CN116175586A - 巡检机器人和基于巡检机器人的电力巡检方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种巡检机器人和基于巡检机器人的电力巡检方法及系统，该方法包括：图像数据采集步骤，使用巡检机器人上的视觉设备采集目标巡检电力设备的图像数据并输入到巡检机器人内的目标检测模型中；图像数据分析步骤，利用目标检测模型基于输入的图像数据输出设备运行状况信息和对应的置信度；基于置信度取舍结果步骤，在置信度不低于预设阈值的情况下，将设备运行状况信息和置信度存储到预设位置；在置信度低于预设阈值的情况下，先执行修正操作，后重新执行图像数据采集步骤、图像数据分析步骤和基于置信度取舍结果步骤；当修正操作执行次数达到预设最大修正次数，停止执行修正操作。本发明能够实现电力设备或系统的高效、自动化巡检。

Description

巡检机器人和基于巡检机器人的电力巡检方法及系统

技术领域

本发明涉及人工智能与电力巡检技术领域，尤其涉及一种巡检机器人和基于巡检机器人的电力巡检方法及系统。

背景技术

在电力设备场景(如变电站)的巡检环节中，传统人工巡检工作量大占用时间长，且对工作人员技术水平和环境天气均有较高要求。现有技术中通过电力巡检机器人来替代电力设备场景中巡检的工作人员，按照预设的任务进行巡检，既便捷可靠又显著的降低了人力成本。

但是现有技术中的电力巡检机器人只会按照预设任务进行巡检，遇到突发状况也无法进一步判断，只能呼叫人工处理。

为此，如何提供一种具备一定智能处理能力的巡检机器人和相应的巡检方法，是一个亟待解决的技术问题。

发明内容

鉴于此，本发明实施例提供了一种巡检机器人和基于巡检机器人的电力巡检方法及系统，以消除或改善现有技术中存在的一个或更多个缺陷。

本发明的一个方面提供了一种基于巡检机器人的电力巡检方法，该方法包括以下步骤：

图像数据采集步骤，使用集成在巡检机器人上的视觉设备采集目标巡检电力设备的图像数据，将图像数据输入到巡检机器人内置的预先训练完成的目标检测模型中；

图像数据分析步骤，利用目标检测模型基于输入的图像数据进行计算分析并输出设备运行状况信息和设备运行状况信息对应的置信度；

基于置信度取舍结果步骤，在置信度不低于预设阈值的情况下，将设备运行状况信息和设备运行状况信息对应的置信度存储到预设位置，并标注当前目标巡检电力设备的本次电力巡检完成；在置信度低于预设阈值的情况下，先执行用于调整巡检机器人的图像数据采集条件的修正操作，后重新执行图像数据采集步骤、图像数据分析步骤和基于置信度取舍结果步骤；

当修正操作执行次数达到预设最大修正次数，停止执行修正操作，并标注当前目标巡检电力设备的本次电力巡检完成。

在本发明的一些实施例中，当修正操作执行次数达到预设最大修正次数，停止执行修正操作，并标注当前目标巡检电力设备的本次电力巡检完成，包括：当修正操作执行次数达到预设最大修正次数，停止执行修正操作，并将本次电力巡检采集的当前目标巡检电力设备的图像数据传输到云端平台，接收来自云端平台的基于传输的图像数据经人工评定得到的当前目标巡检电力设备的设备运行状况信息，并标注当前目标巡检电力设备的本次电力巡检完成；或者当修正操作执行次数达到预设最大修正次数，停止执行修正操作，并记录本次电力巡检采集的图像数据的置信度始终低于预设阈值的电力设备，在全部待巡检的电力设备的本次电力巡检结束后汇总置信度在达到最大修正次数后仍低于预设阈值的电力设备的图像数据，并传输到集中处理设备。

在本发明的一些实施例中，目标检测模型是使用目标巡检电力设备的预设数量级的正常运行图像和多种设备故障图像作为训练集而训练得到。

在本发明的一些实施例中，在接收到来自云端平台的基于传输的图像数据经人工评定得到的当前目标巡检电力设备的设备运行状况信息后，该方法还包括：视觉设备以接收到的云端平台人工评定的当前目标巡检电力设备的设备运行状况信息为标签，以当前目标巡检电力设备本次电力巡检采集的图像数据作为训练集，训练并更新目标检测模型。

