一种基于无人机电力巡检的缺陷检测系统及方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114281093A(43)申请公布日2022.04.05(21)申请号202111614849.4H04N5/232(2006.01)(22)申请日2021.12.27H04N7/18(2006.01)(71)申请人国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司地址225300江苏省泰州市凤凰西路2号(72)发明人戴永东姚建光张泽王茂飞翁蓓蓓鞠玲蒋中军毛锋王神玉(74)专利代理机构北京市隆安律师事务所11323代理人沈威(51)Int.Cl.G05D1/08(2006.01)G05D1/10(2006.01)H02G1/02(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图4页(54)发明名称一种基于无人机电力巡检的缺陷检测系统及方法(57)摘要本发明涉及一种基于无人机电力巡检的缺陷检测系统及方法，该系统包括：无人机和机巢侧智能分析服务器，无人机上设置有摄像头、机载端侧智能分析服务器和飞控平台；无人机按照预设巡检路径飞行，并在每个巡航点通过摄像头采集视频数据并发送至机载端侧智能分析服务器；机载端侧智能分析服务器根据视频数据提取视频图像并识别待拍摄的目标物，根据视频图像计算生成调整控制信号并调整无人机的飞行姿态，之后通过摄像头采集目标物图像；无人机完成巡检时将目标物图像发送至机巢侧智能分析服务器进行缺陷检测；本系统可以完成巡检过程中的自动拍摄任务，并且可以完成对所拍摄目标物的图像数据的缺陷检测分析。CN114281093ACN114281093A权利要求书1/2页1.一种基于无人机电力巡检的缺陷检测系统，其特征在于，包括无人机和机巢侧智能分析服务器，所述无人机上设置有摄像头、机载端侧智能分析服务器和飞控平台；所述无人机按照预设巡检路径飞行，并在每个巡航点通过摄像头采集视频数据并发送至机载端侧智能分析服务器；机载端侧智能分析服务器用于根据所述视频数据提取视频图像并识别待拍摄的目标物，根据视频图像计算生成调整控制信号并发送至无人机的飞控平台，所述飞控平台根据所述调整控制信号调整无人机的飞行姿态，使得目标物位于摄像头视野的中心，之后通过摄像头采集目标物图像；无人机完成巡检时将所述目标物图像发送至所述机巢侧智能分析服务器，所述机巢侧智能分析服务器用于根据所述目标物图像进行缺陷检测。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述目标物位于摄像头视野中心，为所述目标物的几何中心坐标与摄像头视野中心坐标重合，或者所述目标物的几何中心坐标位于摄像头视野中心坐标周围预设范围内。3.如权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述机载端侧智能分析服务器用于从所述视频数据中提取多帧视频图像，采用知识蒸馏的非均匀量化的FCOS目标检测算法检测所述视频图像，获得多个预测边框以及预测边框中目标物的所属类别置信度；根据所述所述类别置信度，计算平均所属类别置信度，根据所述平均所述类别置信度以及预测边框在视频图像中的位置坐标，确定无人机的调整方向和调整角度，根据所述调整方向和调整角度，生成所述调整控制信号。4.根据权利要求3所述的系统，所述机载端侧智能分析服务器用于根据所述所属类别置信度，统计多帧视频图像中同一预测边框的每一种所属类别的数量；选取同一预测边框中数量最多的所属类别对应的所属类别置信度并对其计算平均值，获得平均所属类别置信度；根据选取的预测边框在视频图像中的位置坐标，计算其中心度；将所述平均所述类别置信度与各个选取的预测边框的中心度相乘，获得最终置信度；按照最终置信度从大到小的顺序以及对应的预测边框的中心度，依次计算无人机的调整方向和调整角度。5.如权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述机巢侧智能分析服务器还用于根据目标物图像的灰度方差函数和图像熵函数，对采集的目标物图像进行图像质量计算，对同一目标物选取图像质量最高的目标物图像进行缺陷检测。6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述机巢侧智能分析服务器基于知识蒸馏的非均匀量化的FCOS目标检测算法训练获得缺陷检测模型，根据所述缺陷检测模块进行目标物的缺陷检测。7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述机巢侧智能分析服务器还用于：采集目标物缺陷的样本图像，并创建训练集；构建基于FCOS算法的全精度模型和低精度模型，所述全精度模型和低精度模型包括骨架网络层、特征融合层以及检测头层；根据所述训练集，对所述全精度模型进行训练，直到所述全精度模型收敛；根据所述训练集和收敛后的全精度模型，对所述低精度模型进行联合训练，将收敛之后的低精度模型作为所述缺陷检测模型。8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述机巢侧智能分析服务器还用于：2CN114281093A权利要求书2/2页将所述训练集输入至全精度模型，通过所述全精度模型的骨架网络层提取特征，