本發(fā)明涉及巡檢架空電力線路故障，具體為一種基于故障圖像增強及優(yōu)化識別的無人機機巢。

背景技術：

1、巡檢架空電力線路故障主要涉及對線路沿線情況的巡視檢查，以及及時發(fā)現(xiàn)和記錄設備存在的缺陷和故障點，這些信息將作為線路檢修的依據(jù)，常使用無人機進行巡視；

2、例如公告號為cn112960132b的中國授權專利(一種分布式共享機巢及其電力線路無人機巡檢方法)：包括多種巡檢設備和能夠更換巡檢設備和無人機電池的機械手臂；巡檢方法包括：根據(jù)電力線路巡檢任務選擇分布式共享機巢，并生成巡檢三維路徑；根據(jù)巡檢三維路徑利用分布式共享機巢中的巡檢無人機執(zhí)行電力線路巡檢任務，獲得巡檢數(shù)據(jù)；基于圖像識別技術和點云數(shù)據(jù)處理技術分析巡檢數(shù)據(jù)，獲得電力線路巡檢結果。本發(fā)明能夠實現(xiàn)高效的多功能、全要素、全覆蓋自主巡檢。

3、但是，現(xiàn)有無人機在實際應用中暴露出路線規(guī)劃不精確、易導致碰撞損壞，續(xù)航能力差、巡檢效率低下，數(shù)據(jù)管理難、需要人力進行故障判別等問題，這不僅大大降低了檢修效率，還造成了非必要的金錢和資源浪費；因此，不滿足現(xiàn)有的需求，對此我們提出了一種基于故障圖像增強及優(yōu)化識別的無人機機巢。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于故障圖像增強及優(yōu)化識別的無人機機巢，以解決上述背景技術中提出的現(xiàn)有無人機在實際應用中暴露出路線規(guī)劃不精確、易導致碰撞損壞，續(xù)航能力差、巡檢效率低下，數(shù)據(jù)管理難、需要人力進行故障判別等問題，這不僅大大降低了檢修效率，還造成了非必要的金錢和資源浪費的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：一種基于故障圖像增強及優(yōu)化識別的無人機機巢，包括：無人機機巢主體，所述無人機機巢主體的內(nèi)部設置有降落平臺，所述降落平臺的上端設置有無人機，所述無人機的下端面安裝了毫米波雷達，所述毫米波雷達的一側安裝了三維激光掃描儀，所述無人機機巢主體的輸入端電性連接了邊緣算法一體機，所述無人機機巢主體的輸出端電性連接了云臺。

3、優(yōu)選的，所述無人機機巢主體的頂端設置有防護蓋，所述無人機機巢主體上表面設置有絲杠安裝槽，且絲杠安裝槽內(nèi)部安裝了滾珠絲杠滑軌，所述防護蓋和無人機機巢主體均為半圓形。

4、優(yōu)選的，所述無人機機巢主體的下端設置有固定底座，所述固定底座的后表面焊接有固定架，所述固定架的一端通過螺紋緊固件與無人機機巢主體螺紋固定。

5、優(yōu)選的，所述無人機機巢主體的前表面設置有檢修開口，所述檢修開口的內(nèi)部設置有防護門。

6、優(yōu)選的，所述邊緣算法一體機包括cosrtk實時巡線糾錯技術、t-fas無人機圖像增強及優(yōu)化識別算法和電巡故障圖像數(shù)據(jù)集。

7、優(yōu)選的，所述cosrtk實時巡線糾錯技術是基于kalman算法實現(xiàn)。

8、優(yōu)選的，所述電巡故障圖像數(shù)據(jù)集是基于國內(nèi)外開源的數(shù)據(jù)集，再加上超兩萬的對抗網(wǎng)絡算法，通過結合深度學習自采集數(shù)據(jù)集形成。

9、優(yōu)選的，所述cosrtk實時巡線糾錯技術包括rtk技術和三維激光點云準確判斷隱患等級技術，且無人機采用的是rtk技術進行定位。

10、優(yōu)選的，所述無人機由無人機載機系統(tǒng)、自動飛行系統(tǒng)和地面總控制系統(tǒng)三部分組成。

11、優(yōu)選的，所述t-fas無人機圖像增強及優(yōu)化識別算法基于encoder-decoder結構對分解得到的低照度照明圖像進行增強處理。

12、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：

13、1、本發(fā)明通過搭載基于kalman算法的cosrtk實時巡線糾錯技術以及自創(chuàng)t-fas無人機圖像增強及優(yōu)化識別算法，實現(xiàn)“主動預警、智能決策、自動巡檢、智能管控”，相對于現(xiàn)有無人機將視頻導入電腦，由后臺人員逐幀識別來說，提高運維人員的設備感知能力，缺陷發(fā)現(xiàn)能力，狀態(tài)管控能力，主動預警能力和應急外置能力，實現(xiàn)電網(wǎng)運維智能化，加快推動智能化巡視、智能化操作智能化安全實施進程，解決了現(xiàn)有無人機在實際應用中暴露出路線規(guī)劃不精確、易導致碰撞損壞，續(xù)航能力差、巡檢效率低下，數(shù)據(jù)管理難、需要人力進行故障判別等問題，這不僅大大降低了檢修效率，還造成了非必要的金錢和資源浪費的問題。