在本发明的一些实施例中，在基于传输的图像数据经人工评定得到的当前目标巡检电力设备的设备运行状况信息后，该方法还包括：云端平台以预设历史时间长度内人工评定的设备运行状况信息为标签，以与设备运行状况信息相对应的电力设备的图像数据为训练集，训练并更新目标检测模型。

在本发明的一些实施例中，设备运行状况信息的情况包括设备正常和设备故障类型，该方法还包括：当置信度不低于预设阈值，且设备运行状况信息指示设备故障类型，发送包含指示设备故障类型的设备运行状况信息到云端平台，以使得云端平台基于接收到的指示设备故障类型的设备运行状况信息生成预警。

在本发明的一些实施例中，将本次电力巡检采集的当前目标巡检电力设备的图像数据传输到云端平台步骤，包括：将当前目标巡检电力设备本次电力巡检最近一次采集的图像数据上传到云端平台；或将当前目标巡检电力设备本次电力巡检全部历史时刻采集的图像数据上传到云端平台；或将当前目标巡检电力设备本次电力巡检历史时刻采集的置信度最高的图像数据上传到云端平台。

在本发明的一些实施例中，该方法还包括：集成在巡检机器人上的定位模块实时发送位置信息到云端平台，用于在云端平台上可视化生成巡检机器人的巡检路径、当前位置和电力巡检进度；修正操作的类型包括：调整巡检机器人集成的视觉设备的高度、角度、距离位置和对焦状态，补充光源和清洁视觉设备镜头。

本发明的另一方面提供了一种巡检机器人，该巡检机器人包括：

视觉设备，用于采集目标巡检电力设备的图像数据，并将图像数据输入到巡检机器人的运算模块中内置的预先训练完成的目标检测模型中；

驱动模块，用于驱动巡检机器人移动到巡检位置；

运算模块，运算模块中内置预先训练完成的目标检测模型，目标检测模型用于基于输入的图像数据进行计算分析并输出设备运行状况信息和设备运行状况信息对应的置信度；

基于置信度取舍模块，用于在置信度不低于预设阈值的情况下，将设备运行状况信息和置信度存储到预设位置，并标注当前目标巡检电力设备的本次电力巡检完成；用于在置信度低于预设阈值的情况下，先执行用于调整巡检机器人的图像数据采集条件的修正操作，后重新执行图像数据采集步骤、图像数据分析步骤和基于置信度取舍结果步骤；用于在修正操作执行次数达到预设最大修正次数时，停止执行修正操作，并标注当前目标巡检电力设备的本次电力巡检完成。

本发明的一种基于巡检机器人的电力巡检系统，该电力巡检系统包括：一种上述实施例中的巡检机器人；云端平台，用于接收来自巡检机器人的电力巡检采集的图像数据，并获取对于电力巡检采集的图像数据的人工评定的电力设备的设备运行状况信息，将电力设备的设备运行状况信息传输回相应的巡检机器人。

本发明所提供的巡检机器人和基于巡检机器人的电力巡检方法及系统，能够基于巡检机器人内置的预训练完成的目标检测模型，采集成在巡检机器人上的视觉设备采集的目标巡检电力设备的图像数据，并智能化的基于对图像数据的计算分析，获得设备运行状况和相关的置信度，在置信度不足的情况下修正图像数据采集条件，从而保障数据的高可信度，实现电力设备/系统的高效、自动化巡检，能够有效节省人力、物力、财力并避免可能存在的恶劣环境下的作业风险。

本发明的附加优点、目的，以及特征将在下面的描述中将部分地加以阐述，且将对于本领域普通技术人员在研究下文后部分地变得明显，或者可以根据本发明的实践而获知。本发明的目的和其它优点可以通过在说明书以及附图中具体指出的结构实现到并获得。

本领域技术人员将会理解的是，能够用本发明实现的目的和优点不限于以上具体，并且根据以下详细说明将更清楚地理解本发明能够实现的上述和其他目的。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。在附图中：

图1为本发明一实施例中基于巡检机器人的电力巡检方法流程图。

图2为电力设备场景-变电站示意图。

图3为本发明一实施例中变电站场景下的巡检机器人示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施方式和附图，对本发明做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

在此，还需要说明的是，为了避免因不必要的细节而模糊了本发明，在附图中仅仅示出了与根据本发明的方案密切相关的结构和/或处理步骤，而省略了与本发明关系不大的其他细节。

应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、要素、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、要素、步骤或组件的存在或附加。

