中科云图的无人机巡检有什么亮点？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-06-09 17:03 标签： 无人机自动巡检

针对目前开采沉陷三维可视化方法中没有考虑矿区三维地形特征的不足,利用CASS提取了矿区原始地形数据,在CASS中实现原始数据的数据加密和粗误差消除,开发了开采沉陷预计系统,并实现了系统与GIS软件的结合,形成了一个包含CASS,开采沉陷预计系统,GIS软件的松散式集成系统,系统实现了开采沉陷数据的采集、预处理、沉陷三维预计与融合、塌陷地表可视化预计更新、空间分析等一系列功能,并且克服了传统沉陷预计系统无法表达矿区塌陷地表状况的不足,大大提高了开采沉陷预计的效率和表达效果。

无人机进行电力巡视有哪些难度？

貌似以下的答案都是从无人机硬件本身的角度去回答，比如信号干扰问题，避障，续航对等等问题，但其实这些问题基本只要不计成本舍得砸钱，基本都有办法可以解决。这里本人提供一个新的讨论角度— 无人机电力巡检的难度是在于更智能化的自动飞行及巡检后的数据智能化分析。

个人认为要真正用无人机服务好电力巡检行业，配套的软件也是必不可少的。

首先，无人机巡检技术在电力行业日渐普及，使用无人机巡检替代人工巡检，除了安全性更高外，工作效率也大幅提升。这点无可否认，但随着技术应用的深入，电力行业现在对无人机解决方案提出了更高的信息化与智能化要求。可以说仅有稳定可靠的飞行平台是远远不够的，电力行业还需要更智能化的自动化巡检、缺陷识别等等前沿人工智能技术。

你一定在新闻上听说过无人驾驶汽车，简单来说它的原理是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和 障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。

但实现起来却一点都不简单，它集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、 模式识别和高度发展的产物。

而这也应该是电力巡检自动化飞行发展的方向，真正的实现无人自动化巡检。只不过汽车在道路上行驶面对的场景复杂得多，所有的情况都是实时的，而无人机在巡检线路的过程，线路及杆塔都是固定不变的。

现在的无人机电力巡检，飞手需要到现场勘察，人为规划航线以及规避障碍物，在飞行过程中无人机也需要人工操控，还不能完全实现巡检的智能化。我们期待的方向是：无人机电力巡检人只需在地面上看着监控器，监视无人机的状态就行，只有出现特别情况，才需要人工去控制。

但我们（我们指的是易飞，这相对于很多地面站已经是非常大的进步了）现在实现智能化的最大程度是：人工使用学习模式操纵无人机巡检作业之后，把位置、高度、角度和航线等等信息记录下来，在下次巡检时无人机起飞就可以根据之前学习的过程进行完成自动巡检。

目前无人机巡检在数据智能化分析处理方面也还不太理想。无人机获取的数据，还不能完全智能化自主运算处理、输出结果，需要依靠人工在地面上进行分析和比对。

无人机采集下来的数据进一步提高处理效率，是下一步需要突破的方向。

而这两个难点有公司有团队在做吗？

骄傲地说：我们在做。大声喊出我们的名字：中科云图

易飞最新研发的系统：三维航线规划系统。

该系统利用高精度的输电线路三维激光点云数据，综合考虑多机型多旋翼飞行能力、作业特点、飞行安全、作业效率、起降条件、相机焦距、安全距离、巡查部件大小、云台角度、机头朝向等的基础上进行全自动航线规划，输出高精度地理坐标的航线规划成果以供多旋翼无人机进行自动化作业。

  • 具有海量激光快速加载与渲染功能；
  • 具有点云坐标系统纠正功能，实现激光点云与电塔坐标精确配准；
  • 塔、线、地面、关键部件的自动分类与提取；
  • 架空线路精细、通道智能任务规划；
  • 二维、三维、剖面三种视图随意切换；
  • 巡视航线模拟飞行安全检查审核。

目前软件已经内置了不少南方电网标准缺陷库和输电线路杆塔库，并能够对缺陷进行统计和汇总，自动生成缺陷分析报告；尽管如此，但要完全实现智能化识别，啊漏目前我们的样本少了点，还需要人工进行干预啊。

无人机飞起来很容易，但在电力巡检中，要飞好、飞稳不容易，把活干好更不容易。

所以才需要优秀的我们啊

但都这么优秀了，甲方爸爸说还要努力啊。

我要回帖

更多关于 无人机自动巡检 的文章

 

随机推荐