基于多传感器融合的无人机电力线巡检

电力线与下方物体的距离是输电线路安全运行的重要指标,需要对其巡检以保证其距离满足安全距离条件。提出一种测距方案,使用无人机基于三维场景重建测量电力线与下面的地物间的距离。通过将激光点云数据、影像数据和位置信息在时空维度配准,实时生成电力线路附近区域彩色图像与激光雷达的融合信息,利用深度学习算法多模态神经网络的RGB-Depth语义分割提取输电线路特征,基于体素、大规模语义场景重建以及导线建模,通过拟合线模型铅垂线方法对下方地物安全距离进行实时检测,实现了判断电力线下方地物距离是否符合安全生产条件。实验结果证明该测距方案具有实用性和准确性,有助于提高输电线路运维水平。

基于多旋翼无人机单目序列影像的导线安全距离检测

针对以直升机为平台的激光雷达导线安全距离检测方案成本较高、不易操作等缺点,提出了一种基于相机的多旋翼无人机单目序列影像导线安全距离检测方法。方法以摄影测量学中的GPS辅助空中三角测量以及空间前方交会为基础,建立待检导线下方地物三维模型,并采用人机交互方式生成导线的弧垂模型,进而进行导线与地物的间距计算,根据设定的阈值判断间距是否符合规范。最后通过对比实验对所提检测方法进行了验证,实验结果表明,该检测方法能够有效地对待检导线进行安全距离检测。