在此，还需要说明的是，如果没有特殊说明，术语“连接”在本文不仅可以指直接连接，也可以表示存在中间物的间接连接。

在下文中，将参考附图描述本发明的实施例。在附图中，相同的附图标记代表相同或类似的部件，或者相同或类似的步骤。

图2为电力设备场景-变电站示意图。在变电站中需要各种组建设备，这些设备类型较多，包含变压器类、开关类、四小器类、无功装置类设备外，还有其他设备及辅助装置，如阻波器、绝缘子、高压套管、导引线、接地装置、二次设备、高压直流设备等。

为了解决现有的巡检机器人的电力巡检方法存在的问题，本发明提供了一种巡检机器人和基于巡检机器人的电力巡检方法及系统，该方法采用预先训练完成的目标检测模型智能化分析电力设备的运行状况。

图1为本发明一实施例中基于巡检机器人的电力巡检方法流程图，该方法包含以下步骤：

步骤S110：图像数据采集步骤，使用集成在巡检机器人上的视觉设备采集目标巡检电力设备的图像数据，将所述图像数据输入到巡检机器人内置的预先训练完成的目标检测模型中。

其中，该目标检测模型是使用目标巡检电力设备的预设数量级的正常运行图像和多种设备故障图像作为训练集而训练得到，使用人为标注的图像相对应的设备正常和设备故障类型作为标签，其中设备故障类型包括断裂、起火、爆炸和短路等。

步骤S120：图像数据分析步骤，利用目标检测模型基于输入的图像数据进行计算分析并输出设备运行状况信息和设备运行状况信息对应的置信度。

其中，机器人内置的目标检测模型会对不同设备运行状况输出分类的置信度，将设备的运行状况分类为正常和各种可识别状况(或故障)，分类置信度被映射到[0,1]。假设阈值设定为0.6，当各分类的置信度均低于0.6时，会触发重新采样识别。

步骤S130：基于置信度取舍结果步骤，在所述置信度不低于预设阈值的情况下，将设备运行状况信息和设备运行状况信息对应的置信度存储到预设位置，并标注当前目标巡检电力设备的本次电力巡检完成；在所述置信度低于预设阈值的情况下，先执行用于调整巡检机器人的图像数据采集条件的修正操作，后重新执行图像数据采集步骤、图像数据分析步骤和基于置信度取舍结果步骤。

其中，所述修正操作的类型包括：调整巡检机器人集成的视觉设备的高度、角度、距离位置和对焦状态，补充光源和清洁视觉设备镜头。修正操作不限于此，修正操作的目的是为了通过修正视觉设备的采集图像的状态等，获取更好质量的图像，从而提升置信度。

步骤S140：当所述修正操作执行次数达到预设最大修正次数，停止执行修正操作，并标注当前目标巡检电力设备的本次电力巡检完成。

上述步骤S140可以是当所述修正操作执行次数达到预设最大修正次数，停止执行修正操作，并将本次电力巡检采集的当前目标巡检电力设备的图像数据传输到云端平台，接收来自云端平台的基于传输的图像数据经人工评定得到的当前目标巡检电力设备的设备运行状况信息，并标注当前目标巡检电力设备的本次电力巡检完成。或者，步骤S140也可以是当所述修正操作执行次数达到预设最大修正次数，停止执行修正操作，并记录本次电力巡检采集的图像数据的置信度始终低于预设阈值的电力设备，在全部待巡检的电力设备的本次电力巡检结束后汇总置信度在达到最大修正次数后仍低于预设阈值的电力设备的图像数据，并传输到集中处理设备。其中，该集中处理设备可以是能够与巡检机器人建立连接并传输数据的一个具备运算处理功能的平台，可以位于云端，也可以位于变电站等电力设备本地的一个巡检信息接收设备。本发明不限于此，本限定的本意是想表达，当所述修正操作执行次数达到预设最大修正次数，便停止执行修正操作，以避免陷入无休止的循环中，在停止执行修正操作之后，也可以是直接忽略掉置信度低于阈值这个情况，记录相应的设备运行状况信息。进一步地，在本发明一实施例中，如果多次执行修正操作并重新采集电力设备的图像数据后，多个图像数据对应的设备运行状况信息不一致，选择保留置信度最高的情况对应的设备运行状况信息。

在本发明一实施例中，步骤S140包括：当所述修正操作执行次数达到预设最大修正次数，停止执行修正操作，并将本次电力巡检采集的当前目标巡检电力设备的图像数据传输到云端平台，接收来自云端平台的基于传输的图像数据经人工评定得到的当前目标巡检电力设备的设备运行状况信息，并标注当前目标巡检电力设备的本次电力巡检完成。

