我们创建了一款全新独特的用户友好型网络软件“AFTL”，该软件使用深度学习技术来检测输电线路上的 80 多种缺陷，包括电气、机械和基础问题，例如绝缘体损坏或断裂、螺栓和螺母短缺、腐蚀和生锈。这是一个技术就绪水平 (TRL) 为 8 的国家项目，并被选为 Tavanir 2020 年、2022 年和 2023 年的首要项目。Tavanir 是伊朗的主要发电、输电和配电公司。该项目的无人机 (Drones) 从输电线路上捕获了高分辨率 RGB 图像。该软件的训练和测试数据集是通过使用一种名为“Vira Label”的专用软件对七年间捕获的六百多万张故障图像进行注释而创建的。该软件可帮助专家为无人机图像中的故障创建标签并快速检查它们。我们还开发了一款端到端且用户友好的软件，用户只需上传无人机图像，即可轻松以 PDF、Excel 和 GIS 等不同格式下载故障报告。技术人员可以使用报告中的结果执行其他分析，例如估计组件的预期平均寿命，它还会以 GIS 格式显示故障的确切地理位置。