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项目类型：创新创业联合基金 企业：南京土星视界科技有限公司

企业名称	项目类型	项目简介	项目数量	涉及专业与产业方向
2022年4月批次
南京土星视界科技有限公司	创新创业联合基金	在电力系统的安全生产中，对设备的定期巡检是非常重要的一环。尤其输电线路巡检更是重中之重，输电线路所经过的区域多种多样，有些地方的环境比较恶劣，这让巡线工人相当辛苦。无人机可以通过预定的卫星定位航线，沿线路飞行，并沿途对输电线路的导线、杆塔、绝缘子等进行拍摄，然后通过5G网络将图像信号回传至后台。项目使用的人工智能系统利用卷积神经网络对图像进行识别分析，及时发现可疑的故障隐患，并报送工作人员做进一步研判分析。与传统人工巡线相比，智能巡线将大幅降低工作人员的劳动强度，提高判断分析准确性，降低误判率，并可根据实际需要，增加巡线的频率次数，从而提升电网的运维效率。	2	人工智能、计算机
南京土星视界科技有限公司	创新创业联合基金	通过把人工智能技术引入变电站的安监系统，对视频画面与变电站巡检机器人图片进行实时的安监分析，将显著提升设备运行的安全保障能力。利用边缘计算与机器学习算法，对安监视频包含的重要的现场信息加以实时分析，进行准确的设备工况、状态与人员安全进行分析与判定，将会发挥非常大的价值，提高系统状态信息的准确度，进一步减少误操作的发生。深度学习算法可以用于变电站大量设施设备的表计读取、状态读取、红外测量、外观缺陷识别、环境异常、人员异常等基于计算机视觉的目标识别与监控，随着变电站机器人与视频监控的普及，海量数据的快速集聚，AI技术在变电站运维中必将得到更广泛的应用。	1	人工智能、计算机
南京土星视界科技有限公司	创新创业联合基金	研究声纹装置与无人机通信接口、自动控制、电源接口及轻量化挂载技术。实现声纹装置在专业无人机上的挂载与数据采集、传输。	1	声学
南京土星视界科技有限公司	创新创业联合基金	研究基于深度学习模型的局放声学指纹故障特征提取、识别与诊断技术；研究利用CNN深度学习技术，结合改进的MFCC和VQ特征提取与模式识别算法，增强对局放所产生的超声信号的分辨能力（特征提取能力），提高识别效果，实现机器自动特征提取与局放故障诊断决策。	2	声学
南京土星视界科技有限公司	创新创业联合基金	智能声纹成像局放检测装置的研发与多项关键技术研究主要研究包括超声传感器阵列最优化设计、Beamforming波束形成定位算法、高速数据采集单元、声信号分析单元、数据传输单元、边缘计算智能分析模块、无人机挂载模块的集成与实用化等。围绕智能声纹成像局放检测、人工智能深度学习技术的输电线路局部放电声纹故障诊断、智能声纹识别装置与巡检无人机系统集成技术研究等电力领域，声纹识别、机器学习、缺陷巡检等方向，面向学生开展科研开发、企业实践、科研竞赛等工作，协助培育创新型研究生和本科生发现问题、分析问题和解决复杂电力工程问题的能力。	3	声学
南京土星视界科技有限公司	创新创业联合基金	随着超高压与特高压输电线路的大规模建设，重点电力设施（包括特高压输电通道、杆塔、高压变电站、电力施工现场等）的防外破与实时视频监控显得尤为重要，需要及时感知侦测对电力设施的破坏风险，并快速响应，排除风险。目前重点电力设施的防外破视频监控主要依靠传统手段，人工远程监控多路视频流，存在严重的监控不到位、盲区、延时与漏检等现象，难以发挥视频监控的功效，很多视频数据信息也难以被电网内部数据平台调度，存在数据孤岛现象。项目利用CV技术做到识别多项防外破目标风险，例如特种工程车辆、施工车辆、施工人员、漂浮物、烟火等。集成基于ARM架构的边缘计算模块与AIPU人工智能芯片，实现防外破算法的端侧部署和数据本地处理。边缘计算模块支持主流的视频监控摄像头，摄像头直接即插即用，无需任何定制化，便于安装。	2	人工智能、计算机