可选地，在上述实施例中，在接收到来自云端平台的基于传输的图像数据经人工评定得到的当前目标巡检电力设备的设备运行状况信息后，该方法还包括：所述视觉设备以接收到的云端平台人工评定的当前目标巡检电力设备的设备运行状况信息为标签，以当前目标巡检电力设备本次电力巡检采集的图像数据作为训练集，训练并更新所述目标检测模型。本步骤的目的是基于人工评判完成后标注的相关数据，对机器人本地的目标检测模型更新。可选地，在本发明又一实施例中，在巡检机器人接收到云端平台的基于传输的图像数据经人工评定得到的当前目标巡检电力设备的设备运行状况信息后，该方法还包括一个数据增强步骤，巡检机器人收到下发的人工标注内容，经过数据增强形成训练集，更新本地的目标检测模型。电力巡检机器人收到下发的人工标注内容(为标注的设备运行状况信息和100％的置信度)，将人工标注内容经过数据增强形成训练集，更新本地的目标检测模型。

可选地，在上述实施例中，在基于传输的图像数据经人工评定得到的当前目标巡检电力设备的设备运行状况信息后，该方法还包括：云端平台以预设历史时间长度内人工评定的设备运行状况信息为标签，以与设备运行状况信息相对应的电力设备的图像数据为训练集，训练并更新所述目标检测模型。本步骤的目的是，基于人工评判完成后标注的相关数据，在云端再次训练，然后将模型更新到本地，可以周期性的更新，也可以按需更新。

在本发明一实施例中，所述设备运行状况信息的情况包括设备正常和设备故障类型，当置信度不低于预设阈值，且设备运行状况信息指示设备故障类型，该方法还包括：发送包含指示设备故障类型的所述设备运行状况信息到云端平台，以使得云端平台基于接收到的指示设备故障类型的所述设备运行状况信息生成预警。基于此方法云端平台能够预警通知到相关技术人员进行处理，避免造成人员伤亡或财产损失。其中，故障类型包括断裂、起火、爆炸和短路等，但本发明不局限于此。

在本发明一实施例中，当达到最大修正次数巡检机器人采集到的图像数据仍然低于预设阈值，将本次电力巡检采集的当前目标巡检电力设备的图像数据传输到云端平台，具体包括：将当前目标巡检电力设备本次电力巡检最近一次采集的图像数据上传到云端平台；或者将当前目标巡检电力设备本次电力巡检全部历史时刻采集的图像数据上传到云端平台；或者将当前目标巡检电力设备本次电力巡检历史时刻采集的置信度最高的图像数据上传到云端平台。

在本发明又一实施例中，该方法还包括：集成在巡检机器人上的定位模块实时发送位置信息到所述云端平台，用于在所述云端平台上可视化生成巡检机器人的巡检路径、当前位置和电力巡检进度。基于此方法，能够实现对包括变电站在内的电力设备的全局可视化状态监控。其中，巡检路径可以是人为预先设定的，也可以是巡检机器人在所巡检的范围内进行识别后建模生成的巡检路径。

在本发明一实施例中，所述巡检路径对待巡检的电力设备进行编号，巡检机器人周期性的巡检预设工作范围内的每一编号的电力设备，并在云端平台实时显示巡检进度和巡检结果。可选地，巡检进度和巡检结果使用预设符号、颜色和文字来加以区分。

在本发明一具体实施例中，变电站场景下的电力巡检机器人的巡检流程如下：

(1)电力巡检机器人按照预定路线进行巡检，利用内置的目标检测网络识别设备运行状况；

(2)识别出设备故障时，电力巡检机器人向工作人员报警；

(3)识别置信度低于阈值时，电力巡检机器人更改拍摄角度、调整摄像头焦距放大目标重新进行识别；

(4)如果置信度仍低于阈值，电力巡检机器人将移动位置接近目标，重新进行识别；

(5)如果置信度仍低于阈值，电力巡检机器人将识别内容上传云端，通知工作人员进行人工判断；

(6)人工判断完成后将标注相关数据，并将标注后的数据下发给全体电力巡检机器人，更新电力巡检机器人本地的目标检测模型。

与上述方法相应地，本发明还提供了一种巡检机器人，该巡检机器人包括：

(1)视觉设备，用于采集目标巡检电力设备的图像数据，并将所述图像数据输入到巡检机器人的运算模块中内置的预先训练完成的目标检测模型中；

(2)驱动模块，用于驱动巡检机器人移动到巡检位置；

(3)运算模块，所述运算模块中内置预先训练完成的目标检测模型，所述目标检测模型用于基于输入的图像数据进行计算分析并输出设备运行状况信息和设备运行状况信息对应的置信度；

