输电线路无人机智能巡检管理系统的研究与应用

为了保证输电线路稳定运行,保障电网安全,应加强对输电设备的运维检测。本文通过介绍输电线路无人机智能巡检的特点及主要过程,分析其识别算法、具体框架,探究无人机智能巡检管理系统的数据库设计及无人机系统功能的实现,为输电线路的巡检提供高效率、高质量的巡检方式及巡检技术,为提高我国输电线路的社会价值提供有力措施。

京沪高铁基础设施无人机智能巡检系统关键技术

近年来我国高速铁路建设里程不断增长,传统巡检技术与方式无法满足日益增长的高铁运行安全保障需求。同时,基于无人机的解决方案已在电力、水利及城市监测等领域投入使用并取得较好效果。开展无人机在高速铁路智能巡检应用方面的关键技术研究,提出高速铁路基础设施无人机综合巡检方案,具体包括:基于无人机搭载多类型传感器的无人机巡检系统构成方案,基于深度学习的声屏障异常检测方法、周边环境异常检测方法、铁路桥梁螺栓缺失及锈蚀检测方法、接触网紧固件缺陷检测方法等;基于上述方案的智能巡检系统在京沪高铁多个区段进行试验验证,结果表明:该系统可以有效检测铁路多专业中的多类缺陷,并与现有巡检方法形成互补,从而提升铁路运行安全保障水平,为无人机铁路巡检技术的大范围应用提供参考。

输电线路无人机巡检智能管理系统设计及应用探究

21世纪以来,随着信息技术的不断发展,无人机技术也逐渐成熟起来,在各个行业中得到广泛应用。尤其是在电力行业中,利用无人机对输电线路运行状态进行巡检具有特殊意义,不仅有效解决了传统人工巡检方式存在的弊端,同时也进一步提高巡检的效率性。基于此本文结合相关案例,对输电线路无人机巡检智能管理系统进行分析研究,以期为相关人员提供参考。

无人机智能巡检系统开发与应用

为提高水工建筑物巡视检查成果质量,实现水电站安全运行智慧化管理,采用物联网、人工智能、机器学习、GIS等技术,建立无人机智能巡检系统,实现水工建筑物巡视检查的自动化、数字化、智能化管理。通过在工程区域合适位置建设无人机自动起降基站,实现无人机自动放飞、自主充换电;无人机按照巡检周期和航线任务定时执飞,自动采集数据并回传至巡检信息平台,平台对巡检数据进行智能识别、统计分析,并将缺陷标注在三维地图上进行可视化展示。该系统不仅可应用于水工建筑物巡视检查,也可为河道岸线巡查、河湖环境监测等领域提供技术支撑。

基于微型激光雷达的无人机智能化电力线路巡检技术研究

介绍了一种利用激光探测和测距(LiDAR)进行实时电力线检测的算法,并且对微型激光雷达无人机进行电力线路巡检抽象建模。通过使用平面分析法对巡检现场进行距离的比较来分割点云,并提取一组电力线候选点,这些点被拟合到线段上,线段根据它们的共线性质进一步分组比较。该方法可利用图像的共线特性完成特征检验,并在光线条件差以及线路背景复杂的环境下仍可获得较为可靠的巡检结果。案例中电力线路垂直平均误差最大为0.49 m,其他所有直线的估计平均误差都小于0.07 m,水平拟合时,所有平均误差都在0.14 m以内。验证了所提出基于微型激光雷达的无人机技术进行电力线路智能化巡检方法的有效性与可行性。

城市安防智能巡检无人机系统设计与实现

无人机作为科技发展的产物,因自身所具备的技术优势,在诸多领域得到了广泛应用,城市安防便是其中之一。大量实践表明,无人机在城市安防中的应用,使治安管控压力得到了有效缓解,各种事故的发生概率大幅度降低。传统的无人机系统只能采集视频数据,需要人为判断图像内容,AI(人工智能)的出现,为无人机系统智能化提供了强有力的技术支撑。因此,可将无人机与AI技术有机结合到一起,设计开发智能巡检无人机系统(Intelligent Inspection Drone System,IIDS),将之应用于城市安防领域中,提高安防水平。

基于BDS高精度定位的无人机智能水域巡检系统的设计与研究

传统的水域巡检往往依托人力巡检,有着人力投入大、巡检效率低等缺点,而基于北斗卫星导航系统(BDS)高精度定位技术,融合无人机自主巡检、人工智能(AI)图像识别等前沿技术,可为相关政府部门构建一套具有创新性、高效率、智能化的水域巡检系统,对水面漂浮物、养殖设备违规蔓延、违章建筑、船只违规运营、四乱等问题进行判别与分析,补齐传统水域巡检短板,降低人工投入,提高巡检效率,具有一定的推广价值。

