CN117002756A - 一种用于电力巡检的山火智能检测无人机装置及控制系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于电力巡检的山火智能检测无人机装置及控制系统，包括机身、机翼、垂起臂、螺旋桨、多旋翼电机、固定翼电机、双尾撑式尾翼、三点支撑式起落架、空速管、控制模块、影像采集设备和图传模块；两侧所述机翼通过扣锁与机身固定连接，两侧机翼下方均安装有与机身平行的垂起臂；延长所述垂起臂与双尾撑式尾翼固定连接；两侧垂起臂内部均安装有多旋翼电机，两侧垂起臂上方相隔固定距离安装有两个螺旋桨，所述多旋翼电机与垂起臂上螺旋桨电连接；所述空速管安装于左侧机翼的翼根处；所述机身尾部安装有螺旋桨与控制机身尾部螺旋桨转动的固定翼电机；所述三点支撑式起落架固定安装于机身的底部。

Description

一种用于电力巡检的山火智能检测无人机装置及控制系统
技术领域
本发明涉及无人机电力巡检技术领域，具体为一种用于电力巡检的山火智能检测无人机装置及控制系统。
背景技术
目前的无人机电力巡检当中，人力巡检劳动强度大且效率低下，同时深入林区还有发生危险的可能；山火是一种发生在林野的自然灾害，一旦火情扩大就难以控制。山火对电力设施有着很严重的威胁。航空和卫星巡检成本略高且易受环境和气候的影响，而垂直起降固定翼无人机具备起降方便，长航时等特点，将垂直起降固定翼无人机系统应用于电力电网，配合可见光云台吊舱可以从高、低空等多个维度对电力电网区域进行智能山火巡检，不但能解放部分人工劳动力，避免人工作业的危险；还能提高工作效率，弥补人工巡检的不足。
发明内容
为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提出了一种用于电力巡检的山火智能检测无人机装置及控制系统。
本发明的技术方案如下：
一方面，本发明提出一种用于电力巡检的山火智能检测无人机装置，包括机身、机翼、垂起臂、螺旋桨、多旋翼电机、固定翼电机、双尾撑式尾翼、三点支撑式起落架、空速管、控制模块、影像采集设备和图传模块；两侧所述机翼通过扣锁与机身固定连接，两侧机翼下方均安装有与机身平行的垂起臂；延长所述垂起臂与双尾撑式尾翼固定连接；两侧垂起臂内部均安装有多旋翼电机，两侧垂起臂上方相隔固定距离安装有两个螺旋桨，所述多旋翼电机与垂起臂上螺旋桨电连接；所述空速管安装于左侧机翼的翼根处；所述机身尾部安装有螺旋桨与控制机身尾部螺旋桨转动的固定翼电机；所述三点支撑式起落架固定安装于机身的底部，所述控制模块和图传模块均设置于机身内部；所述影像采集设备固定安装于机身头部。
作为优选实施方式，所述机身、机翼和双尾撑式尾翼均采用碳纤维材料，所述机翼采用上单翼和大展弦比的布局。
作为优选实施方式，所述垂起臂采用加厚碳管。
作为优选实施方式，所述机身尾部设置有若干独立孔洞。
作为优选实施方式，所述两侧垂起臂上的螺旋桨按照逆时针以“正浆-反浆-正浆-反浆”的顺序安装，且所有螺旋桨均采用碳纤维材料。
另一方面，本发明提出一种如权利要求1-5任一项所述电力巡检的山火智能检测无人机的控制系统，包括：
控制模块，用于发布及控制无人机完成各项飞行任务；
导航模块，用于向无人机提供相对于选定的参考坐标系的位置、速度和飞行姿态各项参数，引导无人机完成指定航线飞行任务。
影像采集模块，采集地面的影像数据信息；
数据传输模块，用于传输各类实时命令以及实时数据；
目标检测模块，利用预训练的目标检测识别算法识别预测山火目标；
目标跟踪模块，利用预训练的目标跟踪算法判断预测山火目标的可能性，并对可能性大于预设阈值的预测山火目标进行匹配跟踪；
目标定位模块，用于确定匹配跟踪的预测山火目标的经纬度信息。
作为优选实施方式，所述各项飞行任务包括垂直升降，按固定航线飞行，按控制系统实时指令飞行和返厂回收。
