基于图像识别技术的输电线路智能监控系统应用

针对持续多发的输电线路外力破坏事件,人工巡视以及传统监控设备并不能及时有效发现事故隐患,因此提出基于图像识别技术的输电线路智能监控系统.该系统应用卷积神经网络的深度学习算法训练模型,可以智能识别出输电线路现场的安全隐患.建立起前端采集图像,数据无线传输,后台识别分析,隐患定向推送的智能监控新模式.在佛山地区应用实践中,该系统实现了对输电线路现场的24小时实时监控预警,提高了对外力破坏隐患的监管能力,有效预防了大型施工机械所致的线路跳闸事故.     

基于无人机云端控制的智慧输电业务巡检方法

为了提高输电业务巡检结果的准确性和抗干扰性,有效降低巡检成本,实现输电业务高效安全巡检,提出了基于无人机云端控制的智慧输电业务巡检方法。根据一体化和智能化设计原则,设计无人机云端控制系统,建立系统整体架构,构建管理、查询统计、数据协作等多个功能模块;基于无人机云端控制系统,获取智慧输电业务巡检任务,利用空间变换模型,定位输电线路塔杆;融合输电业务通道模型和地球模型之间坐标,经坐标系统转换,记录巡检线路;将全球定位系统与惯性导航系统结合,识别输电线路缺陷,通过无人机云端控制传感器采集输电业务巡检情况,使用实景模型软件,生成可视化巡检结果,实现智慧输电业务巡检。实验结果表明,该方法的基础架构稳定,具有较强的抗干扰性能,能够有效提高输电业务巡检结果的准确性和抗干扰性,降低巡检成本,实现精准高效的巡检工作。     

基于无人机云端控制的智慧输电业务巡检方法

为了提高输电业务巡检结果的准确性和抗干扰性,有效降低巡检成本,实现输电业务高效安全巡检,提出了基于无人机云端控制的智慧输电业务巡检方法.根据一体化和智能化设计原则,设计无人机云端控制系统,建立系统整体架构,构建管理、查询统计、数据协作等多个功能模块;基于无人机云端控制系统,获取智慧输电业务巡检任务,利用空间变换模型,定...