1.研究背景 电力设备红外检测需求激增，传统人工巡检存在时效性差、检测盲区多等问题，难以及时预警设备隐性缺陷。现有红外技术受制于环境适应性差、智能化不足等瓶颈，亟需突破。 2.技术难点 传统技术问题： 自动化覆盖率不足：传统监测设备难以适应西部山区环境，监测缺口高达70%；供电可靠性差距显著：缺乏特高压设备实时诊断能力，故障响应滞后问题突出；缺陷识别效率低下：传统人工分析需2周/千张图像，误判率达35%，智能化水平严重不足。 项目创新： 复杂地形适应性创新：研发远距离精准测温系统，突破≥15米测温距离限制，解决山区线路环境监测难题；全天候诊断技术突破：构建特高压设备智能诊断平台，实现98%以上缺陷自动识别率，诊断响应时间压缩至5分钟内；便携式终端革新：低功耗一体化巡检终端，续航提升至12小时，支持离线AI诊断，满足无人区巡检需求。 3.成果先进性 自适应温度修正技术：通过自适应温度修正算法、K-means聚类算法，构建了可控温度黑体标定的自适应温度修正系统，将户外测温精度提升至 ±2℃；智能化缺陷诊断系统：基于MultiClassIRI数据库（4万张标注图像），改进YOLOv5（自适应锚框+灰度填充）并融合ResNet网络，准确率达95%；便携式终端集成：嵌入式极小模型结合温度-RGB映射技术，实现手机端全流程自动化。 4.创新性 测温精度革命：黑体标定+环境参数动态修正算法，测温距离突破≥10米，环境适应性扩展至至-10℃~50℃；智能诊断跨越：基于YOLOv5+改进ResNet混合AI架构，构建24类设备缺陷数据库，较人工诊断效率提升20倍；首创“伪色板+独立温度数据”双存储方案，集成GIS/北斗定位系统，故障定位响应时间缩短至15分钟。 5.可推广性 成果已应用于变电站巡检，可扩展至发电、轨道交通等领域。便携式设计适配复杂工况，轻量化算法支持移动端部署，具备大规模推广潜力。 6.经济社会效益 降本增效：单次巡检从2周缩至1天，人力成本降70%，年运维费省超千万元；风险防控：缺陷识别率提至95%，预警绝缘击穿、过热起火隐患，事故率降30%；行业赋能：推动电力运维向智能化、标准化转型。 7.推动行业进步 项目突破红外检测环境适应性瓶颈，建立智能诊断新范式，助力国家电网实现“无人值守”“预测性维护”战略目标，为能源行业数字化升级提供标杆案例。