智能手机AI配电巡检系统试点研究

2026年10月14日，arXiv Computer Vision 刊出 Sampath Balaji Masabathula 等人的研究，介绍一套基于智能手机的配电基础设施现场 AI 巡检系统。该系统由现场人员用手机拍摄图像，结合深度学习、单目深度估计与几何分析，评估电杆倾斜、横担与顶夹倾斜、电压等级、植被净空风险及配电变压器对地净空等状况。研究称该系统在 APEPDCL 五条配电馈线上试点部署，识别出 1222 处缺陷，其中 84 处在研究期内完成整改；同时公开了现场采集的多模块数据集 PD-Defect，以支持配电基础设施巡检的可复现研究。研究同时指出，现有观测不足以证明该系统带来可靠性提升。目前尚无后续跟进报道，事件进展以该篇论文所述试点与数据集发布为限。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。