本报讯（通讯员 钟文秀）分线别分类型为接触网鸟巢（异物）图像智能分析系统增添检测模块，成功将单一线路鸟巢识别精准率提升至99%。这是南京供电段做好鸟巢清理工作、确保供电设备安全稳定运行的一个新举措。
　　基于深度学习的智能检测分析系统，需要不断更新训练样本库以保证鸟巢识别类型的丰富性和准确性。该段辖区内供电线路多样，鸟筑巢部位区别显著。为此，他们根据合福高铁、盐通高铁等8条线路的接触网结构特点，先后收集30余万张样本图片，并从中挑选出2000多张样本作为“负样本集”，突出“H型”接触网钢柱、格构型接触网钢柱等不同设备造型的鸟类常驻处所和站区咽喉、特殊区段等设备复杂处所的AI样本学习，点对点搭建鸟巢检测优化模块，专块专用实现精准检测。优化后的检测系统，不仅能识别处于不同位置的各类鸟巢、雏形鸟巢、树枝，还能通过多层次分析手段，精准检测复杂环境下的“隐形鸟巢”，将单一线路鸟巢识别精准率提升至99%。
　　该段还在辖区内8个车间工区建立智能分析工作站，与检测分析室建成集数据采集、缺陷识别、工单派发、数据管理为一体的全天候联动体系，确保鸟巢缺陷处置质量和效率持续提升。