CN109839954A - 一种多旋翼无人机智能巡检系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多旋翼无人机智能巡检系统，包括巡检无人机，巡检无人机主体内设有后台分析单元、智能分析单元、报警单元和智能巡检分析单元。智能巡检分析单元分析无人机位置，根据TSP进行分析和设置，进行CNN‑TSP的算法优化，使巡检无人机能够在第一时间找到最优线路，缩小反映时间，寻踪到最佳的目标和诊断可疑情况，达到了巡检无人机智能规划最优路径进行巡检定位的有益效果。智能巡检分析单元在第一时间以最快的速度告诉无人机需要到达拍摄的位置确保线路安全，减少劳动力，达到精益化巡检。

Description

一种多旋翼无人机智能巡检系统

技术领域

本发明属于无人机技术领域，具体涉及一种多旋翼无人机智能巡检系统。

背景技术

输电线路分布点多面广，所处地形复杂，自然环境恶劣，传统的人工巡检方法不仅工作量大而且条件艰苦，特别是对山区和跨越大江大河的输电线路的巡检，以及在冰灾、水灾、地震、滑坡、夜晚期间巡线检查，所花时间长、人力成本高、困难大、风险高。2014年开始试点输电线路无人机巡检应用。目前，无人机巡检中应用较为广泛可以实现巡检，也可以进行定位，前景比较广泛。

目前市场上所采用的技术无人机可以实现GPS定位、简单的图像处理，图像传输等技术 。但是目前的无人机最多按照自己设定的航线进行巡检，并不可以自己规划最优路径进行巡检，在定位上存在缺陷，暂时不可以实现集群、多个无人机进行最短的路径进行定位等操作。

发明内容

本发明提供了一种多旋翼无人机智能巡检系统，解决了无人机无法规划最优路径进行巡检的定位缺陷的问题。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种多旋翼无人机智能巡检系统，包括巡检无人机，其特征在于，所述巡检无人机主体内设有后台分析单元、智能分析单元、报警单元和智能巡检分析单元；所述后台分析单元用于对巡检系统做辅助判断，进行模糊分析判断可疑目标后将信号传出；所述智能分析单元用于接收所述后台分析单元传出的信号，检测可疑目标，对可疑目标进行图像拍照并将图像传出；所述智能巡检分析单元用于接收所述智能分析单元传输的图像，分析确认可疑对象；所述智能巡检分析单元进行所述巡检无人机位置分析，再根据TSP进行分析和设置，加载相关智能算法模块，进行CNN-TSP的算法优化，使所述巡检无人机能够在第一时间找到最优线路；所述巡检无人机寻踪至所述可疑对象处，采集所述可疑对象的信息再传输给所述智能分析单元；所述智能分析单元分析所述可疑对象为故障目标并将信号传输给所述报警单元；所述报警单元用于接收所述智能分析单元的信号则发出警报。

进一步地，所述可疑目标为庞大物体或影响到安全的设备/设施；所述智能巡检分析单元接收到所述智能分析单元传输的图像后，将图像转换为二进制数据，对二进制数据进行存储和分析，采用决策树的分析方法进行判断，确认可疑对象。

进一步地，所述巡检无人机位置分析包括融合GPS装置、摄像机、传感器的数据，从多信息的视角进行处理机综合，剔除无用或信息量少的数据后得出信息的内在联系和规律，实时根据无人机不同高度及状态，调整传感输入信息的结构实现了无人机厘米级精准分析。起到了鲁棒性较强的作用。

进一步地，所述后台分析单元包括智慧分析单元监控、报警单元检测和行为推荐、智慧分析单元和psobp决策。

进一步地，所述智慧分析单元监控用于分析、监控所述智慧分析单元的行为是否准确到位；所述报警单元检测和行为推荐用于对所述报警单元的好或坏的状态进行检测，并且进行行为推荐，行为推荐包括对是否进行智能巡检以及智能巡检采取的防护措施等进行推荐；所述智慧分析单元和psobp决策是采用大数据进行psobp算法的训练和识别，建立一个网络架构NET,然后针对某个新的数据，进入到原来设置好的网络，进行判断决策。

