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基于多源导航和Yolo-v8的无人机电力巡检方法及系统

2025-03-01 14:20:07 97次浏览

技术特征:

1.一种基于多源导航和yolo-v8的无人机电力巡检方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,训练缺陷识别经验池具体方法为:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,训练所述强化学习经验池的具体方法为:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,无人机根据巡航目标点使用gps全局定位融合多源导航方法避障并飞向目标点具体方法为:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据获得的照片进行电力线路缺陷识别具体如下:

6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,对扩充后的图片数据进行绝缘子缺陷类型标注具体方法为:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,引入se双通道注意力机制,具体步骤如下:

8.一种基于多源导航和yolo-v8的无人机电力巡检系统,其特征在于,包括:

9.一种电子设备,其特征在于,包括:

10.一种存储介质,其特征在于,用于存储计算机可执行指令,所述计算机可执行指令在被执行时实现如权利要求1至7任一所述的基于多源导航和yolo-v8的无人机电力巡检方法的步骤。


技术总结
本说明书实施例提供了一种基于多源导航和Yolo‑v8的无人机电力巡检方法及系统,其中,方法包括:预先训练缺陷识别经验池和强化学习经验池,制定巡航目标点;无人机根据巡航目标点使用GPS全局定位融合多源导航方法避障并飞向目标点;对每一个目标点进行拍照,根据获得的照片进行电力线路缺陷识别。本发明结合罚函数思想,把强化学习融入到了局部规划罚函数当中,使得无人机快速做出飞行动作,避免因为等待惩罚因子更新而浪费过多的时间;具备自主识别电力巡检缺陷的能力,可以高效自主识别电力设备缺陷。

技术研发人员:骆仁波,黄靖智,王思博,付宗儒,黄欣然,伍卓文,谢锦一,李秀娟
受保护的技术使用者:广州大学
技术研发日:
技术公布日:2024/11/14
文档序号 : 【 39999535 】

技术研发人员:骆仁波,黄靖智,王思博,付宗儒,黄欣然,伍卓文,谢锦一,李秀娟
技术所有人:广州大学

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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骆仁波黄靖智王思博付宗儒黄欣然伍卓文谢锦一李秀娟广州大学
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