基于WebGIS的海事监测系统设计与实现

为了解决国内外海事局将无人机引入海洋执法却无法实现数据快速共享的问题,本文设计并实现了基于WebGIS的海事监测系统。该系统基于B/S架构进行设计,以OpenLayers作为WebGIS显示层开发框架,搭载MySQL数据库储存空间数据与各类信息数据,将无人机传输的包括位置信息和视频信息与地理信息系统做关联,使得数据的展示更加具象化;同时实现无人机飞行任务智能操作、无人机数据的实时接入、数据库查询进行视频回放与轨迹回放处理关联等功能。达到海事应用实时化、高效化、全面化。     

基于差分定位的输电线路多旋翼无人机智能巡检

针对目前人工操作无人机进行输电线路巡线自动化程度不高,人工操作无人机难以标准化、规范化,导致巡线时间偏长或多发坠机等问题,围绕南方电网公司提出的无人机无人操控自主巡线目标,制定了基于载波相位差分定位技术的输电线路多旋翼无人机智能巡检方法。该方法在载波相位差分高精度定位技术的支撑下,首先由人工操控无人机进行线路巡检,再根据记录的巡检航迹提取航拍控制轨迹点精确的经纬度、海拔高度和每一航拍点的摄像头俯仰角度等信息,制定该线路的自主巡检方案。进行自主巡航时沿设定的轨迹控制点按预设角度进行航拍,实现无人机巡航的流程化和标准化。现场测试效果表明,无人机利用所提方法可在强电磁场环境下快速准确地完成定点巡航任务,为实现规范化、标准化的无人机安全巡线作业奠定了基础。     

基于RED5无人机直播系统的设计与实现

为了解决无人机航拍视频实时传输且可随时随地浏览的问题,分析提出一种基于RED5流媒体服务器的无人机视频直播系统设计解决方案。研究分析了流媒体技术、RTMP协议、RED5流媒体服务器、H264视频格式。实现无人机航拍采集到的视频用x264编码方式通过3G/4G模块传到流媒体服务器,经客户端请求,进行实时直播或点播功能,通过Web服务器保存视频等信息,实现视频信息管理功能。实验结果表明,该系统在现有的网络条件下具有良好的流畅性稳定性,该设计可行,系统实用可靠。     

基于机翼变形的新型电力巡线固定翼无人机的研制

针对目前输电线路巡检无人机不能兼具高速、低阻力、大航程全线快速普查,以及在故障疑似地段进行低速、低空精细巡查功能的问题,研制了一种可实现机翼变形的新型油动电力巡线固定翼无人机及输电线路巡检系统,以提高巡线效率。新型无人机以固定翼无人机为载体,携带影像采集设备进行航拍巡视,搜索、定位、采集线路缺陷和隐患的影像数据;根据线路杆塔的GPS坐标信息,预设航迹点进行全自主飞行巡检,并可实时显示机载影像;以实时传回的机载影像为操作指导,在线路的重点巡检地段进行无人机机翼变形,实现低速、低空精细巡查,飞行航时长达3 h,可用于开展地面起伏相对较小的山区、平原地区的日常巡线和大面积电力线路灾情的监控工作。     

海上风电场智能无人巡检方案研究

针对海上风电场运行巡检工作困难问题,提出了海上风电场智能无人巡检方案,主要包括海上升压站智能移动巡检机器人及海上风电场无人机,以实现海上升压站、海上风电机组的智能巡检.海上升压站智能移动巡检机器人全面取代海上升压站的视频监控,运用图像识别、红外测温、局放检测等多项智能化技术,实现对海上升压站的统一运维管理.海上风电场无人机巡检,不仅可实现整个海上风电场海域自动巡逻,而且可实现海上风电机组叶片的故障识别,为海上风电场的运营维护提供指导.研究结果表明,该方案提高了海上风电场的运维管理水平,有望运用到工程实践中.     

