【摘 要】
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随着电网规模的持续增长,输电线路巡检中的人员短缺情况日益加剧,加之巡检过程中复杂的环境条件,给日常巡检和维护造成诸多不便。无人机和深度学习技术的发展为构建人工协同和无人自主巡检的高效新模式提供了技术支撑,但目前无人机巡检作业存在自主化程度低、数据分析滞后、小目标缺陷难以检测等问题,导致巡检效率较低。针对目前存在的问题,本文提出了“基于深度学习的输电线路小金具缺陷检测”的研究课题,通过将深度学习技术
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随着电网规模的持续增长,输电线路巡检中的人员短缺情况日益加剧,加之巡检过程中复杂的环境条件,给日常巡检和维护造成诸多不便。无人机和深度学习技术的发展为构建人工协同和无人自主巡检的高效新模式提供了技术支撑,但目前无人机巡检作业存在自主化程度低、数据分析滞后、小目标缺陷难以检测等问题,导致巡检效率较低。针对目前存在的问题,本文提出了“基于深度学习的输电线路小金具缺陷检测”的研究课题,通过将深度学习技术和无人机技术相结合,使输电线路小金具缺陷巡检的过程高效化、智能化。本文主要研究工作包括以下内容:首先,针对输电线路上的小金具缺陷（螺母缺失、销钉缺失）低纹理、小尺度导致检测精度低的问题,本文基于YOLOv5l网络模型进行了改进,在网络的特征提取阶段,引入CBAM模块和非对称卷积结构来获取较多的底层语义信息和更丰富的深度特征。在本文构建的输电线路小金具缺陷数据集上的实验测试表明,提出的模型精度比基准模型的m AP高出了3.9%,在边缘端设备NX上达到了5FPS的检测速度,实现了精度和推理速度的兼容性提升。其次,针对无人机拍摄距离远而导致小金具在图像面积占比低以及操作繁琐的问题,本文提出了一种基于视觉控制的目标对焦算法,利用边缘端设备部署改进的YOLOv5s网络模型,根据检测结果对无人机云台和相机进行控制,实现了对于被检测区域的居中放大,增大了小金具在相机捕获画面的面积,进而提升检测小金具缺陷的能力。经过实验,改进后的YOLOv5s网络模型在边缘端设备NX上达到了16FPS的检测速度,满足了输电线路实时巡检的要求。最后,本文基于Android以及DJI Mobile SDK开发了一款针对于输电线路小金具缺陷的无人机自主巡检系统,其结合了本文改进后的YOLOv5l模型和基于视觉控制的目标对焦算法。该系统实现了航线规划、自主飞行、缺陷检测、查看视频、生成巡检报告等功能,用户只需要按照标准流程便可以实现无人机对输电线路小金具缺陷的自主巡检。经过在实际输电线路中与人工巡检实验结果对比可以证明本无人机自主巡检系统实现了高效率的巡检任务。
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