(4)基于置信度取舍模块，用于在所述置信度不低于预设阈值的情况下，将所述设备运行状况信息和置信度存储到预设位置，并标注当前目标巡检电力设备的本次电力巡检完成；用于在所述置信度低于预设阈值的情况下，先执行用于调整巡检机器人的图像数据采集条件的修正操作，后重新执行图像数据采集步骤、图像数据分析步骤和基于置信度取舍结果步骤；用于在所述修正操作执行次数达到预设最大修正次数时，停止执行修正操作，并标注当前目标巡检电力设备的本次电力巡检完成。

图3为本发明一实施例中变电站场景下的巡检机器人示意图，机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。此外，机器人应当能够模仿人体某些器官的功能(主要是动作功能)、有独立的控制系统、可以改变工作程序和编程的多用途自动操作装置。其中，工业机器人在工业生产中能代替人做些单调、频繁和重复的长时间作业，或是危险、恶劣环境下的作业。

在本发明一实施例中，该巡检机器人上还集成有湿度温度传感器、温度传感器、红外热成像和噪声传感器等传感器设备，从而辅助判断是否电力设备/系统现场是否存在异常的温度、湿度或噪声等情况。

与上述方法相应地，本发明还提供了一种基于巡检机器人的电力巡检系统，该电力巡检系统包括：一种如上述实施例中所述的巡检机器人；云端平台，用于接收来自巡检机器人的电力巡检采集的图像数据，并获取对于所述电力巡检采集的图像数据的人工评定的电力设备的设备运行状况信息，将所述电力设备的设备运行状况信息传输回相应的巡检机器人。

本发明所提供的巡检机器人和基于巡检机器人的电力巡检方法及系统，能够基于巡检机器人内置的预训练完成的目标检测模型，采集成在巡检机器人上的视觉设备采集的目标巡检电力设备的图像数据，并智能化的基于对图像数据的计算分析，获得设备运行状况和相关的置信度，在置信度不足的情况下修正图像数据采集条件，从而保障数据的高可信度，实现电力设备/系统的高效、自动化巡检，能够有效节省人力、物力、财力并避免可能存在的恶劣环境下的作业风险。

进一步地，本方法所提供的巡检机器人和云端平台协同合作，在巡检工作的推进过程中，基于置信度机制不断训练、更新和优化原有的目标检测模型，并且每个巡检机器人能够生成针对自身工作场景的个性化的目标巡检模型，通过云端平台能够及时的将异常情况通知到专业人员，避免人员伤亡和财产损失。

本领域普通技术人员应该可以明白，结合本文中所公开的实施方式描述的各示例性的组成部分、系统和方法，能够以硬件、软件或者二者的结合来实现。具体究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。

需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

本发明中，针对一个实施方式描述和/或例示的特征，可以在一个或更多个其它实施方式中以相同方式或以类似方式使用，和/或与其他实施方式的特征相结合或代替其他实施方式的特征。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于巡检机器人的电力巡检方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

图像数据采集步骤，使用集成在巡检机器人上的视觉设备采集目标巡检电力设备的图像数据，将所述图像数据输入到巡检机器人内置的预先训练完成的目标检测模型中；

图像数据分析步骤，利用所述目标检测模型基于输入的图像数据进行计算分析并输出设备运行状况信息和设备运行状况信息对应的置信度；

基于置信度取舍结果步骤，在所述置信度不低于预设阈值的情况下，将设备运行状况信息和设备运行状况信息对应的置信度存储到预设位置，并标注当前目标巡检电力设备的本次电力巡检完成；在所述置信度低于预设阈值的情况下，先执行用于调整巡检机器人的图像数据采集条件的修正操作，后重新执行图像数据采集步骤、图像数据分析步骤和基于置信度取舍结果步骤；

当所述修正操作执行次数达到预设最大修正次数，停止执行修正操作，并标注当前目标巡检电力设备的本次电力巡检完成。

2.根据权利要求1所述的电力巡检方法，其特征在于，所述当所述修正操作执行次数达到预设最大修正次数，停止执行修正操作，并标注当前目标巡检电力设备的本次电力巡检完成，包括：

