【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及基于無人機機載終端的多源數據融合處理，具體為基于無人機機載終端的多源數據融合處理方法。
技術介紹
1、配網是指從輸電網或地區發電廠接受電能，通過配電設施就地分配或按電壓逐級分配給各類用戶的電力網。是由架空線路、電纜、桿塔、配電變壓器、隔離開關、無功補償器及一些附屬設施等組成的，在電力網中起重要分配電能作用的網絡。配網線路一般暴露在室外，運行時就必然會受到自然環境、社會環境的影響。雷電、暴風雨等極端天氣可能會破壞或損毀配電網設備，或者造成電擊等事故的產生。而在城鄉一體化化建設過程中，存在不合理的綠化植株建設問題，違章建筑的建設問題；人為地偷盜、亂接線、故意破壞配網線路等問題，這些問題都會對配電設備的正常運行造成影響，甚至導致安全事故的發生及法律風險。
2、由于配電網設備高可靠性的要求，設備停電試驗項目很少，日常巡視是主要的設備狀態管控手段，運維人員對于有效且高效的巡檢手段需求較為迫切。在配網巡檢過程中，針對日常剛需的巡檢工作會浪費大量的人力，且巡檢過程難免出錯，巡檢環境惡劣，有時對巡檢人員的人身安全造成傷害等情況。因此，無人機開始被用于配網線路巡檢。
3、在無人機巡檢時，設備故障的自動識別和智能診斷技術尤為重要。目前國內在電力圖像診斷領域的研究主要是針對常見的線路缺陷類型或特定問題進行檢測識別，例如輸電線斷股、螺絲脫落、絕緣子破損、防振錘破損、線夾破損、間隔棒的定位的話，若出現其他情況，則會識別錯誤，這導致配網缺陷識別準確率低；
4、單一的識別機載終端只能針對某種類型的缺陷進行識別
5、因此，本專利技術提供基于無人機機載終端的多源數據融合處理方法以解決上述提出的問題。
技術實現思路
1、（一）解決的技術問題
2、針對現有技術的不足，本專利技術提供了基于無人機機載終端的多源數據融合處理方法，通過點云解算進行lipowerline軟件一鍵自動生成航線；利用ai圖像識別平臺配合熱紅外巡檢進行數據信息整合，對單一缺陷隱患表格數據進行擴充，為隱患管理表格報告的構建提供足夠的數據，提高數據的準確率等優點，解決了單一的識別機載終端只能針對某種類型的缺陷進行識別，無法進行全面的缺陷的整合管理的問題。
3、（二）技術方案
4、為實現上述通過點云解算進行lipowerline軟件一鍵自動生成航線，計算無人機巡檢航線的信息，減少了數據傳輸量，能夠快速的執行無人機巡檢航線同步；利用ai圖像識別平臺配合熱紅外巡檢進行數據信息整合，對單一缺陷隱患表格數據進行擴充，為隱患管理表格報告的構建提供足夠的數據，提高數據的準確率等優點，解決了單一的識別機載終端只能針對某種類型的缺陷進行識別，無法進行全面的缺陷的整合管理的目的，本專利技術提供如下技術方案：
5、基于無人機機載終端的多源數據融合處理方法，包括以下步驟：
6、步驟一：采用無人機對配網線路通道和配網桿塔進行巡檢；
7、步驟二：采用ai智能分析平臺和電力巡檢綜合管理平臺進行多源數據融合對無人機進行巡檢輔助控制；
8、步驟三：首先在無人機進行巡檢時采用點云解算對危險點進行精細化巡檢航線規劃分析；
9、通過點云解算進行lipowerline軟件一鍵自動生成航線，計算無人機巡檢航線的信息，減少了數據傳輸量，能夠快速的執行無人機巡檢航線同步；
10、步驟四：然后通過無人機進行配網的ai圖像識別；
11、步驟五：最后通過無人機進行熱紅外巡檢；
12、步驟六：然后將步驟四和步驟五得到的數據進行信息整合，完成隱患管理表格報告的生成；
13、利用ai圖像識別平臺配合熱紅外巡檢進行數據信息整合，對單一缺陷隱患表格數據進行擴充，為隱患管理表格報告的構建提供足夠的數據，提高數據的準確率等優點，解決了單一的識別機載終端只能針對某種類型的缺陷進行識別，無法進行全面的缺陷的整合管理。
14、優選的，所述ai智能分析平臺提供無人機巡檢缺陷自主標定、缺陷識別、模型訓練的輔助工作。
