输电线路无人机巡检智能管理系统的研究与应用 (2).pdf

【输电线路无人机巡检智能管理系统】是一种利用无人机技术对电力输电线路进行状态检查的现代化解决方案，旨在克服传统人工巡检效率低下、工作量大的问题。系统采用J2EE技术构建，基于多层次的软件开发体系，实现了无人机线路巡检的全过程监控与智能化调度。 系统的主要组成部分包括： 1. **前置层**：负责信息采集、控制、数据清洗和存储，确保数据的准确性和完整性。 2. **表现层**：提供了巡检管理工具，能利用C/S结构数据，为用户提供直观的界面和操作体验。 3. **应用服务层**：向客户提供图像浏览、富媒体识别、作业管理、电网拓扑管理等服务，实现业务的统一规范管理。 4. **应用逻辑层**：针对系统研发和管理人员，管理用户权限，识别飞行图像，统计分析空间数据，构建通用业务组件。 5. **数据访问与数据库**：对数据访问进行控制管理，存储无人机智能巡检系统中的所有数据。 在设备缺陷识别算法方面，文章提到了使用**深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, DCNNs）**，特别是**Faster-Rcnn**算法。这一算法通过训练样本，利用无人机拍摄的视频和照片，与数据库中的缺陷数据对比，以识别输电线路设备的故障。算法步骤包括样本制作、模型训练、模型测试、目标样本制作、模型应用和参数更新，确保高精度的设备缺陷识别。 系统框架设计上，无人机智能巡检管理系统综合了硬件设备、数据处理、人工智能等多个方面的技术，旨在实现高效、精准的输电线路巡检。无人机的使用极大地提高了巡检的覆盖范围和效率，而智能化的管理系统则优化了数据处理和故障识别流程，提升了电力系统的运维水平。 随着我国通用航空政策的放开，无人机技术的持续发展，此类智能管理系统将在电力行业中发挥更大的作用，解决无人机巡检过程中的数据管理问题，提高巡检工作的规范性和准确性，保障电力系统的稳定运行。同时，通过持续的数据分析和模型优化，系统有望在未来实现更加智能化、自动化的巡检作业。