摘 要
随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的提升，传统的人工电力线路测绘与巡检方式已难以满足高效、精准的需求，基于无人机技术的智能化解决方案逐渐成为研究热点。本研究旨在探索无人机在电力线路测绘与巡检中的应用潜力，通过集成高精度传感器、图像处理算法及自主导航技术，构建一套完整的无人机电力线路监测系统。研究采用多源数据融合方法，结合激光雷达点云数据与高分辨率影像，实现了对电力线路及其周边环境的三维重建与精细化建模。同时，基于深度学习的目标检测算法被引入以自动识别线路缺陷，如绝缘子破损、导线断股等问题，显著提升了巡检效率与准确性。实验结果表明，该系统能够在复杂地形条件下完成高精度测绘任务，并实现对线路故障的快速定位与分类，其检测准确率较传统方法提高了约25%。此外，研究还提出了一种基于路径优化算法的无人机巡检策略，有效降低了能耗并延长了单次作业时间。
关键词
无人机电力巡检；多源数据融合；深度学习目标检测
目 录
引言 1
1 无人机测绘技术基础研究 1
1.1 无人机测绘原理概述 1
1.2 测绘传感器技术分析 2
1.3 数据采集与处理方法 2
1.4 精度评估与误差控制 3
2 电力线路测绘关键技术 3
2.1 电力线路特征提取方法 3
2.2 高精度三维建模技术 4
2.3 地形适配与路径规划 4
2.4 数据融合与可视化呈现 5
3 无人机巡检系统设计与实现 5
3.1 巡检任务需求分析 5
3.2 无人机平台选型与优化 6
3.3 智能识别算法开发 6
3.4 实时监控与数据传输 7
4 巡检数据分析与应用实践 7
4.1 缺陷检测与分类方法 7
4.2 数据驱动的运维决策支持 8
4.3 巡检效率评估体系构建 8
4.4 典型案例分析与经验总结 9
结论 10
参考文献 11
致 谢 12
随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的提升，传统的人工电力线路测绘与巡检方式已难以满足高效、精准的需求，基于无人机技术的智能化解决方案逐渐成为研究热点。本研究旨在探索无人机在电力线路测绘与巡检中的应用潜力，通过集成高精度传感器、图像处理算法及自主导航技术，构建一套完整的无人机电力线路监测系统。研究采用多源数据融合方法，结合激光雷达点云数据与高分辨率影像，实现了对电力线路及其周边环境的三维重建与精细化建模。同时，基于深度学习的目标检测算法被引入以自动识别线路缺陷，如绝缘子破损、导线断股等问题，显著提升了巡检效率与准确性。实验结果表明，该系统能够在复杂地形条件下完成高精度测绘任务，并实现对线路故障的快速定位与分类，其检测准确率较传统方法提高了约25%。此外，研究还提出了一种基于路径优化算法的无人机巡检策略，有效降低了能耗并延长了单次作业时间。
关键词
无人机电力巡检；多源数据融合；深度学习目标检测
目 录
引言 1
1 无人机测绘技术基础研究 1
1.1 无人机测绘原理概述 1
1.2 测绘传感器技术分析 2
1.3 数据采集与处理方法 2
1.4 精度评估与误差控制 3
2 电力线路测绘关键技术 3
2.1 电力线路特征提取方法 3
2.2 高精度三维建模技术 4
2.3 地形适配与路径规划 4
2.4 数据融合与可视化呈现 5
3 无人机巡检系统设计与实现 5
3.1 巡检任务需求分析 5
3.2 无人机平台选型与优化 6
3.3 智能识别算法开发 6
3.4 实时监控与数据传输 7
4 巡检数据分析与应用实践 7
4.1 缺陷检测与分类方法 7
4.2 数据驱动的运维决策支持 8
4.3 巡检效率评估体系构建 8
4.4 典型案例分析与经验总结 9
结论 10
参考文献 11
致 谢 12
