摘" 要：無人機在跨行業(yè)整合新興技術方面具備獨特優(yōu)勢，高效應用無人機輕量化模型自主巡檢，及其更具專業(yè)特征的科學搭載診斷檢測方法，實現(xiàn)一機多目標、多任務提升飛行效率，拓展實際工作需求，為電力企業(yè)智能運檢及AI運維服務提供新的解決方案，與此同時持續(xù)改進的深度學習能力，精確識別功能與綜合評價輔助決策體系，為全新視角開創(chuàng)低空經濟應用提供案例參考。

關鍵詞：無人機搭載；輕量化應用；監(jiān)測檢測；一鍵起降；智能反饋

中圖分類號：V279" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2024）36-0161-04

Abstract： UAVs have unique advantages in integrating emerging technologies across industries. They efficiently apply unmanned aerial vehicle lightweight models for independent inspection and its more professional scientific mounted diagnostic and testing methods to achieve multiple goals and multiple tasks for one aircraft and improve flight efficiency， expand practical work needs， provide new solutions for intelligent operation inspection and AI operation and maintenance services of power companies， and at the same time， continue to improve in-depth learning capabilities， accurate identification functions and comprehensive evaluation auxiliary decision-making systems. It provides a case reference for creating low-altitude economic applications from a new perspective.

Keywords： UAV carrying; lightweight application; monitoring and testing; one-click take-off and landing; intelligent feedback

近年來，無人機在電網巡檢的飛速發(fā)展，應用場景將更加的豐富，特別是打破現(xiàn)場最后一公里的實際需求，對發(fā)現(xiàn)隱蔽性缺陷起到了輔助研判作用，但與此同時由于無人機巡檢過程中周遭環(huán)境復雜、飛控條件限制、頻次密集且任務多變等挑戰(zhàn)，實際開展的輕量化檢查檢測工作不多，較為零星，發(fā)現(xiàn)的缺陷較少，還不能較完整反映出運行狀況，主動客觀評價安全運營質量，現(xiàn)場亟需對相關搭載監(jiān)測檢測新技術深入研究，并逐步應用生產實踐，進一步優(yōu)化精準飛行、定點檢測、預警識別等實際功能需求。

1" 深入拓展無人機精益管控場景

1.1" 跨行業(yè)整合新興技術

經常性跨行業(yè)交流學習，如先進搭載力、重載機械作業(yè)能力、視覺解讀能力、語音解析、個人單兵與無人機對接應用作業(yè)場景，可以在地下空間、高空檢修、連續(xù)性全天候保供搶修和安全管控等各專業(yè)，多維度拓展新的實景解決方案。此外，還需整合現(xiàn)有無人機各家之長，例如有的專精特公司要持續(xù)溝通壓擔子、加任務，拓新業(yè)務承載能力；有的創(chuàng)新團隊已有一定研發(fā)能力與協(xié)調能力，要組織力量探討海陸空一體化應用實景；有一些無人機操作手見長的作業(yè)小組，要做好對準現(xiàn)場的實操競技能力。

1.2" 內控專業(yè)發(fā)揮新動能

未來1～3年的業(yè)務布局，基于專業(yè)無人機業(yè)務公司的建立，綜合智能化電網網架的新發(fā)展，其縱深應用場景需求，甚至會超越智能終端檢測、不停電檢修等分支專業(yè)發(fā)展，而且精益需用、需求與實戰(zhàn)對接難度，可比電網傳統(tǒng)作業(yè)環(huán)境更為復雜與嚴峻，需要一大批高精專人才聚集，一大批高技能作業(yè)飛手，匹配完成精細化實踐工作，其蘊含的主動合作與高效集成的深遠空間，將形成全新的智能運維能力，更顯著地提升安全管控及經濟高附加值能力，迸發(fā)出更廣泛的社會效益與示范引領，對電力企業(yè)品牌價值、增值服務意義深遠。

