一种适用于风电场线路的无人机巡检数据智能处理方法技术

本发明专利技术公开了一种适用于风电场线路的无人机巡检数据智能处理方法，该方法包括以下步骤：处理巡检数据的基本信息，自动分块分类巡检数据中的图像数据并命名，自动匹配现有的数据库评级图像数据，进行故障预测，生成巡检报告并更新数据库，最后工作人员可根据自动或人工处理后生成的巡检报告安排风电场线路检修。本发明专利技术的方法可提高风电场线路无人机巡检数据处理的效率，减轻风电场巡检的工作量，推动风电场巡检智能化的发展。风电场巡检智能化的发展。风电场巡检智能化的发展。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于风电场线路的无人机巡检数据智能处理方法


[0001]本专利技术设计风电场线路巡检
，具体涉及一种适用于风电场线路的无人机巡检数据智能处理方法。

技术介绍

[0002]当前，无人机巡检已成为风电场等线路智能巡检的主要方式。无人机在执行巡检任务时拍摄了大量的巡检数据资料，而对于这些巡检数据，目前主要的处理方法是人工后台处理或人工在线监视处理。然而，人工处理无人机巡检数据的方法效率低下且质量堪忧，随着无人机的广泛应用，人工处理无人机巡检数据的方法却并不值得继续推广。
[0003]因此，现有技术还有待与改进和发展。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种适用于风电场线路的无人机巡检数据智能处理方法，使用多种智能算法帮助风电场快速地处理线路的无人机巡检数据，提高风电场线路巡检的效率。
[0005]本专利技术提供一种适用于风电场线路的无人机巡检数据智能处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用预先设定的程序整理巡检数据的基本信息；S2、使用图像分块模型自动对巡检数据中的图像数据进行分块分类处理，并根本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于风电场线路的无人机巡检数据智能处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用预先设定的程序整理巡检数据的基本信息；S2、使用图像分块模型自动对巡检数据中的图像数据进行分块分类处理，并根据命名规则使用图像分类算法对处理后的图像数据进行命名；S3、使用图像识别算法自动匹配现有的数据库，根据图像数据中故障的情况，对本次巡检的图像数据进行评级，对无法处理的图像数据请求人工处理；S4、根据巡检数据和数据库中的历史数据，使用预测模型对处理后的巡检数据进行故障预测；S5、给出本次风电场巡检的巡检报告，并更新数据库。2.根据权利要求1所述的一种适用于风电场线路的无人机巡检数据智能处理方法，其特征在于，在步骤S1中，所述巡检数据包括基本信息和图像数据，所述基本信息包括风电场线路基础数据、风电场线路坐标、人员信息、无人机基础数据、工作日志以及通知公告；所述图像数据包括无人机在巡检时拍摄的图像信息和拍摄时无人机的坐标信息。3.根据权利要求1所述的一种适用于风电场线路的无人机巡检数据智能处理方法，其特征在于，在步骤S2中，使用Snake模型对巡检数据中的图像数据进行分块，使用序贯相似性检测法对分块后的图像数据进行识别分类。4.根据权利要求3所...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁茂琪，李甲煌，谈重磊，蔡斌，梁辛征，李磊升，
申请(专利权)人：广西灵山大怀山新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：