基于视觉感知的无人机自主巡检系统设计与实现

随着无人机技术的迅猛发展,基于视觉感知的无人机自主巡检系统在工业、农业和环境监测等领域展现出巨大的应用前景。文章旨在提出一种基于视觉感知的无人机自主巡检系统,突破传统方法的局限性,实现全光谱自主巡检的创新目标。引入了深度学习和传统传感器融合方法,探索了注意力机制和上下文信息的融合,使得视觉感知更加精细化和全面化,旨在为无人机自主巡检系统的发展贡献新的思路与方法。

低成本与高效性并重的输电线路防外破装备技术研究与实践

输电线路的安全性一直是能源行业的首要关切点。本文聚焦研究低成本与高效性并重的输电线路防外破装备技术,旨在提高线路的安全性,降低运维成本,并缩短故障恢复时间。首先,深入分析材料成本控制和制造流程优化的关键因素,并探讨装备的多重技术融合下带来的高效性。其次,通过探究装备系统快速处置的能力,如激光雷达和图像处理技术,包括对施工机械、异物、输电线路带电体的准确距离测量和高效的告警系统等方面,旨在为输电线路的高效性和可维护性提供重要支持,最后,提出相关的成本控制策略,以实现该行业的可持续发展。

深度强化学习在多传感器融合下的无人机视觉感知巡检中的应用

文中利用深度强化学习,实现了基于视觉感知的无人机全光谱自主巡检功能。在全光谱巡检系统技术部分,详细介绍了多传感器融合的数学模型和公式,并深入探讨了卷积神经网络(CNN)在目标检测中的应用,提出了一种基于特征金字塔网络(FPN)的多尺度目标识别方法。最后,进一步阐述了无人机云台相机的稳定性控制方法,包括PID控制器,并分析了如何将目标检测结果与飞行控制系统相结合,实现自动化的云台相机联动拍摄技术。通过对实验结果的分析,深入讨论了各项技术的优劣势,并提出了改进方向,为未来实现无人机自主巡检提供了参考,为实现高效、精准的工程巡检提供了新的技术路径。

一种输电线路无人机自主飞行巡检方案

提出了无人机自主飞行巡检技术方案,从一键式航线规划、自主航线飞行、实时图传、变高飞行四个方面介绍技术内容,并根据实际需求设计电力精细巡检自动飞行软件。