14、2、通過在無人機機巢主體上端設置防護蓋，無人機機巢主體內(nèi)安裝了帶動降落平臺上下移動的電動推桿，防護蓋和無人機機巢主體均為半圓形，無人機落在降落平臺上后，通過電動推桿帶動降落平臺下移，在合上防護蓋后，就成了一個完整的圓形，電動推桿帶動降落平臺上移，與防護蓋接觸，防護蓋下表面具有海綿底板，對無人機頂端起到限位擠壓的效果，避免無人機機巢移動的時候無人機晃動，圓形結構的無人機機巢，在移動的時候，只需要對整體進行滾動即可，不需要多人抬動，提高了移動便利性，相對于通過安裝滾輪來說，接地面積小，滾動的方式會更加省力，提高便利性，并且圓形結構，在下雨天，雨水可以順著弧面下落，相對于現(xiàn)有的方形來說，不易雨水堆積，并且中間也沒有縫隙，不易進水，提高了防水效果，提高了安全性，通過圓形的設計，同時可以省力移動，也能提高防水效果。

技術特征：

1.一種基于故障圖像增強及優(yōu)化識別的無人機機巢，包括無人機機巢主體(1)，其特征在于：所述無人機機巢主體(1)的內(nèi)部設置有降落平臺(3)，所述降落平臺(3)的上端設置有無人機(4)，所述無人機(4)的下端面安裝了毫米波雷達(11)，所述毫米波雷達(11)的一側安裝了三維激光掃描儀(12)，所述無人機機巢主體(1)的輸入端電性連接了邊緣算法一體機(13)，所述無人機機巢主體(1)的輸出端電性連接了云臺。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于故障圖像增強及優(yōu)化識別的無人機機巢，其特征在于：所述無人機機巢主體(1)的頂端設置有防護蓋(2)，所述無人機機巢主體(1)上表面設置有絲杠安裝槽(8)，且絲杠安裝槽(8)內(nèi)部安裝了滾珠絲杠滑軌，所述防護蓋(2)和無人機機巢主體(1)均為半圓形。

3.根據(jù)權利要求2所述的一種基于故障圖像增強及優(yōu)化識別的無人機機巢，其特征在于：所述無人機機巢主體(1)的下端設置有固定底座(5)，所述固定底座(5)的后表面焊接有固定架(9)，所述固定架(9)的一端通過螺紋緊固件(10)與無人機機巢主體(1)螺紋固定。

4.根據(jù)權利要求3所述的一種基于故障圖像增強及優(yōu)化識別的無人機機巢，其特征在于：所述無人機機巢主體(1)的前表面設置有檢修開口(6)，所述檢修開口(6)的內(nèi)部設置有防護門(7)。

5.根據(jù)權利要求1所述的一種基于故障圖像增強及優(yōu)化識別的無人機機巢，其特征在于：所述邊緣算法一體機(13)包括cosrtk實時巡線糾錯技術、t-fas無人機圖像增強及優(yōu)化識別算法和電巡故障圖像數(shù)據(jù)集。

6.根據(jù)權利要求5所述的一種基于故障圖像增強及優(yōu)化識別的無人機機巢，其特征在于：所述cosrtk實時巡線糾錯技術是基于kalman算法實現(xiàn)。

7.根據(jù)權利要求5所述的一種基于故障圖像增強及優(yōu)化識別的無人機機巢，其特征在于：所述電巡故障圖像數(shù)據(jù)集是基于國內(nèi)外開源的數(shù)據(jù)集，再加上超兩萬的對抗網(wǎng)絡算法，通過結合深度學習自采集數(shù)據(jù)集形成。

8.根據(jù)權利要求5所述的一種基于故障圖像增強及優(yōu)化識別的無人機機巢，其特征在于：所述cosrtk實時巡線糾錯技術包括rtk技術和三維激光點云準確判斷隱患等級技術，且無人機(4)采用的是rtk技術進行定位。

9.根據(jù)權利要求8所述的一種基于故障圖像增強及優(yōu)化識別的無人機機巢，其特征在于：所述無人機(4)由無人機載機系統(tǒng)、自動飛行系統(tǒng)和地面總控制系統(tǒng)三部分組成。

10.根據(jù)權利要求5所述的一種基于故障圖像增強及優(yōu)化識別的無人機機巢，其特征在于：所述t-fas無人機圖像增強及優(yōu)化識別算法基于encoder-decoder結構對分解得到的低照度照明圖像進行增強處理。

技術總結
本發(fā)明公開了一種基于故障圖像增強及優(yōu)化識別的無人機機巢，涉及巡檢架空電力線路故障技術領域，該基于故障圖像增強及優(yōu)化識別的無人機機巢，包括無人機機巢主體，所述無人機機巢主體的內(nèi)部設置有降落平臺，所述降落平臺的上端設置有無人機，所述無人機的下端面安裝了毫米波雷達，所述毫米波雷達的一側安裝了三維激光掃描儀，所述無人機機巢主體的輸入端電性連接了邊緣算法一體機，所述無人機機巢主體的輸出端電性連接了云臺，本方案解決了現(xiàn)有無人機在實際應用中暴露出路線規(guī)劃不精確、易導致碰撞損壞，續(xù)航能力差、巡檢效率低下，數(shù)據(jù)管理難、需要人力進行故障判別等問題，這不僅大大降低了檢修效率，還造成了非必要的金錢和資源浪費的問題。

技術研發(fā)人員：盧彤,尤澤釗,伍嘉慈,陳煒鉭,范雪嬌,黃軒,賴翠菊
受保護的技術使用者：閩南理工學院
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/6