作为优选实施方式，所述数据传输模块包括图数传输模块和5G传输模块；所述图数传输模块包括单向图传通道及双向数传通道，所述5G传输模块通过5G模组和内网穿透技术实现点对点或一点对多点的高带宽超低延时数据传输网络实时回传至地面服务器。
作为优选实施方式，所述利用预训练的目标跟踪算法判断预测山火目标的可能性，并对可能性大于阈值的预测山火目标进行匹配跟踪步骤具体为：
采用YOLO-v5算法获取初始预测目标检测框及其置信度，通过设置最高，最低置信度阈值将预测目标检测框分为三个部分，低于最低置信度阈值的预测目标检测框部分图像信息直接舍弃，高于最高置信度阈值的预测目标检测框部分图像信息进行选定，高于最高置信度阈值且低于最低置信度阈值的预测目标检测框部分图像信息进行重新检测，再使用ByteTrack算法对选定的预测目标进行匹配跟踪。
根据权利要求9所述的一种双电源备份供电的磁吸式无线测温方法，所述确定匹配跟踪的预测山火目标的经纬度信息步骤具体为：
选取高于高置信度阈值的预测目标检测框部分图像信息的像素坐标，并将上述像素坐标移动至成像平面中心，结合无人机当前拍摄的坐标、高度、云台位姿等信息，带入误差校准补偿通过内参矩阵计算得到目标实距，计算出目标相对于飞机的真实位置，最后根据飞机的GPS定位确定偏航经纬度换算关系，得到预测目标点的经纬度坐标。
本发明具有如下有益效果：
1、本发明采用一种全复材的超轻机身作为无人机的结构主体，有效减轻了无人机整体结构重量同时保证了足够的强度，通过简化的尾梁设计，提供较好的操稳定特性，采用上单翼和大展弦比的机翼布局，具有较长的续航时间和更高的稳定性。
2、本发明采用四个多旋翼电机进行垂直起降，螺旋桨按照“正浆-反浆-正浆-反浆”的顺序安装于机翼两边的垂起臂上，平衡螺旋桨运动时带来的扭矩，同时在进行无人机的重心平衡使其在垂直方向保持稳定，提供稳定的起降推力，同时采用固定翼电机配合螺旋桨用于为飞机巡航阶段提供稳定的飞行动力。
3、本发明在预定的电力巡检路线飞行时，一旦发现山火目标后，会自动完成山火目标的检测以及自动跟踪，并大致确定山火目标的实际坐标。
4、本发明采用5G模块和图数一体模块实现双通道冗余图像传输机制，克服了图传传输距离受限以及5G基站未覆盖到区域，使得无人机能够持续稳定的将将巡讲的现场视频传回地面工作站。
附图说明
图1为本发明的无人机结构图；
图2为本发明的系统结构图；
图3为本发明的整体巡检任务图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不对作为对步骤执行先后顺序的限定。
应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
实施例一：
参见图1，本实施例的用于电力巡检的山火智能检测无人机装置，包括机身1、机翼2、垂起臂3、螺旋桨4、多旋翼电机5、固定翼电机6、双尾撑式尾翼7、三点支撑式起落架8、空速管9、控制模块10、影像采集设备11和图传模块12；两侧机翼2通过扣锁与机身1固定连接，两侧机翼2下方均安装有与机身1平行的垂起臂3；延长垂起臂3与双尾撑式尾翼7固定连接；两侧垂起臂3内部均安装有多旋翼电机5，两侧垂起臂3上方相隔固定距离安装有两个螺旋桨4，多旋翼电机5与垂起臂3上螺旋桨4电连接；空速管9安装于左侧机翼2的翼根处；机身1尾部安装有螺旋桨4与控制机身1尾部螺旋桨4转动的固定翼电机6；三点支撑式起落架8固定安装于机身1的底部，控制模块和图传模块均设置于机身内部；影像采集设备11固定安装于机身1头部。
具体实施时，在本实施例中根据大范围的山火检测与跟踪定位的任务需求，要求无人机能够不受地形影响垂直起降、飞机机身空间要充足、航时长、可操作性好、有良好的气动特性等。在基于这些基本要求，在考虑硬件的选择和软件的设计与搭配等一系列问题，设计搭建一套完整的垂直起降固定翼的巡航系统，其具体的飞机技术指标为：
