维护杆塔台账坐标和匹配规则、缺陷分级规则、模型更新后的复测。
   • 写清楚：AI 漏判的危急缺陷由谁复盘、多久内复测。没有这一条，出一次事就会全盘停用。

4这个案例教给你的可复用判断