1.3" 實踐中鍛煉攀高能力

在實踐中提練匯聚新技術成果，匹配現(xiàn)有應用場景，如機巢的布置，仍需深入實際，適應新的目標需求，善于把握先進生產力方向，對接輸變電、供配電一線需求，聯(lián)合需求方一起解決問題，協(xié)同應對新的業(yè)務層面的壓力挑戰(zhàn)。通過深度強化學習方法對電力專用模型進行科學訓練，匹配編碼器和解碼器的模型架構，實現(xiàn)無人機多任務路徑在線優(yōu)化。圖1是無人機自主巡檢技術路徑。

2" 輕量化模型適應無人機自主巡檢

2.1" 自主巡航增實效

構建一機多任務最優(yōu)航線一次起降，提升新技術攻關能力，相對于人工巡視提高3～4倍工作效能。結合現(xiàn)場調研及實際工作需求，優(yōu)化單個無人機巡檢工作任務，針對現(xiàn)有深度強化學習算法在無人機自主導航任務中面臨環(huán)境局部可觀且感知信息不足問題，基于非確定性策略強化學習算法，開展對未知環(huán)境下的端到端無人機自主導航任務訓練，在高密度配網負荷運行區(qū)域及保供電現(xiàn)場運維核心供區(qū)，多模態(tài)規(guī)劃生產任務飛行航線，預設配置循環(huán)飛機巢，適應多個巡檢、防外破驗收、反事故演練等工作需求，一鍵起降單機自主巡航完成所交辦的各項任務。通過對歷史記憶信息與當前的觀測整合處理，提取觀測數(shù)據的時序遞進關系，從而增強局部可觀條件下的狀態(tài)估計能力，有效增強無人機自主導航算法的收斂性和穩(wěn)定性。

2.2" 精益算法出實招

優(yōu)化電力巡檢專用模型，多模態(tài)設置無人機一次飛作業(yè)場景，可視化推送輸配網線路運行狀態(tài)，提升視覺成像、神經網絡等新技術深度學習能力，相比常規(guī)人工巡視，嚴重及以上缺陷百分百檢出無死角，缺陷漏檢率顯著下降。同時基于模擬地理空間聯(lián)動城市地圖，提升無人機自主導航作業(yè)能力，多視角準確識別線路變更、桿線遷移、設備維保動態(tài)，形成工程（檢修、維護）預驗收報告，預警臨近線路城建違章作業(yè)、預判運行通道樹木生長等異動狀況，篩選危急缺陷、嚴重缺陷及一般缺陷，實時反饋網格監(jiān)控，提示輸配電責任人（網格長）第一時間動態(tài)可視化掌控異常，并采取相應的消缺整改措施。圖2是無人機輕量化專業(yè)模型構建。

2.3" 動態(tài)賦能見真章

運用無人機飛行信息，融入設備地理信息功能模態(tài)，同步反饋網格監(jiān)控輔助研判，實時可觀可測危險點通道、局部設備狀態(tài)及架空線路全景標注，協(xié)同各專業(yè)部門分類推理，提升專業(yè)深化分析能力。汲取多任務語音聲控、視覺圖像新技術，推進現(xiàn)場信息即送即達低時延符合國家規(guī)范，加速激光導航結合網格化運維線路地理信息，通過圖模修正及自主糾偏雙重擬合，增強對輔助決策空間的適應性，解決實時響應能力不足、收斂速度緩慢、泛化能力受限以及訓練成本高昂等問題，全方位覆蓋線、變、用戶，實現(xiàn)立體式桿、線、通道與PMS設備信息的實時一致性，全景式展現(xiàn)設備狀態(tài)，輔助規(guī)劃、設計、檢修、運行和調控部門可視化分析與決策。

