马艺峰

摘要：近年来，随着经济的不断发展，各地区的电力需求迅速增加，电网规模也在扩大。由于输电线路分散、断裂、绝缘子损坏等原因造成的输电故障，给企业和工业生产造成了不可挽回的经济损失，给人们的日常生活带来了极大的不便。因此，有必要对输电线路进行定期安全检查。由于输电线路地形复杂、交通条件不方便、高寒气候恶劣，传统的人工检查输电线路存在时间长、人力物力消耗大、检查人员安全保障低、人员技能限制检查结果等问题。

关键词：无人机;输电线路;深度卷积神经网络算法;缺陷图像识别

针对无人机巡检输电线路过程中，存在人工识别缺陷图像工作量大、效率低的问题，利用深度卷积神经网络算法开发无人机巡检数据智能管理平台，满足无人机飞行作业管理应用的需要。利用无人机巡视输电线的便利性，探究了基于无人机图像识别的无人机立体智能巡检应用平台的系统结构，采用深度卷积神经网络算法对无人机日常巡检产生的海量图像或视频数据进行预处理识别。

一、无人机立体智能巡检运用平台

无人机立体智能巡检应用平台包括“无人机巡视子系统”，“无线通信链路”和“缺陷图像智能识别子系统”3个部分，如图1所示。“无人机巡视子系统”和“缺陷图像智能识别子系统”通过“无线通信链路”进行数据的传输。在应用層通过接口组件方式与第三方系统平台实现应用集成、界面集成、数据集成，以满足基于无人机的输电线路巡检业务应用需求。……