本期项目为某园区配电运维客户定制一套基于红外热成像的接点热缺陷预警系统。前期用两周时间采集覆盖 10 个变电站、200 余面配电柜的近 3000 张红外图像，针对常见的螺栓松动、氧化、负载三相不平衡等热异常模式进行分类标注。在 YOLOv8-s 基础上做轻量化改造，结合温度阈值与图像热斑位置做联合判断，规避了纯阈值方法在环境温度波动时的误报。
要点进展：
- 模型在自建测试集上 mAP@0.5 达到 91.4%，热缺陷召回率 93.7%，误报率控制在 5% 以内；
- 边缘端采用 Jetson Orin Nano 部署，单帧推理耗时 <80ms，可对接现有摄像头巡检协议；
- 系统按小时自动巡检，温度梯度异常时联动工单系统，运维人员平均到场处理时间缩短约 40%；
- 下一步计划引入历史时序数据，做热缺陷趋势预测与剩余寿命估算，从告警向预测性维护延伸。
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