基于无人机低空遥感网的智能巡检系统架构研究

无人机低空遥感网是以无人机智能基站为载体,地理空间智能算法(GeoAI)为核心,集成不同的无人机、传感器和机载AI计算模块,构建全空间GIS框架下空地一体的协同组网模式,实现高频次、全自动、立体化监测的一种组网遥感观测技术。针对传统无人机巡检系统存在的痛点,提出了一种基于无人机低空遥感网的智能巡检系统架构。通过研究该系统架构,可以实现对电力设备的高效巡检,提高巡检效率和可靠性。此外,该架构具有灵活性和可扩展性,能够适应不同规模和复杂度的电力系统。

变电站巡检中无人机智能巡视系统的应用

本文探讨了无人机智能巡视系统在变电站巡检中的广泛应用,首先介绍了变电站巡检的主要内容和方法,随后详细阐述了无人机智能巡视系统的构成、航线规划以及数据采集与分析过程。针对实际应用,深入讨论了该系统在设备检测与监控、维护和保养、安全巡视等方面的应用情况。通过智能化技术,无人机系统实现了对变电站设备的高效监测,提高了设备运行的可靠性和安全性。

变电站无人机巡检系统研究与应用

针对传统变电站巡检存在巡视盲区、智能化水平低、效率较低、成本较高等问题,由于多旋翼无人机具有可靠性高、定点悬停、成本低、机动性强等优势,在户外变电站巡视中运用广泛,文中提出并研制了变电站无人机巡检系统。该系统集成应用3D建模技术、航线规划技术、高精度定位技术、图像识别技术,实现了无人机按航线自主巡视,自动判断设备温度异常,智能识别表计读数,及时发现设备的缺陷,提高变电站巡检效率,满足变电站智能化、精益化运维需求。

无人机智能巡检技术在渠堤渗漏识别中的应用

针对引水渠道渗漏难以发现和监测的问题,介绍了一种无人机智能巡检技术。它主要是基于现代人工智能技术,对无人机搭载红外热成像仪采集到的图像进行分析,实现渠堤渗漏的自动识别,快速高效地检测出渠堤渗漏区域,并能跟踪渗漏的发展变化过程,完成渗漏缺陷的闭环管理。应用实例重点针对某引水渠道工程的一处渠堤渗漏进行无人机红外热成像采集后,通过智能模型识别准确计算出渗漏区域的面积。实例说明该无人机智能巡检技术在渠堤渗漏缺陷识别方面具有一定的有效性和优越性,它提升了渠道巡检工作效率,提高了渗漏缺陷的预警能力,保障了引水渠道工程的安全运行。

35 kV交流输电线路直线塔无人机巡检自动化控制系统设计

为解决35 k V交流输电线路直线塔巡检无人机自适应能力差,导致巡检作业易出错中断的问题,该文设计一种新型无人机巡检自动化控制系统。此系统由MPU9250九自由度惯性传感器、加速度计、磁力计,采集输电线路直线塔无人机巡检状态数据,通过积分法、三角函数关系、倾斜补偿方法,解算获取直线塔无人机巡检的姿态、速度、位置数据信息;使用基于模糊PID的自动化控制器,计算无人机巡检的姿态、速度、位置偏差与偏差率,自动调整无人机旋翼转速,控制无人机巡检状态,完成35 kV交流输电线路直线塔无人机巡检自动化控制。实验中,此系统使用下,无人机巡检状态与指定轨迹一致,俯仰角、横滚角、航向角偏差值为0°。

配电网线路无人机智能巡检技术研究

针对传统人工配电网电路中巡视过程中存在的危险性高、安全隐患大等潜在问题,本文提出了一种能够在恶劣条件下进行全自动智能巡检的算法方案。针对无人机所搭载的传感器在复杂环境下受干扰甚至失效的情况,进行导航定位研究,设计姿态和位置融合的控制器,能够得到准确的解算结果,提高巡检的稳定性。此外,通过图像识别技术对线路巡检研究,对配电网线路进行精确定位,提高智能巡检的精度,为无人机智能巡检技术在配电网电路运行维护过程中提供了研究方案和解决思路。

多旋翼无人机自动化巡检系统实时自动避障技术

为了避免多旋翼无人机与障碍物相撞,并精准匹配目标,保证其安全巡检,提出多旋翼无人机自动化巡检系统实时自动避障技术。通过ORB-SLAM技术提取双目图像的前景目标,采用SIFT算法生成前景图像尺度空间,构建高斯金字塔初步检测特征点,获取特征点的尺度、方向信息,确定特征点描述符检测避障目标,通过确定与多旋翼无人机距离最小避障点空间位置坐标,实现实时自动避障;智能终端借助数据、图像通道、飞行模块与巡检作业模块进行信息交互,控制多旋翼无人机飞行并可视化呈现避障结果。实验结果表明:该方法能提取巡检图像中的前景目标,检测目标特征点,图像旋转、缩放时也可精准匹配目标,避障距离计算准确、误差小。

