【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的智能避障方法
本专利技术属于机器
，尤其涉及一种基于深度学习的智能避障方法。
技术介绍
伴随着整个社会的高速发展，人们的生活越来越离不开电，并且对电的需求越来越大，因此变电站的数量急剧上升。变电站是电供应的重要一环，变电站长久、稳定的运行是保障电能顺利供应的先决条件。变电站稳定的运行离不开对其日常巡检，传统采用人工巡检方式存在下列问题：第一，变电站需要一年四季长期巡检，部分恶劣天气极易威胁工作人员生命安全。第二，巡检任务需要工作人员具有极高的工作经验，因为经验不足造成的漏检将留下严重的安全隐患。第三，目前多数大型变电站都分布于交通、生活不便的郊区，都进一步增加了人工成本。因此，采用巡检机器人代替人工巡检已经成为变电站巡检的主流。传统巡检机器人是通过激光雷达或超声波雷达等传感器探测前方障碍物距离信息，指导巡检机器人避障，在变电站环境中，杂草会引发大量的激光雷达报警，但杂草并不会威胁到巡检机器人安全，此外传统避障方式没有检测障碍物类别模块，在杂草过于茂盛的环境中，巡检机器人将无路可走。
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的智能避障方法，其特征在于，所述步骤如下：/n步骤一：训练针对变电站特有障碍物检测的神经网络模型，并对障碍物的风险评级；/n步骤二：将经过训练的巡检机器人放入变电站环境中，基于神经网络模型进行巡检；/n步骤三：当障碍物引发巡检机器人报警时，调用神经网络模型进行检测，检测不同的障碍物，对巡检机器人进行不同方式的控制。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的智能避障方法，其特征在于，所述步骤如下：
步骤一：训练针对变电站特有障碍物检测的神经网络模型，并对障碍物的风险评级；
步骤二：将经过训练的巡检机器人放入变电站环境中，基于神经网络模型进行巡检；
步骤三：当障碍物引发巡检机器人报警时，调用神经网络模型进行检测，检测不同的障碍物，对巡检机器人进行不同方式的控制。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能避障方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘益岑，范松海，龚奕宇，刘小江，马小敏，罗磊，吴天宝，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：四川;51
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