基于无人机技术的巡检作业车网格化巡检移动充电系统设计

随着电网发展,无人机的使用越来越普遍。由于安全、交付、搜索和恢复等多种应用,无人机电池容量有限成为最关键的问题之一,需要解决自动充电和电池优化问题,以延长无人机的运行时间。本文介绍了UAGVR(无人机和地面车辆充电)系统的设计和实现,该系统允许无人机从地面车辆(UGV)接收按需无线充电。UGV上的目标跟踪摄像头允许其自动向UAV机动,以接受自动着陆和充电。提出了一种适用于UAGVR系统的协同任务规划算法。使用小型地面车辆和小型四旋翼直升机开发了概念验证系统。实验结果证实了系统设计的有效性,并对今后的工作提出了建议。     

激光雷达输电线路点云数据智能分类方法研究

为解决传统分类方法处理大规模输电线路可视化巡检的激光雷达点云数据时效率低、精度差的问题,提出了一套自动分离输电线廊道中电力线、杆塔、地面和植被的智能化方案.首先依据曲率及邻域特征精准提取出电力线点;然后利用布料滤波法分离地面点和非地面点;最后基于圆柱模型从非地面点里识别出杆塔点和植被点.此研究选用了三段不同密度的输电线...     

基于双视卷积神经网络的输电线路自动巡检

卷积神经网络算法被广泛应用于输电线路自动巡检领域,但传统卷积神经网络电力缺陷识别模型的泛化能力较差.为此,提出一种融合双角度图像信息的卷积神经网络检测算法(CVR-RCNN),其利用2个视角可见光图像识别输电线路的常见缺陷.经实验测试,CVR-RCNN模型具有良好的鲁棒性,受试者工作特性(ROC)曲线下面积(AUC)值高达0.927,缺陷检测准确度较传统算法有显著提高.因此,CVR-RCNN能明显改善电力缺陷检测效果,可为无人机自动巡检输电线路提高准确稳定的算法架构.