无人机智能巡检的技术实现通过集成多传感器融合、自动导航、人工智能等技术,从而完成高效、精准的设备检测与数据分析。系统架构设计主要包含硬件组成与软件系统两大部分。对光伏电站来说,融入无人机巡检系统来对电站设备进行更好的运维管理,是促进管理智能化不可或缺的一环,同时也是电站运维管理的一大发展趋势。
无人机光伏智能巡检系统,根据光伏电站的运维管理内容设计一种专用的软硬件结合系统架构,其中硬件组成部分通过无人机本体搭载高性能动力系统、稳定飞行平台及可见光、红外热成像、LiDAR等多类型传感器;地面控制站用于负责任务规划、飞行监控及数据接收;通信系统则是采用4G/5G或卫星通信,确保实时数据传输与指令下达。软件系统部分中的飞行控制系统集成GPS/北斗定位、惯性导航、视觉技术等,实现自主导航与路径规划;数据处理与分析软件利用深度学习算法对图像进行目标检测、分类及异常识别。
无人机巡检系统的关键技术实现,主要在于自动导航与路径规划、图像识别与故障检测以及数据处理流程几个方面。自动导航与路径规划需要结合GPS/北斗等定位技术的综合运用,在无GPS信号时可通过视觉SLAM或预存地图等来实现准确定位;路径优化采用多种算法来进行最优路径规划,利用强化学习模型实现动态避障。
图像识别与故障检测包含多光谱数据采集以及深度学习模型,通过可见光摄像头检测表面缺陷(裂纹、污渍)、红外热成像识别热斑效应实现多光谱数据采集,训练深度学习模型来有效识别组件故障。数据处理流程首先是对初始数据的格式转换、图像增强(直方图均衡化)、去噪(高斯滤波)等预处理,然后对数据进行分析,结合分析与报告功能,自动生成巡检报告,标注故障位置与类型,为运维团队提供决策支持。
本文由陕西公众智能科技有限公司小编撰写。
审核编辑 黄宇
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