进一步地，所述智能分析单元包括联动单元、预警单元和冗余架构（含智能巡检），能够实现联动报警和检测可疑目标。智能联动，提高了巡检的准确和高效。

进一步地，所述最优线路被输送给各个无人机，无人机根据目的地进行图像拍摄，将采集的图像信息传递给所述智能分析单元，所述智能分析单元进行可疑对象的分析。

本发明所达到的有益效果：智能巡检分析单元分析无人机位置，根据TSP进行分析和设置，进行CNN-TSP的算法优化，使巡检无人机能够在第一时间找到最优线路，缩小反映时间，寻踪到最佳的目标和诊断可疑情况，达到了巡检无人机智能规划最优路径进行巡检定位的有益效果。智能巡检分析单元在第一时间以最快的速度告诉无人机需要到达拍摄的位置确保线路安全，减少劳动力，达到精益化巡检。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为本发明智能巡检分析单元的流程图；

图3为本发明后台分析单元的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

如图1所示，一种多旋翼无人机智能巡检系统，包括巡检无人机，巡检无人机主体内设有后台分析单元、智能分析单元、报警单元和智能巡检分析单元。后台分析单元用于对巡检系统做辅助判断，进行模糊分析判断可疑目标后将信号传出。智能分析单元用于接收后台分析单元传出的信号，检测可疑目标，对可疑目标进行图像拍照并将图像传出。智能巡检分析单元用于接收智能分析单元传输的图像，分析确认可疑对象。智能巡检分析单元进行巡检无人机位置分析，再根据TSP进行分析和设置，加载相关智能算法模块，进行CNN-TSP的算法优化，使巡检无人机能够在第一时间找到最优线路。巡检无人机寻踪至可疑对象处，采集可疑对象的信息再传输给智能分析单元。智能分析单元分析可疑对象为故障目标则将信号传输给报警单元。报警单元用于接收智能分析单元的信号并发出警报。智能分析单元包括联动单元、预警单元和冗余架构（含智能巡检），能够实现联动报警和检测可疑目标。智能联动，提高了巡检的准确和高效。可疑目标一般为庞大物体或影响到安全的设备/设施。所述智能巡检分析单元接收到所述智能分析单元传输的图像后，将图像转换为二进制数据，对二进制数据进行存储和分析，采用决策树的分析方法进行判断，确认可疑对象。

如图3所示，后台分析单元包括智慧分析单元监控、报警单元检测和行为推荐、智慧分析单元和psobp决策，后台分析可以为无人机智能巡检系统做辅助判断、进行模糊分析判断可疑目标。智慧分析单元监控用于分析、监控所述智慧分析单元的行为是否准确到位。报警单元检测和行为推荐用于对报警单元的好或坏的状态进行检测，并且进行行为推荐。行为推荐包括对是否进行智能巡检以及智能巡检采取的防护措施等进行推荐。智慧分析单元和psobp决策是采用大数据进行psobp算法的训练和识别，建立一个网络架构NET,然后针对某个新的数据，进入到原来设置好的网络，进行判断决策,智能化辅助人类进行判断。智慧分析单元和psobp决策主要进行巡检无人机的智慧分析，分析各个接口单元的故障类和功能实现的完整性，保证整个系统的可靠性和安全性，并且收集大数据进行基于psobp算法的分析判断。

如图2所示，智能巡检分析单元含无人机位置分析，最优路线分析，分配无人机路径方案，首先得到每个无人机的位置，然后进行最优路线分析，首先在最短的时间找到最合适的路径，达到第一时间求援或者联动的效果，最后分配无人机路径，并告知无人机进行铺货图像。巡检无人机位置分析包括融合GPS装置、摄像机、传感器的数据，从多信息的视角进行处理机综合，剔除无用或信息量少的数据后得出信息的内在联系和规律，实时根据无人机不同高度及状态，调整传感输入信息的结构实现了无人机厘米级精准分析，鲁棒性较强。

