杨学杰，陈文栋，许荣浩，李宋林，李建业

(1.国网淄博供电公司，山东 淄博 255022；2.国网智能科技股份有限公司，山东 济南 250002)

远距离输电的输电线路地处地势复杂、环境恶劣的区域，电力巡检工作面临严峻挑战。整个巡检过程以人工操作为主，无法对设备情况进行实时判断，作业效率低。无人机巡检是目前最可靠、最常用的输电线路巡检方式[1]，通过无人机对巡检区域的输电线路及其设备进行拍照，拍摄的图片数据经过人工整理后批量上传至服务器进行识别[2]。

针对巡检效率低的问题，业内专家进行了大量研究。刘狄[3]设计了输电线路远程智能图像识别巡检技术，对导线、绝缘子串进行有效识别与缺陷辨别；汤智谦等[4]在塔杆主材安装高清视频监测设备，用于监测输电线路通道运行信息；田力[5]提出一种无人机杆塔自动精细巡检系统，应用实时动态差分法(real-time kinematic，RTK)差分定位技术实现航线自动建立和自动飞行；董良[6]设计了一种500 kV输电线路巡检机器人，可初步实现输电线路的自动巡检；王丽娟[7]基于深度卷积神经网络对输电线路绝缘子故障进行检测；戚银城等[8]改进了SSD模型，用于输电线路巡检图像金具检测；张敏[9]设计了基于OneNet平台的输电线路在线监测系统，对输电线路状态进行实时监测；张昌赛[10]实现了机载光学定向和测距(light detection and ranging,Lidar)输电线走廊点云数据自动分类。综上所述，现有解决方案主要集中于对线路缺陷的自动分析和自动避障导航方面，对巡检过程中自动完成输电线路设备的识别并自动拍摄的研究较少。……