15、優選的，所述電力巡檢綜合管理平臺對巡檢設備進行綜合管理，對巡檢航線進行自動生成，對巡檢任務進行管理，對無人機作業狀態進行實時監控。
16、優選的，所述無人機本身具備高精度幾何標定與時間同步技術、gnss/imu組合導航算法和機器人連續同步定位與導航slam算法，將多源數據融合獲取無人機的精確定位。
17、優選的，所述步驟三中點云解算包括自適應場景化的點云解算技術，點云處理算法和大數據與三維特征增強算法，通過激光掃描獲取點云數據。
18、優選的，所述步驟四中ai圖像識別包括絕緣子自爆識別、金具銹蝕識別、螺栓缺失識別和異物監測識別。
19、優選的，所述無人機還包括云端加載航線、斷點續飛、桿塔標記。
20、（三）有益效果
21、與現有技術相比，本專利技術提供了基于無人機機載終端的多源數據融合處理方法，具備以下有益效果：
22、1、該基于無人機機載終端的多源數據融合處理方法，通過點云解算進行lipowerline軟件一鍵自動生成航線，計算無人機巡檢航線的信息，減少了數據傳輸量，能夠快速的執行無人機巡檢航線同步。
23、2、該基于無人機機載終端的多源數據融合處理方法，通過利用ai圖像識別平臺配合熱紅外巡檢進行數據信息整合，對單一缺陷隱患表格數據進行擴充，為隱患管理表格報告的構建提供足夠的數據，提高數據的準確率等優點，解決了單一的識別機載終端只能針對某種類型的缺陷進行識別，無法進行全面的缺陷的整合管理。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.基于無人機機載終端的多源數據融合處理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于無人機機載終端的多源數據融合處理方法，其特征在于，所述AI智能分析平臺提供無人機巡檢缺陷自主標定、缺陷識別、模型訓練的輔助工作。
3.根據權利要求1所述的基于無人機機載終端的多源數據融合處理方法，其特征在于，所述電力巡檢綜合管理平臺對巡檢設備進行綜合管理，對巡檢航線進行自動生成，對巡檢任務進行管理，對無人機作業狀態進行實時監控。
4.根據權利要求1所述的基于無人機機載終端的多源數據融合處理方法，其特征在于，所述無人機本身具備高精度幾何標定與時間同步技術、GNSS/IMU組合導航算法和機器人連續同步定位與導航SLAM算法，將多源數據融合獲取無人機的精確定位。
5.根據權利要求1所述的基于無人機機載終端的多源數據融合處理方法，其特征在于，所述步驟三中點云解算包括自適應場景化的點云解算技術，點云處理算法和大數據與三維特征增強算法，通過激光掃描獲取點云數據。
6.根據權利要求1所述的基于無人機機載終端的多源數據融合處理方法，其特
7.根據權利要求1所述的基于無人機機載終端的多源數據融合處理方法，其特征在于，所述無人機還包括云端加載航線、斷點續飛、桿塔標記。
...【技術特征摘要】
1.基于無人機機載終端的多源數據融合處理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于無人機機載終端的多源數據融合處理方法，其特征在于，所述ai智能分析平臺提供無人機巡檢缺陷自主標定、缺陷識別、模型訓練的輔助工作。
3.根據權利要求1所述的基于無人機機載終端的多源數據融合處理方法，其特征在于，所述電力巡檢綜合管理平臺對巡檢設備進行綜合管理，對巡檢航線進行自動生成，對巡檢任務進行管理，對無人機作業狀態進行實時監控。
4.根據權利要求1所述的基于無人機機載終端的多源數據融合處理方法，其特征在于，所述無人機本身具備高精度幾何標定與時間同步技術、gnss/imu組合...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張愈，劉群，辛金澤，李偉，周旭，劉忠鋒，余翠，
申請(專利權)人：西安天茂數碼科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。