架空输电线路无人机缺陷智能识别技术研究

基于采集的高质量影像,针对无人机巡检影像特性,采用深度学习技术框架,研究输电线路设备及通道环境隐患的智能识别方法,实现销钉级微细颗粒缺陷的智能识别.由于目前无人机的图传带宽难以满足高清图像的实时传输,前端芯片的算力也难以满足缺陷识别的需求.因此,短期内自主巡检的图像还是在无人机自主巡检完成后,在服务器端调用人工智能算法进行处理.基于以上过程标准化采集的高质量巡检图像,可以降低后续设备缺陷识别的难度,提升设备识别的准确率.针对无人机巡检图像特征,采用深度学习Faster-RCNN(Faster-Region Convolution Neural Network)模型,实现了对无人机巡检图像中设备缺陷及通道隐患的智能识别.