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摘要
针对目前库区巡视检查自动化程度低、数据采集与管理方式落后等问题,文章提出了一种基于深度学习的多旋翼无人机智能采集诊断系统设计方案。该系统以无人机搭载摄像头作为巡视工具,使用深度学习算法优化巡视飞行路径,采集库区水位、沿库滑坡、漂移物等影响水库安全运行的环境信息,再由网络传输到地面信息站服务器,并在地面信息站建立智能诊断系统,对所采集的数据进行挖掘。通过数据及地形图片信息优化对比,分析出现的异常情况,并作出环境状态评估,实现对库区全方位的远程监控及异常定位,解决了传统人工巡检中工作量大、人身安全和巡检结果的可靠性得不到保障等难题。文章研究可为无人机在水电厂库区巡检中应用提供参考。
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单位国网湖南省电力有限公司
