公司在华为昇腾方面为华为认证级 ISV 伙伴。公司与华为鲲鹏在专网通信应用方面的产品为“变电站智能网关系统 V1.1”，该系统已通过华为 Tai Shan 200 系列产品兼容性测试，获得华为技术认证书。
目前变电站视频监控系统大多采用通用的视频分析解决方案，缺乏针对变电站自身业务需求的视频识别分析功能，无法自主地感知设备运行状态和监视站内人员作业行为，无法有效管理和利用海量视频数据，关注目标视频图像追溯困难，难以挖掘电力视频数据中潜在的巨大价值。变电站运行检修和维护智能化程度低，主要依赖人工现场巡视和操作，对作业人员的技术要求高，工作效率不佳，且常有漏报误报的安全风险。 针对目前视频监控和变电站运检存在的不足，急需利用先进的智能技术来改善和解决这些问题。我司依托华为Atlas智能计算平台，结合深度学习和深度神经网络算法模型框架，针对电力的业务场景需求，开发了一套变电站智能运检系统解决方案。
• 实现对变电站设备状态识别、缺陷分析、安全风险等全场景的智能化监控。
• 充分利用变电站原有视频监控系统，把普通摄像头AI化，实时自动智能分析异常现象并实时告警。
• 融合各类摄像头、机器人、智能移动终端等视频终端，充分发挥视频图像识别分析在变电站智能巡检的作用。
方案价值
实现对变电站设备状态识别、缺陷分析、安全风险等全场景的智能化监控，帮助电力客户提高变电站运检效率，降低人力物力投入、有效保障电网的安全稳定运行。
基于深度学习和神经网络的算法模型框架，紧密结合变电站业务场景需求，提供事前解析积累、事中实时追踪、事后线索提取等专业场景化应用功能，最大化发挥视频图像信息在电力业务中的应用价值。
采用边缘计算技术，站端数据进行统一采集、处理和分析，有效解决海量视频数据传输带宽瓶颈的问题。
充分利用变电站原有视频监控系统，把普通摄像头AI化，实时自动智能分析异常现象并实时告警。
方案架构
• 中心侧统一模型训练，数据存储中心侧通过华为Atlas 800训练一体机完成视频样本数据的目标标注，统一进行图像识别算法模型训练、调优、部署和管理。根据图像识别算法模型的部署机制，在中心侧AI推理服务器Atlas 800 + Atlas 300上部署算法模型，对上传中心侧的视频图像数据进行实时或离线推理解析。对于关注目标的视频图像以及经解析后的视频图像特征值数据（结构化数据）在中心侧大数据平台上进行统一存储和管理，通过视频图像索引实现历史数据检索。同时，中心部署AI运维管理，实现对全局AI设备的边云协同。
• 边缘侧个性化模型部署，实时推理边缘侧按需部署AI推理计算设备（Atlas 800+300或Atlas 500），按变电站场景需求个性化部署算法模型，对接入多种视频图像数据进行实时分析，监视变电站内设备状态、人员作业、生产安全等情况，及时发现异常情况进行风险预警，实现24小时实时智能视觉主动监控。
- 1