随着无人化、智慧电站成为新能源发展的大势所趋，行业掀起了一股使用无人设备代替人工巡检的革新潮流，已有央企巨头开始大力推行无人机巡检诊断系统应用。风口之下难免良莠不齐，很多服务商一套通用系统走天下，屋顶电站、渔光电站、地面电站一刀切，智能算法的外衣下其实难副，实际的巡检准确率难以达到承诺。

尚特杰以客户实际体验为最优先，追求技术与应用的深度同步与融合，不惜成本进行技术迭代，为客户提供更优选择，推出定制化无人机智能巡检诊断方案，满足客户对高巡检精度、高数据安全性的迫切需求。

本地化部署，数据不外泄

能源安全事关国家大计，光伏电站的所有运行数据和内部照片等都应高度保密。目前市场上大部分无人机巡检系统都需要将巡检照片或视频回传至云端服务器进行处理，一方面以外网为媒介有泄露风险，另一方面可能存在人工介入修改美化报告的暗箱操作，无法验证是货真价实的自动出具巡检报告，还是所谓的“人工”+智能以次充好。

尚特杰针对集中式光伏电站推出高端定制服务，在场站内部署算法服务器，巡检结束后巡检照片导入本地算法服务器进行人工智能算法筛选处理，定位故障后自动出具诊断报告，指导运维工作，实现巡检飞行、数据处理、派单运维完全本地化，所有数据交换与存储只在场站安全区内进行，确保场站数据高度安全不外泄。同时流程可视化也避免了人工干预，真正实现全自动出具巡检诊断报告，真AI不怕火炼！

一对一定制化服务，量身打造专属算法模型

无人机巡检的检测准确率难达预期的一个重要因素在于，一套通用的算法模型无法修正不同电站之间多方面的差异性干扰，尤其是大型集中式电站，由于电站地形复杂、覆盖面积大、组件种类多、组件朝向有差异，为保证故障的识别精度，尚特杰提供一对一模型算法服务，为电站进行定制化建模，以差异化算法因地制宜建立最匹配的图像识别模型。


定制化建模将精细化处理电站细节，为最优巡检角度与路线提供数据参考与支撑。算法优化后，可大幅度降低故障漏检率与误检率，同步提高定位准确率与识别诊断精确率，帮助运维人员及时处理故障以减少发电损失，保障场站高收益安全运营。


深度学习算法，激活系统成长性

真正的智能算法应是保持高度活性的，尚特杰与中国科学技术大学合作研发的图像处理算法，基于PyTorch深度学习架构，针对海量光伏组件红外图像进行清洗和挖掘，建立故障数据库。此类算法的最大优势在于随着更多训练数据的导入，系统将不断优化、提升与进步，保持自主学习能力与高度成长性，数据量越大，算法模型越强大，进而故障识别精确度越高，提升场站运维效果更上一个层次 。

数据既是电站高效运行的基石，也是所有运维系统价值的体现。尚特杰无人机智能巡检诊断系统不是运维模块的孤岛，搭配尚特杰智慧光伏一体化解决方案，实现数据链打通，达到高度集成的“体内循环”运营模式，多种故障检测方法通过交叉验证进一步提高检测精度。出具巡检报告后自动派单，线上工单流程实现流程闭环和场站完全无纸化办公，打造智慧化电站、数字化管理。 

原标题：拒绝流水线丨尚特杰推出无人机巡检高端定制服务