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文檔簡介

調(diào)研階段:2022年9月開始,國網(wǎng)河北省電力有限公司科學(xué)研究

院牽頭各單位成立標(biāo)準(zhǔn)編寫組,討論確定了標(biāo)準(zhǔn)的主要內(nèi)容及分工,

同時(shí)進(jìn)行調(diào)研分析,收集資料,準(zhǔn)備立項(xiàng)審查答辯;

標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)階段:2023年2月,在北京召開了第一次標(biāo)準(zhǔn)的專家立

項(xiàng)評審會(huì),經(jīng)中國電工技術(shù)學(xué)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)工作委員會(huì)專家組審議,批準(zhǔn)《

電力視覺檢測算法評價(jià)方法》標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng);

編寫研制階段:2023年2月-4月標(biāo)準(zhǔn)編寫組根據(jù)立項(xiàng)專家組意見和

建議,標(biāo)準(zhǔn)編寫組進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)編寫研制,形成了標(biāo)準(zhǔn)草案稿;

中期稿評審階段:2023年4月在北京召開了第二次標(biāo)準(zhǔn)的專家中

期評審會(huì)對標(biāo)準(zhǔn)草案稿進(jìn)行討論修改,形成了征求意見稿。

標(biāo)準(zhǔn)編寫組收集了近幾年來輸電線路深度學(xué)習(xí)模型評測的相關(guān)資

料,通過對比整理分析確定了標(biāo)準(zhǔn)主要技術(shù)內(nèi)容,由國網(wǎng)河北省電力

有限公司科學(xué)研究院牽頭完成標(biāo)準(zhǔn)初稿編制,其他參與單位配合并負(fù)

責(zé)收集相關(guān)資料、提出建議。

主要參與單位有:國網(wǎng)河北省電力有限公司科學(xué)研究院、中國

電力科學(xué)研究院有限公司、河北工業(yè)大學(xué)、智洋創(chuàng)新科技股份有限

公司。

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本標(biāo)準(zhǔn)按照GB/T1.1-2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分:標(biāo)準(zhǔn)化文件

的結(jié)構(gòu)與起草規(guī)則》的規(guī)定起草,遵循科學(xué)性、先進(jìn)性、經(jīng)濟(jì)性,堅(jiān)

持實(shí)事求是,以人工智能算法在電力領(lǐng)域的各種缺陷識(shí)別方面為基

礎(chǔ),遵守國家有關(guān)法律、法規(guī),符合團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)要求,目的在于規(guī)范

用于電力視覺檢測算法的質(zhì)量評價(jià)方法,明確基于圖像識(shí)別技術(shù)的

電力視覺檢測算法評價(jià)指標(biāo)、模型功能性、效率性等方面基本原則,

規(guī)范評價(jià)流程與功能性等級(jí)判定,為電力視覺檢測算法評價(jià)提供標(biāo)

準(zhǔn)依據(jù)。

在標(biāo)準(zhǔn)編制過程中,主要依據(jù)《GB/T5271.28信息技術(shù)詞匯

第28部分:人工智能基本概念與專家系統(tǒng)》、《AIOSS—01—2018

人工智能深度學(xué)習(xí)算法評估規(guī)范》、《ITU-TF.748.12:Deeplearning

softwareframeworkevaluationmethodology》等標(biāo)準(zhǔn)。

本標(biāo)準(zhǔn)分為8個(gè)章節(jié),(1)范圍;(2)規(guī)范性引用文件;(3)術(shù)語和

定義;(4)符號(hào)、代號(hào)和縮略語;(5)評價(jià)指標(biāo)與計(jì)算方法;(6)評價(jià)

數(shù)據(jù)集的質(zhì)量要求;(7)評價(jià)方法;(8)模型功能性等級(jí)判定。主要

內(nèi)容如下:

(1)術(shù)語和定義:包括人工智能、人工智能模型、缺陷識(shí)別

等專業(yè)名詞的術(shù)語和定義。

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(2)符號(hào)、代號(hào)和縮略語:人工智能模型常用指標(biāo)IOU、TP、

FP等縮略語的全拼及含義。

(4)評價(jià)指標(biāo)與計(jì)算方法:給出用于評價(jià)模型精度、準(zhǔn)確率、

召回率、平均召回率、F1度量、等性能指標(biāo)的評價(jià)要素和時(shí)間效率

這一個(gè)效率性指標(biāo)的評價(jià)要素。

(5)評價(jià)數(shù)據(jù)集的質(zhì)量要求:給出用于評價(jià)模型的可見光、

紅外線、紫外線測試數(shù)據(jù)集的質(zhì)量要求。

(6)評價(jià)方法:給出評價(jià)模型時(shí)的模型基礎(chǔ)信息完整性評價(jià)、

確定模型任務(wù)、選擇評價(jià)指標(biāo)、選擇測試數(shù)據(jù)集、樣本循環(huán)測試、

評價(jià)結(jié)果匯總、模型評級(jí)共七個(gè)步驟的評價(jià)方法。

(7)模型功能性等級(jí)判定:給出分類、檢測和分割模型經(jīng)過

測試后的質(zhì)量等級(jí)判定。

用于電力視覺檢測算法的質(zhì)量評價(jià)方法,明確基于圖像識(shí)別技

術(shù)的電力視覺檢測算法評價(jià)指標(biāo)、模型功能性、效率性等方面基本

原則,規(guī)范評價(jià)流程與功能性等級(jí)判定,為電力視覺檢測算法評價(jià)

提供標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)。

本標(biāo)準(zhǔn)為新制度標(biāo)準(zhǔn),無主要技術(shù)差異。

本標(biāo)準(zhǔn)不涉及試驗(yàn)(或研制)情況。

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本標(biāo)準(zhǔn)不涉及專利問題。

規(guī)范了用于電力視覺檢測算法的質(zhì)量評價(jià)方法,明確了基于圖

像識(shí)別技術(shù)的電力視覺檢測算法評價(jià)指標(biāo)、模型功能性、效率性等

方面基本原則,規(guī)范評價(jià)流程與功能性等級(jí)判定,為電力視覺檢測

算法評價(jià)提供了標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)。

《ITU-TF.748.12:Deeplearningsoftwareframework

evaluationmethodology》規(guī)定了深度學(xué)習(xí)術(shù)語的基本概念。GB/T

5271.28《信息技術(shù)詞匯第28部分:人工智能基本概念與專家系統(tǒng)》:

規(guī)定了針對人工智能領(lǐng)域術(shù)語的基本概念。AIOSS—01—2018《人

工智能深度學(xué)習(xí)算法評估規(guī)范》:規(guī)定了深度學(xué)習(xí)算法的評價(jià)指標(biāo)。

本標(biāo)準(zhǔn)與現(xiàn)行的相關(guān)法律、法規(guī)、規(guī)章與相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)保持一致。

標(biāo)準(zhǔn)編制過程中廣泛征集了專家意見,所有意見均按照標(biāo)準(zhǔn)編制

程序進(jìn)行了采納,不存在重大分歧意見。

建議本團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)的性質(zhì)為推薦性團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)。

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(1)規(guī)定相關(guān)從事輸電線路評價(jià)算法指標(biāo)與計(jì)算方法、評價(jià)數(shù)

據(jù)集的質(zhì)量要求相關(guān)單位的人員或團(tuán)體,按照此標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)要求,開

展電力視覺檢測算法的模型評價(jià)工作;

(2)中國電工學(xué)會(huì)牽頭推廣《電力視覺檢測算法評價(jià)方法》組

織企業(yè)、單位進(jìn)行試點(diǎn)應(yīng)用;

(3)建議在本標(biāo)準(zhǔn)的指導(dǎo)下,進(jìn)行電力視覺檢測算法評

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