基于无人机图像的黄河滩区违规牧羊智能检测方法

为解决传统的黄河滩区违规牧羊行为人工现场巡检方式效率低、监管难度大的问题,介绍一种针对黄河滩区违规牧羊的智能检测方法。提出一种改进的YOLOv5s目标检测算法,通过减小模型尺寸和计算量,提高算法的实时性能,同时设计一种羊群目标定位算法,通过建立相机中心、二维图像像点、空间地面目标物点三者之间的几何关系模型,判断牧羊行为是否发生在违规区域内。结果表明：改进后的YOLOv5s目标检测算法在CPU上的实时性能提升31.25%,训练自建黄河滩区牧羊数据集后模型大小仅为3.8 MB,目标定位算法的精度可控制在10 m以内,能够更快速精准地识别羊群。基于无人机图像的黄河滩区违规牧羊智能检测方法可实现无人化、智能化的黄河河道巡查,大大提高效率和灵活性,减少人力和物力投入,具有重要的现实意义和应用前景。     

基于差分定位的多旋翼无人机智能巡检路径规划方法

目前研究的多旋翼无人机智能巡检路径规划方法收敛速度较慢,生成的路径过长。为了解决上述问题,基于差分定位研究了一种新的多旋翼无人机智能巡检路径规划方法,分析六旋翼无人机结构,根据分析结果设定约束条件。引入差分定位法确定路径安全约束方案,确保内部得到的可行解范围最小。引入蚂蚁算法确定最短路径,提取出最短路径内部的障碍点,从而缩短路径中的距离,在综合考虑多旋翼无人机性能后,分析性能参数,对拐角进行平滑处理,确定障碍点后消除,从而获得最优安全路径。实验结果表明,基于差分定位的多旋翼无人机智能巡检路径规划方法能够有效提高收敛速度,确保路径最短。     

基于无人机遥感技术的配电网巡检系统设计

目前我国电网巡检以人工为主,由于相关监管体系并不到位,存在电力支线丢失等问题,现提出基于无人机遥感技术的配电网巡检系统设计。系统硬件设计方面包括客户端、服务器、无人机遥感终端三部分,根据硬件配置设计无人机遥感终端,确定终端操控方式。系统软件设计方面包括获取遥感巡检图像,采用自适应滤波设计系统导航算法巡检配电网,建立配电网数据模型,检测配电网线路的运行情况,让图像与实际数据紧密结合,实现配电网巡检。实验结果表明,与选取的其余系统相比,本系统与实际配电网电力线路具有较高的拟合度。     

基于Faster-RCNN算法的无人机巡检图片绝缘子缺陷检测

为解决绝缘子缺陷检测效果不佳等问题,提出了基于Faster-RCNN算法的无人机巡检图片绝缘子缺陷检测方法。通过对绝缘子运行过程中的缺陷数据特征进行采集分析和绘制,判断巡检图片中的绝缘子运行状态,并结合Faster-RCNN算法对巡检图像进行局部分割和增强处理,从而提高图像检测的精准性,实现对绝缘子缺陷的有效检测。最后通过实验证实,基于Faster-RCNN算法的无人机巡检图片绝缘子缺陷检测方法具有较高达95%的准确性。     

无人机自主巡检系统的关键技术研究

无人机(UAV)将成为未来电力巡检的主要工具,目前其飞行路径主要根据GPS进行设计.GPS定位精度低,部分区域GPS信号弱,是阻碍无人机电力巡检广泛应用的主要瓶颈.针对复杂环境下的输电线路态势感知,提出一种基于单目视觉的无人机自主巡检系统,实现脱离GPS的自主导航.该系统采用基于深度学习的目标识别检测算法,利用单目视觉...     

基于PID算法的输电线路无人机巡检路径智能自动规划技术

为降低定位误差,规避复杂环境造成的巡检风险,研究基于PID算法的输电线路无人机巡检路径智能自动规划技术。采用RTK定位技术,采集了输电线路无人机巡检标志点位置信息,利用路径生成方法,模拟无人机从起始点到目标点的最优几何路径,创建无人机高度和姿态直接受PID参数控制的动力学模型,运用基于PID算法的路径规划跟踪控制器,控制无人机按照最优路径飞行到目标点,实现了输电线路无人机巡检路径智能自动规划。实验结果表明：待巡检标志点定位误差始终低于0.25×10^-4;该技术规划的输电线路无人机巡检路径较短,能有效规避复杂环境造成的巡检风险。     

Android平台下的无人机输电线路施工车辆巡检

无人机巡检成为输电线路巡检的重要方式.然而,目前的无人机巡检,由于受到前端设备性能的影响,大多基于后期的图像处理,无法达到实时检测的要求.针对无人机巡检中输电线路施工车辆的安全隐患,提出了一个基于Android平台,使用神经网络实时检测施工车辆的方法.通过收集无人机获取的输电线路施工车辆的数据,使用数据增广的方法,并将构建的SSD-MobileNet算法模型集成到Android平台,实现施工车辆的实时目标检测.     

