无人机AI视觉行为识别系统在电力巡检领域的应用

无人机AI视觉行为识别系统在电力巡检领域的应用

电力行业作为国家基础设施建设的核心领域，设备巡检工作面临诸多现实挑战：输电线路分布广、地形复杂，传统人工巡检效率低下；变电站设备数量庞大，人工检测难以全面覆盖；野外作业风险高，人员安全难以保障。国家能源局数据显示，我国每年因巡检不到位导致的电力事故损失超过10亿元。在此背景下，无人机AI视觉行为识别系统为电力行业提供了一种高效、精准、安全的智能化巡检解决方案。

无人机AI视觉行为识别系统技术架构

电力巡检专用系统采用"端-边-云"协同架构：

设备层：特种工业无人机搭载高清变焦相机（30倍光学变焦）、红外热成像仪和激光雷达，适应复杂电磁环境。

边缘层：机载AI处理器实现实时缺陷检测，支持离线作业，解决山区网络覆盖问题。

平台层：电力物联网平台集成设备管理、数据分析、工单派发等功能模块。

应用层：与电力生产管理系统（PMS）深度对接，实现巡检数据闭环管理。

核心功能特点

1、设备缺陷智能识别：

自动识别绝缘子破损、导线断股、金具锈蚀等12类典型缺陷。

红外测温精度达±2℃，可发现隐蔽性发热缺陷。

缺陷识别准确率突破92%，远超人工巡检水平。

2、三维数字化建模：

通过激光雷达扫描构建输电通道三维模型。

自动测量导线弧垂、对地距离等关键参数。

树障分析精度达厘米级，指导线路清障。

3、智能巡检规划：

基于设备台账自动生成最优巡检路径。

支持杆塔GPS定位自动飞行，降低操作门槛。

异常天气自动调整巡检计划，保障作业安全。

4、闭环管理系统：

自动生成标准化巡检报告。

缺陷自动分级并推送消缺工单。

建立设备全生命周期健康档案。

实际应用价值

1、效率提升：

单次飞行可完成3-5公里线路巡检，效率较人工提升8-10倍。

变电站全站巡检时间从8小时缩短至2小时。

年巡检成本降低40%以上。

2、质量改善：

缺陷发现率提升60%，避免"漏检""误检"。

建立标准化检测数据库，消除人为经验差异。

实现设备状态趋势分析，支持预测性维护。

3、安全保障：

减少80%以上的高空作业和带电作业风险。

特殊地形巡检实现"人员零进入"。

应急巡检响应时间缩短至30分钟内。

4、管理升级：

实现巡检过程全数字化留痕。

构建设备数字孪生，支持状态评估。

为电网规划改造提供数据支撑。

本文由陕西广合通软件开发小编整理发布。

审核编辑 黄宇