AR眼镜基于上下文智能识别:电力运维高效规范操作应用方案|阿法龙XR云平台

作者:北京阿法龙科技有限公司日期:2025/11/12

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。

核心功能模块

  1. AI 驱动设备智能识别:运维人员佩戴眼镜进入现场后,摄像头自动扫描环境,AI 算法快速匹配设备特征库,在视野中实时标注开关型号、仪表量程、设备编号等关键信息,无需手动查询台账,解决找设备、认设难题。
  2. 上下文语义交互:支持自然语言对话,系统根据场景上下文精准响应。例如人员说出“检查 3 号进线开关状态”,AI自动锁定目标设备,标注分合闸位置并同步显示运行时长;询问 “10kV 电压表读数是否正常”,系统自动读取数值并与标准阈值对比,在视野中用颜色区分。
  3. 操作规范智能引导:针对倒闸操作、设备检修等场景,AI 识别人员操作动作与设备状态,实时弹出步骤提示。如误碰非操作开关时,眼镜发出语音预警并显示红色禁止标识;操作符合规范时,自动跳转下一流程,确保严格遵循 “两票三制”。
  4. 异常状态实时预警:通过图像分析实时监测仪表数据波动、开关异常变位等情况,一旦超出阈值,立即在视野中高亮标注异常点,同步推送故障排查建议,并支持一键呼叫后台专家,共享实时画面协同处置。

应用场景

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。


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