输电线路三射频物联无线网桥关键技术研究

随着输电线路电压等级与输送容量的不断提升以及电网分布范围越来越广,实时、远程监控输电线路运行状态已成为输电线路安全运行的重点工作之一。通过低廉、可靠的无线专网可以有效减少租用公用数据网的通信费用,增加通信带宽,降低数据安全风险。将视频图像和传感数据实时传输到线路监测中心后,管理人员可以在线路监测中心实现对设备的远程实时监控,及时发现问题并进行处理,保障输电线路的安全稳定运行,并且可以通过在无人机和人工巡检终端搭载无线专网模块,实现无人机和人工巡检终端设备实时视频和数据的传输。实践证明,无线专网技术的应用可以使输电线路监测系统具有实时性、大数据量传输、高质量的视频图像以及更好的稳定性,以支持输电线路运行状态感知、预警、分析、评估等工作。     

基于北斗高精度位置服务的无人机变电站自主巡检应用的研究

利用北斗高精度定位技术,无人机自主飞行技术,无人机通讯技术构建了无人机在变电站等狭小空间内的巡检体系。该体系包括无人机巡检路径标准规划与采集验证、基于高精度位置服务的无人机自主飞行控制系统、无人机与应用平台通信控制、无人机巡检成果识别与管理。设计了基于高精度定位技术的无人机变电站自主巡检整体架构、无人机自主巡检安全策略和自主巡检事务处理机制、无人机视频位置实时回传系统,研发了无人机变电站自主巡检系统。经过实地测试,在北斗高精度定位服务的辅助下,无人机自主巡检重复飞行在拍照点的悬停精度平均可以达到5 cm(E-W)、6 cm(N-S)、7 cm(H),姿态朝向角平均为56″,说明在该系统的保障下,无人机可以在变电站等狭小区域内安全有效地进行巡检作业。     

基于四旋翼无人机的输电线路巡检系统研究

针对输电线路短途巡检的应用需求,解决常规巡检手段低效、安全、技术门槛等问题,以四旋翼无人机为载体,搭载影像采集设备进行航拍巡视,搜索、定位、采集线路缺陷和隐患的影像数据。根据线路杆塔坐标信息,预设航迹点实现自主飞行巡检;以设备回传的杆塔实时影像为操作指导,利用手动飞行模式实现线路关键部件的影像采集。该系统提升了线路状态管理、应急指挥的便利性,为输电线路的安全评估、灾前排查、事故预警、灾后抢修,乃至状态检修和全寿命周期管理提供全方位的信息支持。     

固定翼无人机在输电线路防灾减灾中的应用∗

无人机技术巡检输电线路的运用逐步广泛,通过研究其防灾平台系统、防灾差异化勘察模式、现场勘灾广域图像及视频传输方法,实现在各种灾害模式下的无人机防灾实时监测,并精准分析输电线路存在的隐患灾害,提高巡线效率,确保电力线路运行的安全性及可靠性.     

无人机红外自主巡检方法研究与应用

无人机用于电力线路巡检可提高巡检效率和精度,节约运营成本。通过在无人机上搭载激光测距雷达和红外成像设备组成了输电线路巡检系统的硬件设备,在快速扩展随机树计算基础上开发了雷达避障算法,采用直方图均衡化的方法对系统红外图像进行处理,并在Android操作系统上开发了无人机巡检控制系统。应用结果表明,无人机在巡检时能够自动规避线路障碍,同时通过巡检影像能够清晰地看到线路缺陷, 证明了该巡检方法的有效性和可行性。     

多旋翼无人机巡查系统在特高压基建工程中的应用

针对冀北地区特高压电网基建现状,提出了利用无人机巡查作为建设管理新技术手段。对多旋翼无人机系统构成、飞行控制系统进行阐述,为满足控制需求对其进行建模并进行系统分析。结合电网基建工程实际特点,建立了无人机巡查评估方案,建立检查表法与专项方案事故树分析法,从定性和定量计算两方面对基建现场进行评估分析。最后根据实际应用效果,从巡查时间和费用、安全风险、外协赔偿、环评水质保护等方面衡量了无人机巡查效能。无人机巡查电网基建,能拓宽管控范围,减少管控漏洞,降低管控风险,提高工作效率。     

基于云雾边异构协同的无人机智慧巡检系统

针对现有输电线路无人机巡检系统数据处理平台计算能力较低、整合程度不高的问题,提出一种基于云雾边异构协同计算的新型无人机巡检系统。详细介绍系统架构、网络架构以及作业流程,同时将先进人工智能技术与无人机巡检具体功能有机融合,以航迹自主规划、多机多任务协同以及缺陷智能识别3种主要功能为例,给出基于人工智能技术的无人机巡检整体解决方案,全面提高无人机智能化水平与自主运行能力,提升输电线路巡检效率与质量,降低运维成本。     

