2024电力行业人工智能及大模型应用发展.docx

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电力行业人工智能及大模型应用发展

2024.12

Contents

01人工智能算法发展现状

0203大模型介绍及发展历程智能机器人发展现状

04人工智能发展趋势

应用案例

人工智能算法在电力行业具有重要作用。以下将重点介绍几个关键方向的人工智能算法，这些算法在电网中具有重要的应用价值。主要包括图像类、语音类和文本类。

图像类

目标检测

安全帽、工服等检测

目标跟踪

作业人员的移动检测

姿态估计

作业人员作业动作检测

语音类

语音识别

客服语音数据转文本

文本类

文本分类

客服文本数据多级标签分类

图像类

YOLOV8（YouOnlyLookOnce）是一种目标检测技术，它的特点是能够在图像处理过程中一次性完成目标识别和定位。例如在识别安全帽任务中，可以根据输入的图片，一次性快速检测出图片内的所有安全帽。其技术特点如下：

深度可分离卷积：减少计算量，提高计算效率。

特征金字塔网络与路径聚合网络：融合多尺度特征，增强检测效果。

高效激活函数与改进损失函数：提升模型非线性表达能力和检测结果的准确性。

多阶段训练策略与正则化技术：防止过拟合，提高模型泛化能力。

RT-DETR（Real-TimeDETR）是一种旨在实现实时性能的目标检测模型，它基于DETR（DEtectionTRansformer）框架进行了优化和改进，以提高检测速度而不牺牲太多准确性。

实时性：RT-DETR通过引入高效的Transformer模块和优化的检测头，显著提升了模型的推理速度。RT-DETR不依赖于锚框设计，通过直接预测物体的边界框和类别，提高了模型的灵活性和检测效率。RT-DETR支持通过使用不同的解码器层来灵活调整推理速度，而不需要重新训练。

StrongSORT是一种先进的多目标跟踪算法，它在传统的SORT算法的基础上进行了改进，增加了重新识别

（ReID）模块，以提高跟踪的准确性和鲁棒性，尤其是在目标消失后再次出现的情况。例如在作业现场视频检测任务中，可以进行作业人员的移动检测。该算法特点如下：

非线性运动建模：StrongSORT使用NSA等基于神经网络的卡尔曼滤波器，能够更准确地预测目标的非线性运动，适应更复杂的运动模式。

支持多种检测框架：StrongSORT可以与多种目标检测框架结合使用，如YOLO、SSD等，实现端到端的实时目标检测与跟踪。

GSI：高斯平滑插值，基于高斯过程回归算法，补偿缺失检测，提高定位精度。

AlphaPose是一种用于多人姿态估计的深度学习算法，能够在图像中检测和估计多人的身体关键点位置，如头、肩膀、肘、膝等关节，适用于需要分析多人姿态的应用场景。例如在作业现场视频检测任务中，可以进行作业人员作业动作检测。该

算法具有如下特点：

多人姿态估计：解决边界框定位错误和姿态冗余等问题。

对称空间变换：对人体检测框进行空间变换，使人体处于检测框的中央，从而提高姿态估计的准确性。

语音类

SenseVoice是阿里巴巴开源的一款专注于高精度多语言语音识别的模型，其独特之处在于其广泛的语言覆盖、强大的情感辨识能力以及高效的推理性能。例如在客服语音转换任务中，可以准确、快速地将客服语音数据转为文本数据。该模型特点如下：

多语言识别：经过超过40万小时数据的训练，支持超过50种语言。

情感识别：能够准确识别语音中的情感。

音频事件检测：支持检测音乐、掌声、笑声等多种人机交互事件。

高效推理：特别是SenseVoice-Small模型，采用非自回归端到端框架，推理速度极快，10秒音频仅需70毫秒。

微调定制：提供便捷的微调脚本与策略，方便用户根据特定业务场景优化模型。

文本类

ERNIE（EnhancedRepresentationsfromaNeuralInformationExtractor）是由百度研发的一种预训练语言模型。ERNIE的目的是通过自我监督学习的方式从大量文本数据中学习语言表示，进而为下游的自然语言处理任务提供强大的语言理解能力。例如在文本分类任务中，可以对客服文本数据进行多级分类。

特点如下：

整合知识图谱

通过引入知识图谱中的实体和关系，ERNIE能够捕获更多的语义信息和上下文关系。

多粒度知识建模

有助于捕捉语言中的丰富结构，提高模型对复杂语言现象的理解能力。

语义融入策略

ERNIE在预训练阶段将实体识别和语义关系挖掘融入，捕捉句子中实体之间的关联和语义关系。

整体趋势

人工智能（AI）正在经历迅速的发展，其整体趋势表现为从处理单一数据形态（如文本、语音、图像）向多模态数据处理的转变。具体而言，这包括将文本与图像相结合，用于内容理解和生成；将文本与语音相结合，用于更自然的人机交互；或