[发明专利]输电杆塔一杆六照无人机巡检及目标检测缺陷分析方法

权利要求书

1.一种输电杆塔一杆六照无人机巡检及目标检测缺陷分析方法，其特征在于，步骤如下：

步骤S1、采用搭载RTK定位的无人机对输电线路杆塔进行巡视，采集三维高精度激光点云数据，加载呈现三维杆塔点云；

步骤S2、通过在三维杆塔点云中简单标记，自动计算生成一杆六照航点，包括塔全貌、塔头、塔身、杆号牌、塔基、大号侧通道、小号侧通道的航点信息；航点信息包括航点坐标，无人机云台角度、机头方向；

步骤S3、将步骤S2生成的一杆六照航点按顺序：塔全貌航点、塔头航点、塔身航点、杆号牌航点、塔基航点、大号侧通道航点、小号侧通道航点，连接生成杆塔一杆六照无人机巡检航线；

步骤S4、航线安全校验：判断航线是否安全，并对不安全的航线自动增加转弯点，从而得到最终的杆塔无人机巡检航线；

步骤S5、无人机一杆六照实飞巡检，并优化航点：基于生成的巡检航线，无人机执行首飞巡检，结合无人机内置的前端智能识别装置，识别检测拍摄目标，优化飞行航点，拍照，保存调整后的航点；

步骤S6、一杆六照巡检照片智能分析：采用yolov5或Cornernet-Compare目标检测算法，对巡检照片进行隐患智能识别；Cornernet-Compare目标检测算法是针对一杆六照巡检照片特点，基于Cornernet目标检测算法的思想，使用Heatmap标签对兴趣区域进行标记，再通过计算兴趣区域中特征的差异，实现高效的特征定位与识别，完成缺陷成分检测的Y型结构的神经网络模型。

2.根据权利要求1所述的一种输电杆塔一杆六照无人机巡检及目标检测缺陷分析方法，其特征在于，步骤S6具体过程如下：

S61、导出拍摄的一杆六照巡检照片，对照片进行分类，根据线路杆塔的经纬度和巡检照片的经纬度进行距离匹配，自动把巡检照片分类绑定到最近的线路杆塔上；

S62、对拍摄的巡检照片进行重命名，根据拍照顺序自动重命名巡检照片，命名格式为：电压等级+线路名称+杆塔编号+航点名称+拍摄日期；

S63、对巡检照片调用目标检测算法模型进行缺陷隐患检测，如果杆塔一杆六照是第一次巡检拍照，则调用已训练好的yolov5目标检测算法进行识别，如果是复飞巡视，已有原正常巡检照片，则调用Cornernet-Compare目标检测算法进行检测；

S64、通过智能识别，检测塔全貌是否存在施工机械，检测塔头是否存在鸟窝异物，检测塔身是否倾斜，检测杆号牌信息是否存在模糊，检测塔基是否存在下沉，检测大小号侧通道，是否存在施工机械、塔吊、烟火异常，如检测有异常，则记录结果，提供查询结果和列表，返回一杆六照巡检隐患信息，支持一杆六照巡检隐患信息导出。