7月24日至7月27日，由国网设备部、中国电科院共同举办的2023年架空配电线路无人机巡检图像智能识别算法技术比武 ( 以下简称“配网无人机巡检图像识别算法比武” ) 在湖北武汉圆满落幕，中科类脑算法技术团队首次利用公司自研的人机协同系统及感知算法成功入围本次技术比武总分前十名单。

本次比赛中，中科类脑使用的人机协同技术核心在于主动学习模块和噪声学习模块。主动学习模块负责从海量数据中挑选出高价值的数据供感知算法训练，噪声学习模块负责给标注的数据进行清洗，提升数据标注质量。

针对配电复杂场景的特点，中科类脑还设计了一套专门针对配电领域的感知类算法，算法通过改进DETR检测器，充分考虑DETR检测器在小目标检测上的劣势，模型引入multi-head和multi-scale方式，解决DETR检测器在小目标检测上的劣势，在损失函数上引入Aleatoric Uncertainty Loss，解决标签存在偶然标注错误问题。同时利用Stable Diffusion网络生成高质量缺陷样本的方式解决longtail问题，在算法方案上利用多模型Ensemble，极大提升了整体算法性能。最终，设计的算法模块结合人机协同技术能适用于配电场景的大目标、小目标的通用目标检测，同时能解决配电场景下多种缺陷数据数量极度不均衡引起的长尾效应等问题，泛化能力更强。

代表队成员优势互补、团结协作、集智攻关，经过充分调研、反复实验和数据分析，最终明确算法方案。同时，中科类脑相关部门同事也在数据、服务器运维等方面给予全力支持。经过多轮反复调优，该方案最终脱颖而出，成功入围前十。本次比赛充分展现了中科类脑在电力设备人工智能应用领域的高技术水平。

此次入围“配网无人机巡检图像识别算法比武”总分前十名单，将激励中科类脑继续深耕人工智能技术研发，充分发挥中科类脑在专业链与产业链融合协同发展的整体性优势。下一步，公司将深入贯彻国家电网公司的决策部署，加速推动人机协同及感知算法技术在电网设备智能运检领域的落地，为公司高质量发展提供坚强保障。