当前传统输变电线路定时巡检系统存在自动化程度低、故障识别准确率低等问题,为优化输变电线路的巡检系统,以提升其自动化水平和故障识别的精确度,文中采用了无人机低空遥感技术用于输变电线路巡检,通过无人机搭载高清摄像头获取高清图...当前传统输变电线路定时巡检系统存在自动化程度低、故障识别准确率低等问题,为优化输变电线路的巡检系统,以提升其自动化水平和故障识别的精确度,文中采用了无人机低空遥感技术用于输变电线路巡检,通过无人机搭载高清摄像头获取高清图像数据。同时,结合You Only Look Once version 5-Lite(YOLOv5-Lite)目标检测模型对图像中的故障进行实时识别,并对识别出的线路潜在故障点进行及时反馈。经实验测试,当巡检数据量为8 GB时,低空遥感技术的巡检时间仅为4.89 min。当巡检辐射频率为50 Hz时,低空遥感技术的巡检定时精度高达91.21%。此外,文中所提的目标检测模型的故障识别准确率高达92.64%。结果表明,结合无人机低空遥感技术与YOLOv5-Lite目标检测模型能够有效优化输变电线路的巡检系统,增强故障识别的准确性,为未来输变电线路巡检领域的智能化发展提供了技术支持。展开更多
文摘当前传统输变电线路定时巡检系统存在自动化程度低、故障识别准确率低等问题,为优化输变电线路的巡检系统,以提升其自动化水平和故障识别的精确度,文中采用了无人机低空遥感技术用于输变电线路巡检,通过无人机搭载高清摄像头获取高清图像数据。同时,结合You Only Look Once version 5-Lite(YOLOv5-Lite)目标检测模型对图像中的故障进行实时识别,并对识别出的线路潜在故障点进行及时反馈。经实验测试,当巡检数据量为8 GB时,低空遥感技术的巡检时间仅为4.89 min。当巡检辐射频率为50 Hz时,低空遥感技术的巡检定时精度高达91.21%。此外,文中所提的目标检测模型的故障识别准确率高达92.64%。结果表明,结合无人机低空遥感技术与YOLOv5-Lite目标检测模型能够有效优化输变电线路的巡检系统,增强故障识别的准确性,为未来输变电线路巡检领域的智能化发展提供了技术支持。