3" 科學搭載無人機診斷檢測促成效

3.1" 多項任務搭載提升效能

分析現(xiàn)有無人機巡檢技術，對輸配網新技術發(fā)展推進還存在的盲區(qū)，結合紅外測溫、成像、超聲波檢測，確定從日常巡檢到精確定點的無人機轉場搭載工作方案，增強空間特征提取能力并降低計算冗余，避免上下采樣導致的小目標特征信息丟失，并豐富小目標檢測詳細信息，增強網絡尺度特征融合能力，注入邊界框的形狀和尺度信息，聚焦困難樣本，增強邊界框回歸效果。

收集現(xiàn)有巡檢資料，分析存在的短板，觀測盲區(qū)和漏點，提出可視化解決措施，研判通用圖像糾偏與標準裝置圖的差異，提出動態(tài)執(zhí)行狀態(tài)抗干擾能力，篩選干擾因子，分辨無效解析，分離相關重疊圖影。利用最小外接矩形方法，實現(xiàn)輸配電路徑點云分段處理，并根據每段點集的最小外接矩形信息，形成初始巡航線位置，快速實現(xiàn)輸配電場景點云的巡航通道自動生成。

3.2nbsp; 動態(tài)擬合現(xiàn)場多變需求

針對在復雜環(huán)境下無人機巡檢匹配自主導航中所呈現(xiàn)出的視覺成像定位問題，聚合深度學習特征的實時影像快速檢索方法，狀態(tài)模擬飛行幀數(shù)與頻次迭代及所獲空間變換參數(shù)，建立可變空間預演伸縮景像模型范式，可調式空間作業(yè)對應缺陷信息定位、校正、篩選，精準實現(xiàn)動態(tài)異?？蓞⒖急嫖龀上穹桨浮?/p>

移動變換空間坐標，聚合生成影像，穩(wěn)定全局特征表達向量，在不損失檢索精度的前提下提高檢索速度，方便對初始檢索結果進行快速預判斷，對全局特征向量構建檢索索引，自動弱化多場景下干擾梯度，實現(xiàn)預定目標值下，環(huán)境保真的可信度，高效篩檢異常，完善無損檢測缺陷分類的準確率。

3.3" 持續(xù)精專檢測識別缺陷

在無人機圖像目標檢測中，常常遇到復雜場景，相當一部分目標特征難提取且小目標容易被淹沒在噪聲中，通過分析聲波變化強弱與梯度增益函數(shù)的關系，設置觀測目標關鍵技術參數(shù)的限定范圍，多場景評價無人機各時段反饋異常特征，辨析疑似家族性缺餡軌跡，提出不停電檢修可視化方案。

設2架無人機航線實際飛行距離為

D1iyz（t）-D2iyz（t）=（（x1（t）+u1（t））-（（x2（t）+u2（t）），（1）

式中：x1（t），x2（t）為無人機i的標稱位置，m；u1（t），u2（t）為位置誤差概率密度函數(shù)；D1iyz（t），D2iyz（t）為無人機的實際位置，m。則t時刻無人機i重構位置計算如下

n（t）=n（t-1）+， （2）

式中：若t-1時刻，無人機i的重構位置為n（t-1），i=1，…，n。這樣就可以計算2架無人機側向機體重疊概率？子i（t）

，（3）

式中：li為2架無人機側向間隔值，m；vi為速度誤差服從均值；p為每小時航線放行無人機架次的期望值。

示范整段連續(xù)捕捉信息不間斷分析，對航跡序列進行重構，以更高的準確度預測集群航跡目的地，綜合數(shù)字化圖模信息，細化異常缺陷分類排序解決方案，全方位、全過程跟蹤缺陷成因、溯源歸類、等級劃分，結合無損檢查檢測圖譜分析成果，綜合評判隱性缺陷，為科學有效、規(guī)范指導狀態(tài)檢修提供輔助策略。

