毛先胤，马晓红，丰俊宽

(1.贵州电网有限责任公司 电力科学研究院，贵州 贵阳 550002； 2.苏州安软信息科技有限公司，江苏 太仓 215400)

随着我国社会经济的不断发展，电力设备的复杂程度和使用量不断提升，如何对电力设备进行快速、准确的巡视与检测已经成为电力企业十分重要的研究课题之一[1]。利用无人机与图像识别技术对电力设备进行检测是未来一段时间内必然的发展趋势，该检测方法具有准确性高、危险性低等方面的特征，结合相应的算法应用和系统设计，能够大幅提升电力设备缺陷检测的效率[2]。

1 整体功能设计

此次研究将图像缺陷识别算法和无人机技术应用到输电线路巡检系统的建设中，并在部分情况下将人工巡检与智能巡检结合起来，在工作人员手动操控无人机的情况下，结合智能避障技术来维持无人机的航行安全，通过无人机的悬停功能来拍摄电力设备图像，并将图像发送到地面站，通过图像缺陷识别算法来自动处理并检测所接收到的图像，进而输出统计与告警信息，最终完成巡视工作[3]。因此，此次研究所设计的电力设备缺陷智能识别系统由地面控制子系统和无人机巡视子系统2部分构成，整体框架如图1所示。无人机巡检子系统由无人机的各个硬件、避障管理功能模块以及无线通信子模块组成。无人机硬件主要由陀螺仪、姿态控制器、GPS、IOSD、电池、图传设备、机臂、电机组成[4]；臂障管理功能主要通过操作者手动调整无人机飞行姿态和标志物图像测距算法实现；……