而各省份電力領域攝像頭的覆蓋率一般很難超過70%：過去攝像頭的部署，都是由攝像頭廠家根據經驗以及現場勘測來實現。

       優立科技的智能巡檢攝像頭點位優化服務，則更多通過三維空間的智能算法為電力領域客戶提供相對高性價比的覆蓋方案。“已安裝的位置是不是用戶所需要被巡檢的位置，以及有哪些地方還沒被覆蓋，如何增補？如果還沒安裝，應該裝在哪里？”

優立智能攝像機布點優化服務

       點云算法在電網的創新應用

       毫無疑問，從數字孿生初步入局電力領域直至目前，電網數字化智能化轉型的需求處于不斷變化狀態。

       以往「可視化模式的數字孿生」本質上還是各種類型數據的疊加組合，而此類疊加組合表面上看起來是在一起的，一旦在使用一些專有的分析時，就會發現這些不同來源、不同層次的數據并不相通，難以靈活整合應用。

 以上，也是不少客戶認為數字孿生價值不高的原因所在。

       如今數字孿生從好看真正進入到創造價值階段，在優立科技釋放電力數據價值的背后，是其對電網領域逐漸深入的理解。

       張雪兵指出，電網領域對精準度的要求較高，尤其變電設施、變電站等對于閉合精確度要求達99.99%以上，希望能利用毫米級的精度數據，對電力巡視的狀態等進行準確分析和判斷。

       具體到實際應用中，白天使用可見光攝像頭可以輕松監視和跟蹤目標。然而，到了夜晚，可見光相機具有一定的局限性，且受天氣影響大，陰雨、云霧和夜間等環境的可見光成像效果受到較大干擾。

       正因如此，不同于市面上大部分公司來用人工建模模型構建三維應用的技術路徑，優立科技打造了一套以變電站三維超高精度激光點云為數據基礎，通過高精度三維彩色點云和攝像機聯動控制的方式建立起三維智能巡檢系統。

       與普通激光點云數據相比，優立科技的超高精度激光點云數據在還原度、美觀度、實用度三方面全面超越。基于超高精度激光點云數據，全站模型可以達到毫米級別精度，點密度達到20萬點/平方米，平均誤差在 2MM 內，最大誤差不超過 6MM。

       系統利用高精度點云進行點位標記,調動攝像機、巡檢機器人、無人機、輔控設備等檢測設備獲取視頻與照片數據通過后臺圖像識別分析出隱表與缺陷信息，并顯示在三維模型上。

 基于激光雷達點云成果，同時融合可見光影像數據，優立科技通過遠程定制巡檢任務，控制站端視頻監控及機器人開展巡檢，基于實景三維實時感知巡檢情況，對獲取視知圖像進行智能分析，自動跟蹤異常設備，結合設備實時信號實現告警監視、故障聯動等，達到遠程智能立體巡檢。

       用張雪兵的話來說，優立科技算得上是目前國內首家將激光雷達這類新型終端設備運用在大型變電站、直流站內，并提供相應的運維服務的企業。