4" 無人機智能巡檢及AI運維服務

4.1" 改進一鍵巡測智能起降

由于無人機起降精確定位功能時有偏差，入窠不準，機件易受損等問題，基于現(xiàn)場可編程門陣列與數(shù)字信號處理器架構的無人機探測系統(tǒng)，自適應閾值分割方法提取目標，有效解決復雜背景下的紅外小目標檢測問題，提高無人機探測系統(tǒng)在不同場景下的適用能力與檢測能力。同時，針對無人機自主充（換）電功能，實際連續(xù)長距離巡檢受限，無人機窩工時段增長等問題，還需要深入優(yōu)化一鍵起降模式，依托北斗導航+城市地圖基礎坐標引導，RTK準確定位、校準無人機機巢，實現(xiàn)充（換）電、初步航線首末點規(guī)劃、發(fā)令自主巡檢和避障風險預控等拓展功能。

合理設置無人駕駛車載無人機起降與充換電模式，補充臨時性保供電或防外破值守等應用場景，實現(xiàn)自主巡檢、AI路徑規(guī)劃、全線巡檢模式、跳飛巡檢模式、單桿單線全檢模式和單桿局部特檢模式，全過程符合線路通道安全巡視工作要求。

4.2" 提升輕量化精準識別功能

鑒于輕、中、大型無人機應用不充分，搭載紅外、紫外、超聲波探傷定位缺陷功能不強，發(fā)現(xiàn)線路局部重過載，預防斷桿斷線識別缺陷能力不強等問題，僅從回放圖片圖像信息初步分析，顯現(xiàn)出AI大模型標注推理機制不全，影響異常缺陷預警并正確處置指導狀態(tài)檢修。此外，無人機特殊巡檢（搭載紅外檢測等）、無人機故障巡檢、無人機交叉特巡、伴飛對飛特巡、開啟夜巡模式，優(yōu)選合理定位和自主航線調配能力不足，人工干預多，實戰(zhàn)效能不佳，依據調度故障指令，跳飛第一障礙物、故障點，有選擇篩選異常點，第一時間反饋實時現(xiàn)場故障源，輔助遠方調控指揮能力不足，與歷史異常缺陷圖庫比對，實現(xiàn)可視化搶（檢）修作業(yè)現(xiàn)場互動，以及作業(yè)全過程安全管控功能有待開發(fā)完善。表1是5套算法篩選方法。

運用測繪遙感作業(yè)智能化、飛行控制智能化和實時、實景無人機遙感技術，整合數(shù)碼相機、視頻攝像機、傾斜相機、激光雷達和定姿定位系統(tǒng)，適應不確定條件下的無人機集群任務分配與航線規(guī)劃，根據無人機多目標函數(shù)和約束條件，建立無人機三維航跡規(guī)劃模型，自適應權重系數(shù)和迭代閾值，提高算法對非線性約束優(yōu)化的處理能力。

4.3" 深化綜合評價輔助決策體系

無人機綜合評估還存在一定空白，如無人機單次安全巡檢工作質量評價，自主與協(xié)同、分布與集中、性能與成本等自檢機載運行狀態(tài)評價，采用典型案例模式和特殊工作模式，并結合多任務的特性，采取相對應的優(yōu)先執(zhí)行程序，通過綜合考慮速度誤差和定位誤差可能引發(fā)的坐標不確定性，測算伴隨無人機自主巡檢進程的碰撞風險，兼顧空域管控與位置調控能力的雙重約束，協(xié)同最優(yōu)化所需飛行間隔與調控頻次作為篩選依據，提高自主巡檢空域利用率和飛行架次效率，實現(xiàn)從云端信息化缺陷上傳、識別、歸類及輔助決策評價，進而使一機多任務無人機飛控執(zhí)行趨于規(guī)范化、信息化與智能化。此外，不可忽視的是構建基于無人機專業(yè)人才職業(yè)勝任力模型，完善從飛手培訓到實際應用的反饋機制，達成專業(yè)技能與能力提升的雙軌培養(yǎng)。

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