公开(公告)号：CN119645067A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411777687.X

申请日：2024-12-05

Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司鄂尔多斯供电分公司

Inventor： 刘昊 ,  顾广民 ,  赵力可 ,  冯艳阳 ,  杨星盟 ,  田毅帅 ,  王利平 ,  李刚强 ,  李煜峰 ,  白瑞

IPC: G05D1/46 ,  G05D1/633 ,  G05D1/644 ,  G05D1/648 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明涉及一种电力巡检无人机航线自动校正及更新方法，包括以下步骤：步骤S1:收集并整合巡检区域的地理信息系统GIS数据，并构建拓扑图；步骤S2:获取详细的地面和电网设施的点云数据，并根据获得的点云数据构建3D模型；步骤S3:基于拓扑图和3D模型，使用算法从3D模型中提取关键位置，确定初始航点，从电网设备的关键位置提取航点，采用路径规划算法连接所有提取的航点，生成初始巡检航线；步骤S4:结合实时天气、设备优先级、历史数据，校正初始巡检航线；步骤S5：结合度RTK GPS与环境自适应VIO算法结合，实现亚米级定位精度，在关键位置中心化成功后，自动更新航点并立即上传至控制中心，实现航线自动更新。本发明有效提升无人机巡检的准确性和效率。

公开(公告)号：CN119625570A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411682873.5

申请日：2024-11-22

Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司鄂尔多斯供电分公司

Inventor： 顾广民 ,  刘昊 ,  赵力可 ,  路和平 ,  万飞 ,  郭晓春 ,  代泽荟 ,  白瑞 ,  冯艳阳 ,  杨星盟

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的配电线路检测方法，包括以下步骤：S1:收集配电线路的正常和故障图像，使用无人机设备采集不同视角、不同光照条件下的图像，利用数据增广和合成技术扩充数据集；S2:在扩充后的数据集上应用自监督学习方法进行初步特征学习；S3:基于EfficientDet和Transformer构建配电线路检测模型S4:基于训练数据集训练配电线路检测模型，使用One‑Cycle Policy调节学习率，快速进入最佳学习阶段并防止过拟合，并使用Warmup策略优化初始阶段的学习过程；S5:采用模型剪枝和量化技术，得到最终的配电线路检测模型；S6将最终的配电线路检测模型部署在无人机设备上，实现现场实时故障检测和反馈。本发明能够大幅提高检测效率和准确性，并能有效应对多样化的环境变化和设备限制。

公开(公告)号：CN119600440A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411644838.4

申请日：2024-11-18

Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司鄂尔多斯供电分公司

Inventor： 顾广民 ,  刘昊 ,  赵力可 ,  路和平 ,  万飞 ,  郭晓春 ,  代泽荟 ,  刘丁华 ,  白瑞 ,  李煜峰

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V10/54 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/48 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06T7/277 ,  G06T7/70 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明涉及一种基于AI技术的无人机自主巡检方法，包括以下步骤：S1:在巡检过程中，使用机载摄像头捕获高分辨率图像，通过IMU和LiDAR的数据进行图像的空间校准，确保捕获的图像数据与物理环境精确对应；S2:使用Gabor滤波器提取图像中的纹理特征，应用Canny边缘检测算法获取图像中的边缘特征，并利用霍夫变换检测直线结构，辅助识别导线；S3:采用改进DeepLab模型来分割导线区域；S4:使用卡尔曼滤波器来对识别到的导线位置进行实时跟踪，并引入动态贝叶斯网络DBN，对导线的位置进行短期变化预测；S5:基于SLAM生成当前环境的地图，并基于RRT改进算法优化无人机的巡检路径。本发明实现精准的导线巡检，确保沿着导线的安全路线进行作业，提高效率并降低巡检的风险。

公开(公告)号：CN119596985A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411777688.4

申请日：2024-12-05

Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司鄂尔多斯供电分公司

Inventor： 顾广民 ,  刘昊 ,  赵力可 ,  路和平 ,  万飞 ,  郭晓春 ,  代泽荟 ,  刘丁华 ,  白瑞 ,  田毅帅

IPC: G05D1/46 ,  G05D1/246 ,  G05D1/633 ,  G05D1/644 ,  G05D1/247 ,  G05D1/648 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明涉及一种电力巡检复杂环境的无人机自主避障方法，包括以下步骤：S1:通过机载的摄像头和传感器获取巡检路径上的图像、LiDAR、光流传感器和IMU数据；S2:通过EKF滤波算法对多源数据进行融合；S3：使用Tiny YOLO模型进行实时障碍物检测和识别，所述Tiny YOLO模型引入双流网络，增强Tiny YOLO模型在资源受限场景下的检测能力；S4：利用深度学习对图像进行语义分割，获取不同类别物体的位置和状态，并与LiDAR生成的几何地图结合，通过ICP算法更新全局地图，使用g2o进行连续位姿图优化，减少路径估计中的漂移，得到语义地图；S5：利用D*Lite算法，计算新的安全路径，并动态调整无人机飞行策略。本发明有效提高无人机在电力巡检复杂环境中的避障能力和路径规划效率。