(1)飞机的起飞总重：17kg左右；
(2)飞机的巡航飞行高度：600m；
(3)旋翼起降飞行时间：10分钟左右；
(4)飞机的巡航飞行时间：5h左右；
(5)飞机的巡航速度：19m/s；
飞机和配件的主要重量参数，如表1所示：
表1主要重量参数飞机的相关总体参数：
飞机的翼展为b＝3m，机翼面积为S浸湿＝71.8dm2，机身长度为1.8m。
最大升阻比(L/D)max＝12.8；
展弦比：A＝b2/s＝12.5；
根梢比：λ＝2.7；
翼载荷：W/S＝23.1kg/m2；
飞机起飞总重：起飞总重的初步估算 式中，Wt为飞机的起飞重量，在飞机飞行过程中不变化；Wε为结构重量，此处取Wε＝6.325kg；Wm为动力和操纵装置重量，此处取Wm＝1.330kg；Wb为电池重量，此处取Wb＝7.595kg；Wp为任务载荷重量此处取Wp＝1.577kg；fε为结构重量系数，此处取fε＝0.27；计算得Wt＝16.827kg。
巡航推重比：
根据技术指标进行分析：结合无人机飞行速度、飞行高度、飞行时长等技术指标，考虑两种飞行模式耦合，同时又具有光电设备的侦察视野，本发明采用“4+1”的飞机整体布局方式，即飞机主要的机身1部分采用固定翼式的机身模型，而在其飞机机翼2上我们加装了垂起臂3，同时在垂起臂上3安装了4套螺旋桨4电机来满足无人机垂直起降时所需的动力，在机身1的尾部安装1套螺旋桨及控制电机来满足飞机整体巡航时的动力需求。飞机固定翼机身整体采用推进式常规布局，保证飞行的可实现性。从结构特点进行分析：采用双尾撑式尾翼7，前后简易三点支撑式起落架8，延长垂起臂3与尾撑相连，简化尾梁设计，提供较好的操稳特性，有效的减轻了飞机整体结构重量，保证了推力螺桨的安装空间。机翼特点分析：整体采用上单翼布局，为确保长时间的巡航，飞机需要较大的升阻比，并兼顾飞行可靠性与安全性，机翼采用大展弦比的机翼2布局，而垂起臂3成对称式分布于机翼2两侧，保证飞机合理的重心配平，确保飞行的稳定性。
本发明采用垂直起降和巡航分离的方案，因此需要分别选择一套多旋翼电机5和螺旋桨和一套固定翼电机6和螺旋桨4。4个用于起降的多旋翼电机5，其螺旋桨4逆时针以“正浆-反浆-正浆-反浆”的顺序安装于机翼2两边的垂起臂3上，平衡螺旋桨4运动时带来的扭矩，同时在进行无人机的重心平衡使其在垂直方向保持稳定，提供稳定的起降推力；另外一套用于巡航的固定翼电机6和螺旋桨4则位于机身1尾部，用来为飞机巡航阶段提供稳定的飞行动力，保持巡航的匀速和稳定。在旋翼起降阶段，主要考虑的是飞机的整机重量，因此选择了T-MOTOR V505无刷电机，该品牌这个系列电机专为垂直起降设计具有良好的性能稳定性，其KV值在260，单个无刷电机的最大拉力可达到8700g，在最佳力效比的情况下，单轴起飞重量可达到4250g，4轴起飞重量可达到17kg，即满足了设计要求，而且有一定冗余度；4个螺旋桨选择全碳纤维的正反桨，碳纤维的桨身强度高、耐摩擦、抗腐蚀、重量轻、可快速拆卸，在外执行任务时若螺旋浆出现问题可实现快速拆卸和更换。在飞机进入巡航阶段后，垂直起降相关的动力设备将停止工作，转换为机尾的一套动力设备运行为巡航提供动力，为了达到设计的巡航速度要求，采用了翼酷ECD4130C无刷电机，再搭配桨距为15英寸、螺距为10英寸、碳纤维材质的螺旋桨，当电机转速转到最佳的7811r/min时，静拉力可达6630g，能够更加高效节能的推动飞机飞行。而飞机的控制系统是通过实时控制这5个电机的转速变化来实现控制无人机飞行时的航向、航速、高度等变化，来更好的完成巡检任务。
作为本实施例的优选实施方式，机身1、机翼2和双尾撑式尾翼7均采用碳纤维材料，机翼2采用上单翼和大展弦比的布局。
作为本实施例的优选实施方式，垂起臂3采用加厚碳管。
作为本实施例的优选实施方式，机身1尾部设置有若干独立孔洞。
