TCES 208-2023 电力视觉检测算法评价方法

TCES 208-2023《电力视觉检测算法评价方法》相较于前版标准，在多个技术细节上进行了优化和更新。其中，关于“检测结果置信度评估”的要求变化尤为显著。在旧版标准中，这一部分仅提出了定性描述的要求，而在新版中则细化为具体的量化指标和计算方式。

例如，新标准明确指出，对于电力设备视觉检测算法输出的结果，需要根据置信度阈值来划分合格与不合格区域。具体应用时，首先需设定一个合理的置信度阈值（如95%），然后依据该阈值对检测结果进行分类。当某区域的置信度低于设定值，则判定为不可靠区域；反之，则视为可靠区域。

实际操作过程中，企业可以采用以下步骤实施：第一步，收集大量样本数据并标注真实情况；第二步，利用目标算法处理这些数据，并记录每个检测点的置信度值；第三步，基于历史经验或实验结果确定最佳的置信度阈值；第四步，统计分析不同阈值下的误报率、漏报率等关键性能参数，选择综合表现最优的那个作为最终标准。

通过这样的改进，不仅提高了评价体系的科学性和准确性，还为企业提供了更加清晰的操作指南，有助于推动整个行业的技术进步和发展。