基于TCensus的立体匹配算法及FPGA设计

随着无人机技术的迅速发展,利用无人机代替人工进行电力线巡线是行业内发展的新趋势。尽管无人机电力巡线相对于人工巡检效率更高,更加安全,但无人机巡检仍然面临一些问题,无人机的避障技术亟待完善,在巡检过程中无人机会出现与周边障碍物相撞的情况,尤其是细小的电线对无人机安全造成巨大的威胁。这些线状物往往目标不明显,雷达,超声波等技术得到的回波较少,造成避障困难。基于双目视觉系统的无人机避障技术在无人机避障领域得到了广泛的研究和关注。针对双目视觉实时无人机电力巡检避障应用,提出了基于TCensus（形态学Tophat变换和MiniCensus）变换的匹配代价测量方法来对原始图像中的弱目标进行增强,同时采用基于十字结构的支持区域来提高匹配的准确度。实验证明,本文设计的双目视觉系统可以有效检测无人机到电力线之间的距离,检测误差达到5%,提出的TCensus立体匹配算法与其它方法相比除了能够获得同样准确的背景深度图之外,还能对电线区域具有更精细的成像效果。     

变电站设备巡检机器人视觉导航方法

针对变电站巡检工作的实际需求,介绍了一种基于轨线引导的巡检机器人单目视觉导航方法。对于预先设置的引导轨线和停靠位标识,采用OpenCV和DirectShow软件库来开发视频采集程序,实现道路视频信息的实时采集;通过HSI模型对图像进行颜色提取,再采用数学形态学处理去除干扰信息;最终采用统计8-连通区的方法将导航线和停靠位标识分割提取出来,用采样估算方法计算导航线参数,通过比例系数融合导航参数以控制两驱动轮电机实现机器人的运动控制。实验表明,该方法实现了机器人的自主导航,能够适应绝大部分光照强度的环境,并具有较好的实时性和可靠性。     

无人机航测技术及其在电网工程建设中的应用探讨

随着电子技术的飞速发展,小型无人机在远程遥控、续航时间、飞行品质上有了明显的突破,成为了近几年兴起的新的航空遥感手段,并在遥感界被普遍认为具有良好的发展前景。本文介绍了无人机航测系统构成,分析了无人机航测的特点及应用范围,提出无人机航空摄影测量影像获取作业流程和作业方法,总结无人机航测技术在电网工程应用存在的不足之处,对无人机航测技术发展进行了展望。     

基于FPGA的电力巡线无人机硬件加密通信方法

电力巡检无人机无线通信主要依赖跳频通信机制予以防护,攻击方可监听单频点获取跳频序列进行破解,夺取无人机控制权。针对专业级巡线无人机作业场景下的安全防护需求,提出了基于现场可编程门阵列（field-programmable gate array,FPGA）的硬件加密通信与认证防护方法。该方法模仿智能电表硬件加密通信方式,为无人机配置嵌入式加/解密模块（embedded secure access module,ESAM）;在无人机起飞配对时,将该无人机的密钥传输至遥控器,并按所给密钥进行FPGA重编程,飞行控制中即可实现基于ESAM模块和FPGA对称硬件加密方式的身份认证与加密通信,保障专业级巡线无人机的安全。所提方法在无人机端及遥控器端均为硬件加/解密,可满足无人机实时指令响应速度需求。     

智能无人机站设计

介绍了智能无人机站的硬件结构以及系统软件功能,在硬件结构上充分考虑了机站野外使用的恶劣环境,具备防雨雪、防风的结构;在系统软件上,提供了电源管理功能、无人机管理功能、通信功能、数据存储传输功能。智能无人机站的控制模块基于STM32F407开发,配备WiFi模块、4G模块、气象传感器等设备。经过测试,设备稳定可靠,为电力线路中无人机自主巡检提供了保障,降低了人工成本,提高了生产效率,可以推广至其他领域使用。     

基于YOLO的无人机电力线路杆塔巡检图像实时检测

无人机巡检已成为电力线路灾后巡检的重要方式。然而,目前的无人机巡检仍主要通过人工方式评估线路灾损,不仅费时费力,而且准确率低。提出了一种基于深度学习算法（YOLO）的实时目标检测模型,用于灾后根据无人机巡检视频实时检测电力杆塔的状态。通过对倒断类杆塔图像进行数据增广,解决了杆塔类别不平衡问题。通过使用K-means算法对杆塔数据集的目标框进行重新聚类,改进了YOLO算法参数。测试结果表明,该模型能有效检测多种环境下多种尺度的杆塔目标。改进后的模型在测试集上的召回率和交并比（IoU）较改进前有所提高,且平均均值精度（mAP）达到94.09%,检测速度达到20帧/s。此外,也对更快的简化版YOLO模型进行了测试,检测速度能达到30帧/s。