
传统电力运维依赖人工经验判断设备状态、查阅纸质、移动端手册,存在操作效率低、信息不对称、误操作风险高等痛点。随着AR技术与AI算法的融合升级,AR 眼镜已从被动显示提示向主动智能识别演进。依托AI图像识别、上下文语义理解技术,实现开关、仪表、设备状态的自动识别与精准交互,辅助运维人员规范操作流程、提升巡检效率,降低人为失误导致的安全风险。
AR终端采用轻量化AR眼镜,集成高清摄像头、麦克风,支持双手解放操作。本方案的算法核心包含设备识别模型(训练开关、仪表、互感器等电力设备特征库)、状态解析模型、上下文交互模型,实现实时图像分析与语义匹配。提供设备识别、状态研判、操作引导、异常预警四大核心功能,通过AR眼镜的全息显示与语音交互实现轻量化部署。最后所有数据对接电力设备台账、运维知识库、历史故障数据,为AI识别提供数据支撑。
以变电站日常巡检为例:
①运维人员佩戴 AR 眼镜到达现场,系统自动签到并加载巡检任务;
②眼镜扫描区域设备,自动识别开关、仪表等并标注基础信息;
③人员语音询问关键设备状态,AI 快速反馈数据与合规性判断;
④发现仪表异常时,系统自动记录数据、拍摄画面,推送排查步骤;
⑤巡检完成后,自动生成包含设备状态、异常情况、处理结果的电子报告,同步至运维管理平台,实现全程可追溯。

分步操作智能校验:
执行第一步 “拉开 101 断路器” 时,AI 实时识别人员操作动作与设备状态变化,操作完成后自动校验分闸位置,在视野中显示绿色对勾并语音提示 “操作到位,进入下一步”;
若误将操作对象指向 102 隔离开关,眼镜立即弹出红色禁止标识,发出语音预警 “操作对象错误,当前应操作 101 断路器”,同时高亮正确设备位置,避免误操作;
执行验电、挂接地线步骤时,系统自动识别安全工器具使用情况,未佩戴绝缘手套时拒绝跳转流程,直至满足安全操作条件。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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