一种无人机电力自动巡检方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术涉及电力巡检技术领域，公开了一种无人机电力自动巡检方法，包括以下步骤：采集电力巡检视频，将所述电力巡检视频分隔为多帧巡检图像，从所述巡检图像中筛选出包含巡检的兴趣点的图像作为样本图像；对所述样本图像中不同类别电力器件的兴趣点区域进行标注，得到标注框以及相应的兴趣点类别，建立训练样本集；采用所述训练样本集对神经网络进行训练得到识别模型；获取无人机巡检时拍摄的实时视频流，结合所述实时视频流以及所述识别模型对无人机进行巡检导航，获取兴趣点视频；采用所述识别模型对所述兴趣点视频进行兴趣点识别，并获取相应的兴趣点坐标，实现自动巡检。本发明专利技术可以实现全自动化的电力线路巡检。

【技术实现步骤摘要】
一种无人机电力自动巡检方法、装置及系统
本专利技术涉及电力巡检
，具体涉及一种无人机电力自动巡检方法、装置、系统以及计算机存储介质。
技术介绍
中国电网规模居世界第一，电力线路巡检市场巨大。实际巡检工作中，依靠人工的方式逐点排查依然是目前最主要的电力巡检方式，效率低下、人员不安全、易受天气影响,因此传统人工方式已远不能满足巡检需求。目前国内电力线路巡检新方式主要包括：机器人巡检、载人直升机巡检、无人机巡检等。但是目前实际投入巡检工作的新方式均存在一定的缺陷：(1)机器人巡检方式覆盖的面积小，操作难，日常维护不便；(2)载人直升机巡检对人员和场地要求严格，成本高，安全隐患大；(3)固定翼无人机巡检无法悬停定点巡视，起降要求高；(4)多旋翼无人机巡检除了续航时间短外没有明显的短板。因此，多旋翼无人机巡检是当前最具发展前景的电力巡检新方式，其安全性高、便于携带、操作简单、垂直起降、良好的滞空能力支持其轻松完成定点巡航任务，除此之外还可以搭载高清相机、红外、机载电脑等设备在无人机巡视路线中完成巡查任务。截止2017年，全国各电网公司已经配本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机电力自动巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：/n采集电力巡检视频，将所述电力巡检视频分隔为多帧巡检图像，从所述巡检图像中筛选出包含巡检的兴趣点的图像作为样本图像；/n对所述样本图像中不同类别电力器件的兴趣点区域进行标注，得到标注框以及相应的兴趣点类别，建立训练样本集；/n采用所述训练样本集对神经网络进行训练得到识别模型；/n获取无人机巡检时拍摄的实时视频流，结合所述实时视频流以及所述识别模型对无人机进行巡检导航，获取兴趣点视频；/n采用所述识别模型对所述兴趣点视频进行兴趣点识别，并获取相应的兴趣点坐标，实现自动巡检。/n

【技术特征摘要】
1.一种无人机电力自动巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集电力巡检视频，将所述电力巡检视频分隔为多帧巡检图像，从所述巡检图像中筛选出包含巡检的兴趣点的图像作为样本图像；
对所述样本图像中不同类别电力器件的兴趣点区域进行标注，得到标注框以及相应的兴趣点类别，建立训练样本集；
采用所述训练样本集对神经网络进行训练得到识别模型；
获取无人机巡检时拍摄的实时视频流，结合所述实时视频流以及所述识别模型对无人机进行巡检导航，获取兴趣点视频；
采用所述识别模型对所述兴趣点视频进行兴趣点识别，并获取相应的兴趣点坐标，实现自动巡检。


2.根据权利要求1所述的无人机电力自动巡检方法，其特征在于，采用所述训练样本集对神经网络进行训练得到识别模型，具体为；
将所述训练样本集分为训练集和测试集；
搭建神经网络，并进行网络初始化；
将所述训练集中样本图像分为多个批次；
采用一个批次的样本图像对所述神经网络进行训练，更新神经网络的权重参数；
采用测试集对训练后的神经网络进行验证，计算神经网络的损失值，判断所述损失值是否小于设定阈值，如果小于，则输出训练后的神经网络，得到所述识别模型，否则转上一步进行下一个批次的样本图像的训练。


3.根据权利要求2所述的无人机电力自动巡检方法，其特征在于，采用测试集对训练后的神经网络进行验证，计算神经网络的损失值，具体为；
将所述测试集中样本图像输入训练后的神经网络，得到预测框，计算所述预测框与相应的标注框之间的损失值。


4.根据权利要求2所述的无人机电力自动巡检方法，其特征在于，所述损失值包括置信度损失值和类别损失值；
计算所述置信度损失值以及类别损失值，具体为：采用交叉熵函数计算所述置信度损失值以及类别损失值。


5.根据权利要求1所述的无人机电力自动巡检方法，其特征在于，获取无人机巡检时拍摄的实时视频流，结合所述实时视频流以及所述识别模型对无人机进行巡检导航，获取兴趣点视频，具体为：
设置飞行起始点和飞行高度...

【专利技术属性】
技术研发人员：詹炜，孙晨帆，
申请(专利权)人：长江大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42