为解决输电线路普遍采用无人机巡检带来的人工效率和操控安全系数较低的难题。团队经过3年潜心研究，将机器视觉与GPS导航进行深度融合，克服罗盘易受高压电场干扰等难题，实现巡检无人机沿输电线路厘米级导航飞行。
技术特点：
无人机实时搭载轻量化深度卷积神经网络，实时检测输电线路关键部件，并根据检测目标调整无人机姿态以及云台角度，以获得最佳巡检图像。结合NB-IoT等物联网通讯技术实现无人机远程任务下达以及状态回传，实现巡检过程的可视化实时监控。在后期图像处理上，团队基于深度学习网络实现对线路故障的销钉级检测，打印巡检结果并生成输电线路故障概率分布，针对大量巡检图像，设计巡检影像库对巡检图像自动标注分类管理。本系统自主巡检导航精度误差约20cm，实现对电力巡检图像的9大类辨识，综合准确率高达90%，极大提高巡检效率，具有较高的工程应用价值。
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