巡检工作原理流程为：后台分析单元对巡检系统做辅助判断，进行模糊分析判断可疑目标后将信号传出，智能分析单元接收后台分析单元传出的信号，检测可疑目标，对可疑目标进行图像拍照并将图像传出，智能巡检分析单元接收智能分析单元传输的图像，分析确认可疑对象。即智能分析单元发现可疑目标后将信息传递给智能巡检分析单元，然后智能巡检分析单元根据TSP进行分析和设置，加载相关的智能算法模块，进行CNN-TSP的算法优化，使得所有无人机在第一时间能够找到最佳的路径（根据相关输电线路安全距离标准），选择最佳距离，寻踪到目标和诊断可疑情况，最优线路被输送给各个无人机，无人机根据自己要求去的地点进行拍摄图像，通过通讯模块将采集的图像传递给智能分析单元，智能分析单元进行可疑对象的分析，如存在火灾，存在缺陷隐患等。若可疑对象确定为故障目标则将信号传输给报警单元，报警单元发出警报通知相关人员。

巡检后的图像处理原理，无人机接收到CNN-TSP的指令，根据自己要去的地点进行拍摄图像，将采集的图像传递给智能分析单元，智能分析单元还包括图像处理单元和通讯模块，对图像进行相关的智能分析，如存在火灾，存在缺陷隐患，危险故障分析等内容，及时将相关信息推送到工作人员的手机或电脑上，提醒及时消缺。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种多旋翼无人机智能巡检系统，包括巡检无人机，其特征在于，所述巡检无人机主体内设有后台分析单元、智能分析单元、报警单元和智能巡检分析单元；

所述后台分析单元用于对巡检系统做辅助判断，进行模糊分析判断可疑目标后将信号传出；

所述智能分析单元用于接收所述后台分析单元传出的信号，检测可疑目标，对可疑目标进行图像拍照并将图像传出；

所述智能巡检分析单元用于接收所述智能分析单元传输的图像，分析确认可疑对象；

所述智能巡检分析单元进行所述巡检无人机位置分析，再根据TSP进行分析和设置，加载相关智能算法模块，进行CNN-TSP的算法优化，使所述巡检无人机能够在第一时间找到最优线路；

所述巡检无人机寻踪至所述可疑对象处，采集所述可疑对象的信息再传输给所述智能分析单元；所述智能分析单元分析所述可疑对象为故障目标则将信号传输给所述报警单元；

所述报警单元用于接收所述智能分析单元的信号并发出警报。

2.根据权利要求1所述的一种多旋翼无人机智能巡检系统，其特征在于，所述可疑目标为庞大物体或影响安全的设备/设施；所述智能巡检分析单元接收到所述智能分析单元传输的图像后，将图像转换为二进制数据，对二进制数据进行存储和分析，采用决策树的分析方法进行判断，确认可疑对象。

3.根据权利要求1所述的一种多旋翼无人机智能巡检系统，其特征在于，所述巡检无人机位置分析包括融合GPS装置、摄像机、传感器的数据，从多信息的视角进行处理机综合，剔除无用或信息量少的数据后得出信息的内在联系和规律，实时根据无人机不同高度及状态，调整传感输入信息的结构实现了无人机厘米级精准分析。

4.根据权利要求1所述的一种多旋翼无人机智能巡检系统，其特征在于，所述后台分析单元包括智慧分析单元监控、报警单元检测和行为推荐、智慧分析单元和psobp决策。

5.根据权利要求4所述的一种多旋翼无人机智能巡检系统，其特征在于，所述智慧分析单元监控用于分析、监控所述智慧分析单元的行为是否准确到位；所述报警单元检测和行为推荐用于对所述报警单元的好或坏的状态进行检测，并进行行为推荐，行为推荐包括对是否进行智能巡检以及智能巡检采取的防护措施等进行推荐；所述智慧分析单元和psobp决策是采用大数据进行psobp算法的训练和识别，建立一个网络架构NET,然后针对某个新的数据，进入到原来设置好的网络，进行判断决策。

6.根据权利要求1所述的一种多旋翼无人机智能巡检系统，其特征在于，所述智能分析单元包括联动单元、预警单元和冗余架构（含智能巡检），能够实现联动报警和检测可疑目标。

7.根据权利要求1所述的一种多旋翼无人机智能巡检系统，其特征在于，所述最优线路被输送给各个无人机，无人机根据目的地进行图像拍摄，将采集的图像信息传递给所述智能分析单元，所述智能分析单元进行可疑对象的分析。

8.根据权利要求1所述的一种多旋翼无人机智能巡检系统，其特征在于，所述报警单元包括报警器用于发出警报。