智能识别技术在无人机电力巡检中的应用

智能识别技术在无人机电力巡检中的应用

郭蒙

国网海西供电公司  青海省格尔木市  816000

摘要：随着无人机技术的迅猛发展，智能识别技术在无人机电力巡检中的应用逐渐成为焦点。通过搭载高精度摄像头和人工智能算法，无人机可以实现对电力设备进行自动识别和监测，快速发现潜在问题，并及时采取措施进行修复，这一应用不仅提高了巡检效率和准确性，还降低了人员风险和维护成本。智能识别技术的引入，将为电力行业带来更加智能化、高效化的巡检方式，推动电力行业向着现代化转型迈进。

关键词：智能识别技术；无人机电力巡检；应用

智能识别技术在无人机电力巡检中的应用为电力行业带来了改革性的变化。通过利用图像识别、模式识别等人工智能技术，无人机可以自动识别电力设备的运行状态和异常问题，提高了巡检的效率和准确性，无人机的使用还避免了人员长时间在高空作业的风险，并且大幅降低了巡检成本，并且智能识别技术还可以对电力数据进行分析和预测，帮助电力公司更好地制定维护计划。无人机电力巡检的智能化应用有望推动电力行业向更安全、高效的方向发展。

1. 无人机巡检技术概述

无人机巡检技术是指利用无人机进行各类巡检任务的技术手段，相比传统的巡检方法，无人机巡检技术具有高效、安全、灵活等优势，逐渐成为各个领域的重要应用之一。传统的巡检需要人工步行或使用工具慢慢检查，而无人机可以通过空中飞行快速覆盖巡检区域，大幅度减少巡检时间，由于无人机可以在较短的时间内执行大范围的巡检任务，能够实时收集、传输和分析大量的数据，进一步提高了巡检效率。像一些巡检任务可能存在高风险环境，例如电力设备、高压线路、石油化工设施等，利用无人机进行巡检可以避免人员接触高压、高温、有毒等危险环境，降低了操作人员的伤害和意外事故的发生概率。由于无人机的机动性和灵活性，可以适应不同地域、不同环境的巡检需求，包括山区、户外场所、建筑物外墙等，所以能根据实际情况进行航线规划，进一步提高巡检的灵活性和自适应能力[1]。

2. 智能识别技术在无人机电力巡检中的具体应用

2.1高效巡检路径规划

传统的电力巡检通常是按照固定的路线进行，而无人机电力巡检利用智能识别技术可以根据实时采集的数据和先进的算法，自动规划最优的巡检路径，提高巡检效率和减少能耗。智能识别技术可以通过无人机载荷搭载的高分辨率摄像头和传感器实时采集巡检区域的图像数据，同时结合图像处理、模式识别和深度学习等技术，对电力设备、杆塔、导线等进行自动识别和分析，从而可以准确地生成电力巡检区域的三维模型，并提取出关键性信息，如电力设备的状态、缺陷、损坏等。这些信息对于制定巡检计划和决策至关重要。

基于智能识别技术，无人机可以通过具备避障功能的自主飞行系统，在巡检过程中根据实时感知到的环境信息进行避障和路径规划。无人机可以利用激光雷达、红外传感器等设备对障碍物进行检测，并通过智能算法分析建立实时的环境地图，确保无人机在巡检过程中的安全飞行和高效路径选择。此外，智能识别技术还可以结合电力设备的运行状态监测数据和历史维修记录等信息，通过大数据分析和机器学习算法，对各个巡检点的优先级进行判定，从而优化巡检路径规划。例如，对于处于高风险区域或需要重点关注的设备，可以安排更加频繁和详细的巡检，而对于正常运行的设备则可以减少巡检频率，提高资源利用效率。

2.2热点问题检测

无人机电力巡检是保障电力设备运行安全和可靠性的重要手段之一，而电力设备在运行中往往会由于故障或过载等原因产生热点问题，例如电线接触不良、设备部件失效等。利用智能识别技术结合无人机的优势可以快速准确地检测和定位电力设备中的热点问题，从而及时采取相应的维护和修复措施。具体应用中，通过无人机搭载红外热像仪和图像处理算法，可以实现对电力设备进行高分辨率的红外热成像检测。

红外热成像技术可以通过测量目标表面的红外辐射来反映其温度分布情况，从而快速发现电力设备中的热点问题。通过无人机搭载的红外热像仪进行扫描拍摄，可以获取大范围的电力设备数据，并将其实时传输到地面站进行图像处理和分析。智能识别技术在图像处理和分析方面可以应用机器学习、深度学习等算法，对红外图像进行自动识别和分类。通过训练模型，可以将正常和异常的热点问题进行区分，准确地识别出电力设备中的故障热点，如热点过大、温度异常升高等。

2.3缺陷识别和定位

智能识别技术在无人机电力巡检中的另一个具体应用是缺陷识别和定位。传统的电力巡检需要人工进行，容易漏检或者准确率不高，而无人机电力巡检结合智能识别技术可以通过图像处理和算法分析来实现对电力设备缺陷的自动识别和精确定位。首先，无人机搭载的高分辨率摄像头和传感器可以实时采集电力设备的图像数据，例如变压器、绝缘子、导线等，借助图像处理和机器学习算法，智能识别技术可以对这些图像数据进行自动分析和比对，识别出可能存在的缺陷，如裂纹、磨损、松动等[2]。

其次，一旦识别到缺陷，智能识别技术可以通过比较图像数据和实际设备的模型，利用几何计算和测量技术将缺陷进行定位。无人机采集到的图像数据可以转化为三维模型，然后根据模型和实际场景的对比，准确地确定缺陷所处的位置和范围。最后，智能识别技术还可以结合历史维修数据和设备运行状态监测数据，对不同缺陷的严重程度进行评估和分类，通过与已知缺陷库的比对，可以判断缺陷的类型和后果，为巡检人员提供更有针对性的处理建议。

智能识别技术在无人机电力巡检中的缺陷识别和定位应用能够通过图像分析和算法比对，实现对电力设备缺陷的自动化识别和精确定位。这种技术能够提高巡检效率和准确率，减少人为因素的影响，同时降低了人员的工作强度和风险，对于电力行业的安全生产和设备运行维护具有重要意义。

结语

智能识别技术在无人机电力巡检中的应用具有重要的意义，不仅提高了巡检效率和准确性，还降低了工作风险和成本。通过将人工智能与无人机技术相结合，可以实现对电力设备进行全方位的监测和评估，及时发现问题并采取措施加以修复，这种应用不仅提升了电力行业的维护管理水平，也为未来智能城市的建设提供了有力支持，促进了电力行业的可持续发展。

参考文献

[1]陈学峰.智能识别技术在无人机电力巡检中的应用[J].集成电路应用,2023,40(02):242-243.

[2]毛鹏飞,谢晓君,杨晓宇等.智能识别技术在无人机电力巡检中的应用研究[J].电力设备管理,2021,(05):36-38.