基于无人机技术的下坂地水库智能巡检方案分析

为了解决下坂地水库高寒区和危险地段人工无法巡检的问题,基于水利枢纽工程概况和巡检面临的问题,在分析巡检内容、所要达到的目标和国内无人机巡检现有技术的基础上,文章对下坂地水库智能巡检研发方案进行了探讨,提出下坂地水库智能巡检方案主要基础建设需求和预期效果,为探索高寒地区水利工程新型巡查管理模式提供了技术支撑。

配网无人机智能巡检专利技术现状

改革开放以来,我国经济持续高速发展,与此同时电力系统的规模也在不断扩大,越来越多的输电线路架设在我国的大江南北,由于输电线路通常暴露在外界环境中,在长期的风吹雨打下,输电线路上容易出现多种故障,而线路中一旦产生故障就有可能影响到整条输电线路运行的安全性,因此为了保障国家电力系统的安全运行,需要定期对输电线路进行巡视检查。传统的电力线路巡检主要采用人工巡逻,即作业人员依靠地面的交通工具或徒步检查,该方式耗费大量人力物力资源,且效率低下。

架空输电线路无人机巡检缺陷智能识别技术研究

在电力系统的自主巡检中,无人机需要能够在各种环境条件下捕捉高质量的图像,以便准确地检测和识别潜在的问题。为了实现这一目标,采用改进的Faster R-CNN(Faster Region-Convolutional NeuralNetworks)算法,考虑了不同的拍摄背景、光照条件和拍摄距离等因素,这些都是影响无人机拍摄效果的典型环境工况条件。为了提高识别准确性,对无人机拍摄的图像进行了规范化处理,以确保图像质量满足识别算法的要求。这种改进后的算法能够快速准确地检测图像中的杆塔、绝缘子、金具等典型电力设备部件。开发了一种自适应拍摄算法,该算法能够根据风速、光照等环境因素的影响,自动调整无人机的拍摄参数,确保拍摄的图像居中、清晰可见。通过上述方法,实现了对杆塔、导地线、绝缘子、金具等关键部位的高清自适应对焦拍摄,大大提高了巡检图像的质量。这种结合了先进算法和自适应控制的方法,显著提高了无人机在复杂环境下的自主巡检能力,确保了电力系统的安全稳定运行。

配电线路无人机协同智能巡检方法研究

无人机的飞行稳定性易受恶劣天气的影响,进而影响配电线路巡检工作中的巡检覆盖率。基于此,提出配电线路无人机协同智能巡检方法研究。通过计算无人机与障碍物之间的安全距离,考虑巡检环境气象变化,建立航线优化模型,动态调整巡检航线。同时,集成气压传感器,采用高度控制算法控制无人机巡检过程中的高程控制,并计算位置偏差,使无人机准确悬停在预设的巡检点。无人机通过集成高精度定位技术和智能航线规划,实现自主巡检,并与巡检人员协同工作,确保高效、安全执行巡检任务。实验结果表明,研究方法能够提高配电线路巡检覆盖率,为电力行业的安全稳定运行提供有力保障。

架空输电线路无人机巡检中的自动补光系统应用研究

架空输电线路作为电力传输的主要载体,需要定期巡检确保其状态良好、无故障缺陷。传统人工巡检方式存在效率低下、成本高昂、复杂地形难以覆盖等问题。随着科技的发展,无人机技术为架空输电线路的巡检提供新的解决方案。无人机具有灵活性强、操作简便、覆盖范围大及成本低廉等优势,能够轻松穿越复杂地形,对线路进行高效、准确的巡检。然而,无人机巡检在外界光线条件较暗的环境下往往无法准确、快速、清晰采集图像,难以精准高效开展可视化巡检、故障排查等。因此,基于图腾柱开关控制电路,设计一种无人机在架空输电线路巡检中使用的自动补光系统,以多旋翼无人机搭载可见光巡检设备为测试平台,并通过现场实践论证该自动补光系统的可行性和高效性。

运用无人机智能巡检技术提升运行人员运维水平和效率

随着《广东电网公司数字变电建设行动计划》的实施,变电站智能巡检模式得到进一步普及推广,无人机自动巡检已覆盖大多数非禁飞区户外敞开式变电站。目前变电站无人机自动巡检已移交生产指挥中心智能作业班单轨运行,但变电运行人员仍保留双轨运行时期无人机调度监控系统以及变电站实景与点云模型的数据访问和使用权限。为加强智能技术与变电运维工作深度融合,实现“人员少跑路、数据多跑路”,减轻基层工作负担,提升工作效率和运维质量,本文根据几个应用场景,从变电运行专业的角度提出并分析如何运用无人机智能巡检技术提升运行人员运维水平和效率。