基于动态口令的智能巡检记录方案及设备

智能巡检是一种典型的物联网应用。防止巡检记录被篡改或者伪造是智能巡检的核心安全目标,包括其中的时间信息。文章基于动态口令机制,设计一种巡检记录时间信息回溯方案,并研制了配套的全封闭动态令牌设备,采用温度漂移控制技术,能够适应恶劣的应用环境,具有较高的安全性和灵活性。     

基于深度学习的无人机巡检图像销钉故障检测

随着经济和社会的发展,发电量和用电量逐年上升。安全的电力保障关系到国计民生,在常年的使用过程中,由于电力传输的输电线路受到外界环境的影响,使得输电线路部件容易出现不同程度的破损,其中销钉是固定螺母的关键零件,销钉的脱落会导致各部件之间连接的不稳定,这给输电网络的安全运行带来了极大的隐患。随着深度学习技术在计算机视觉领域中的应用,使得机器自动识别销钉这一输电线路系统中的微小部件成为现实。采用Faster R-CNN算法对无人机巡检图像中的销钉脱落故障进行识别,并讨论了不同分类器对识别结果的影响,然后对ACF+Adaboost、Hough+LSD和Faster R-CNN检测方法进行比较。实验结果表明,基于Faster R-CNN的目标检测方法对于输电线路中销钉脱落故障的识别率可达到96%,同时对正常销钉的识别率最高可达98%。     

输电线路多旋翼无人机自动驾驶智能巡检系统

针对日益繁重的输电线路巡视工作以及输电专业无人机巡视方面难度大、风险高、自动化程度低等问题,本文提出了一种输电线路多旋翼无人机自动驾驶智能巡检系统及方法,结合人工智能图像识别技术实现了机巡数据的智能处理,建立了输电线路自动智能巡检作业的新模式.本文重点介绍了巡检系统的结构、功能及关键技术,通过佛山地区输电线路巡视的应用实践,该系统大大提高了电网巡检效率,证明了其有效性和合理性.     

基于深度学习的红外光热成像无人机巡检技术应用

本文在人工智能的基础上利用深度学习结合红外光热成像技术对无人机巡检技术进行研究和优化.首先对红外光热成像技术在电力系统中的应用和无人机巡检技术进行了介绍;然后提出了基于卷积神经网络的目标检测算法,对卷积神经网络的计算原理以及目标检测算法进行说明,并设计了基于深度视觉系统的MobileNetV1-YOLOv3网络预测模型...     

基于智能图像识别的无人机电力线路安全巡检方法

为了解决无人机电力线路巡检过程中安全性指标偏低问题,降低了无人机电力线路巡检效率,因此提出基于智能图像识别设计新的无人机电力线路安全巡检方法。采集无人机电力线路安全巡检图像并加以滤波处理,基于智能图像识别技术设计无人机线路巡检识别算法,采用最优全局概率搜索遗传算法规划无人机电力线路安全巡检路径,实现了无人机电力线路安全巡检。结果表明,设计的无人机电力线路安全巡检方法的巡检安全性指标较高,证明设计的无人机电力线路安全巡检方法的巡检效果较好,具有可靠性,具有一定的应用价值。     

应用机器人轨迹跟踪技术的电力线路无人机智能化巡检系统设计

野外电力线路易发生损坏,且时变特性干扰较大,检测准确度较低,因此,设计应用机器人轨迹跟踪技术的电力线路无人机智能化巡检系统。该系统通过数据采集模块和飞行状态检测模块,分别进行电力线路图像数据获取与飞行状态监测,飞行控制模块接收图像与状态数据,并在轨迹跟踪控制子模块中使用自适应鲁棒滑模控制算法,实现无人机的轨迹跟踪,同时,该模块经无线数据传输模块将数据传输至地面站,在巡检数据智能分析管理模块中,地面站根据数据信息,完成电力线路故障识别,进而实现电力线路无人机智能化巡检。实验结果表明,该系统具有良好的轨迹跟踪效果,且巡检准确率较高,满足多种天气作业需求。     

基于DSP的UAV飞控机智能扩展卡设计

由于无人机需具备体积小、成本低的特点,就要求机载设备集成度高,功能可扩展.无人机飞控计算机是无人机最关键的机载设备,为实现无人机飞控计算机的可扩展性的需要,满足了多种外设接口,文中采用SOC型DSP处理器辅助以双口RAM芯片、串口扩展芯片和DAC转换器完成了一个基于ISA总线接口的高度集成的智能多种外设扩展卡设计;该智能扩展卡具备16路ADC采集端口、6路串口、1路CAN总线和16路DAC输出等,由于该板卡采用双口RAM实现ISA总线接口,可减少主机资源开销并且利于板卡升级为VME或CPCI总线接口;该板卡结构简洁、可靠性高,具备通用性和实用性,并且有利于系统的升级,减轻了主处理器负荷,同样适合其他嵌入式应用场合.     

基于VRML的智能主体设计的研究

该文在分析VRML语言特点的基础上,研究了易于VRML实现的智能主体体系结构。这种易于性是主体结构以原型对象的形式封装,结构逻辑单元以脚本节点组织,主体在满足外部接口要求的基础上,具有了很高的设计独立性,从而也带来了功能扩展的灵活性。然后研究了智能主体体系结构在分布式环境下的拓展和实现方案。最后通过一个实例说明了设计方法的可行性。     

小型旋翼无人机巡线模拟降雨系统

为了改善现阶段巡线小型旋翼无人机在降雨环境下巡检性能参差不齐的现状,根据无人机在降雨环境下的巡检功能要求,在分析降雨对飞行性能影响的基础上,有针对性地确定系统参数,采用西门子S7-200控制器构建了适用于小型旋翼无人机巡线的模拟降雨系统,阐述了系统的硬件组成、控制算法及软件实现,该系统可自动调节降雨强度、实时显示并存储试验数据.试验测试结果表明,系统稳定可靠,可检测小型旋翼无人机在降雨环境下的巡检性能,对于大、中型旋翼以及固翼等无人机的巡检性能试验开发具有重要意义.