当所述修正操作执行次数达到预设最大修正次数，停止执行修正操作，并将本次电力巡检采集的当前目标巡检电力设备的图像数据传输到云端平台，接收来自云端平台的基于传输的图像数据经人工评定得到的当前目标巡检电力设备的设备运行状况信息，并标注当前目标巡检电力设备的本次电力巡检完成；或者

当所述修正操作执行次数达到预设最大修正次数，停止执行修正操作，并记录本次电力巡检采集的图像数据的置信度始终低于预设阈值的电力设备，在全部待巡检的电力设备的本次电力巡检结束后汇总置信度在达到最大修正次数后仍低于预设阈值的电力设备的图像数据，并传输到集中处理设备。

3.根据权利要求1所述的电力巡检方法，其特征在于，

所述目标检测模型是使用目标巡检电力设备的预设数量级的正常运行图像和多种设备故障图像作为训练集而训练得到。

4.根据权利要求2所述的电力巡检方法，其特征在于，在接收到来自云端平台的基于传输的图像数据经人工评定得到的当前目标巡检电力设备的设备运行状况信息后，该方法还包括：

所述视觉设备以接收到的云端平台人工评定的当前目标巡检电力设备的设备运行状况信息为标签，以当前目标巡检电力设备本次电力巡检采集的图像数据作为训练集，训练并更新所述目标检测模型。

5.根据权利要求2所述的电力巡检方法，其特征在于，在基于传输的图像数据经人工评定得到的当前目标巡检电力设备的设备运行状况信息后，该方法还包括：

所述云端平台以预设历史时间长度内人工评定的设备运行状况信息为标签，以与设备运行状况信息相对应的电力设备的图像数据为训练集，训练并更新所述目标检测模型。

6.根据权利要求2所述的电力巡检方法，其特征在于，所述设备运行状况信息的情况包括设备正常和设备故障类型，该方法还包括：

当置信度不低于预设阈值，且设备运行状况信息指示设备故障类型，发送包含指示设备故障类型的所述设备运行状况信息到云端平台，以使得云端平台基于接收到的指示设备故障类型的所述设备运行状况信息生成预警。

7.根据权利要求2所述的电力巡检方法，其特征在于，所述将本次电力巡检采集的当前目标巡检电力设备的图像数据传输到云端平台步骤，包括：

将当前目标巡检电力设备本次电力巡检最近一次采集的图像数据上传到云端平台；或

将当前目标巡检电力设备本次电力巡检全部历史时刻采集的图像数据上传到云端平台；或

将当前目标巡检电力设备本次电力巡检历史时刻采集的置信度最高的图像数据上传到云端平台。

8.根据权利要求2所述的电力巡检方法，其特征在于，

该方法还包括：集成在巡检机器人上的定位模块实时发送位置信息到所述云端平台，用于在所述云端平台上可视化生成巡检机器人的巡检路径、当前位置和电力巡检进度；

所述修正操作的类型包括：调整巡检机器人集成的视觉设备的高度、角度、距离位置和对焦状态，补充光源和清洁视觉设备镜头。

9.一种巡检机器人，其特征在于，该巡检机器人包括：

视觉设备，用于采集目标巡检电力设备的图像数据，并将所述图像数据输入到巡检机器人的运算模块中内置的预先训练完成的目标检测模型中；

驱动模块，用于驱动巡检机器人移动到巡检位置；

运算模块，所述运算模块中内置预先训练完成的目标检测模型，所述目标检测模型用于基于输入的图像数据进行计算分析并输出设备运行状况信息和设备运行状况信息对应的置信度；

基于置信度取舍模块，用于在所述置信度不低于预设阈值的情况下，将所述设备运行状况信息和置信度存储到预设位置，并标注当前目标巡检电力设备的本次电力巡检完成；用于在所述置信度低于预设阈值的情况下，先执行用于调整巡检机器人的图像数据采集条件的修正操作，后重新执行图像数据采集步骤、图像数据分析步骤和基于置信度取舍结果步骤；用于在所述修正操作执行次数达到预设最大修正次数时，停止执行修正操作，并标注当前目标巡检电力设备的本次电力巡检完成。

10.一种基于巡检机器人的电力巡检系统，其特征在于，该电力巡检系统包括：

一种如权利要求9所述的巡检机器人；

云端平台，用于接收来自巡检机器人的电力巡检采集的图像数据，并获取对于所述电力巡检采集的图像数据的人工评定的电力设备的设备运行状况信息，将所述电力设备的设备运行状况信息传输回相应的巡检机器人。

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