作为本实施例的优选实施方式，两侧垂起臂3上的螺旋桨4按照逆时针以“正浆-反浆-正浆-反浆”的顺序安装，且所有螺旋桨4均采用碳纤维材料。
具体实施时，飞机机身1、机翼2和双尾撑式尾翼7全部使用碳纤维的材质，相较于用其他材质制作的飞机，它整体重量更轻，强度够大，在飞机进行工作时更节省电量。在机翼2上安装设计好的垂起臂3，垂起臂3采用加厚碳管为主体材质，其强度既可以满足17kg的起飞总重，也可以安全承载4套电机和螺旋桨，同时还极大的保障了飞机的安全性；其较大的翼展在巡航阶段能为飞机提供足够大的升力，保证了巡航时长，提高了飞机的抗风能力，让其具有良好的稳定性；其双尾撑式尾翼7可为飞机提供灵活的机动性。机翼2和机头与机身1的连接方式采用了扣锁连接，链接强度大，安全系数高，拆卸方便，便于在外工做时携带和组装；空速管安置于左侧机翼2翼根，可实时提供准确的飞机速度；为了给电子调速器和图传设备散热，机身1采取了在尾部设计独立的孔洞来用于通风散热，有效避免电子调速器过热失效和图传设备过热影响图传效果，保证了来自控制系统的调速信号能够及时有效的完成响应；两侧机翼2链接在一起，以扣锁与机身1链接，拆解方便，在其机翼2的链接中间放置无人机控制模块10使用螺丝固定；机身的供电，可以满足机载电脑、空速模块、飞控设备和云台控制等设备的要求；同时在机身内部也预留有大量的空间，用于安装飞机的电池，控制模块，图传等硬件设施。
无人机的控制系统是无人机的关键核心系统之一，主要由GPS、气压计、陀螺仪、指南针以及地磁感应等传感器和螺旋桨、电调和电机等执行终端构成。按具体功能又可划分为导航系统和控制系统两部分。
导航系统：向无人机提供相对于所选定的参考坐标系的位置、速度、飞行姿态，引导无人机沿指定航线飞行。主要功能有：
(1)获得取高度、速度、姿态、航向信息；
(2)给出满足精度要求的经度、纬度信息；
(3)引导飞机按规定航线飞行；
(4)接收地面站的导航模式控制指令并执行，具有指令导航模式与预定航线飞行模式相互切换的功能；
控制系统：无人机完成起飞、空中飞行、执行任务、返厂回收等整个飞行过程的核心系统，对无人机实现全权控制与管理，因此飞控子系统之于无人机相当于驾驶员之于有人机，是无人机执行任务的关键。主要具有如下功能：
(1)无人机姿态稳定与控制；
(2)与导航子系统协调完成航迹控制；
(3)无人机起飞与着陆控制；
(4)无人机飞行管理；
(5)无人机任务设备管理与控制；
(6)应急管理控制；
(7)信息收集与传递；
实施例二：
本实施例的如权利要求1-5任一项电力巡检的山火智能检测无人机的控制系统，包括：
控制模块，用于发布及控制无人机完成各项飞行任务；
本发明的机载电脑选用了NVIDIA Jetson Orin，这个机载电脑模组算力高达每秒275万亿次浮点运算(TOPS)，适用于多个并发AI推理管道，此外还提供多个高速接口。采用了NVIDIA Ampere架构GPU和Arm Cortex-A78AE CPU以及新一代深度学习和视觉加速器。是NVIDIA发布的全球最小、功能最强大、能效最高的AI超级计算机，适用于无人机等其他形式的边缘嵌入式计算。
导航模块，用于向无人机提供相对于选定的参考坐标系的位置、速度和飞行姿态各项参数，引导无人机完成指定航线飞行任务。
具体实施时，本发明通过ROS系统来获取检测到山火时的飞机当前拍摄的坐标、高度、云台位姿、目标的像素坐标以及云台内参等设备的固有信息等信息，带入误差校准补偿通过定位算法计算出无人机到目标实际距离。再结合飞机的GPS信息、飞机的偏航信息、当地的经纬度与米的转换关系等计算出目标山火的GPS坐标信息。
影像采集模块，采集地面的影像数据信息；
具体实施时，本实施例选择了品灵A10 pro云台作为任务设备来采集地面影像数据，能够在飞机机头的内部进行快速的安装与拆卸；分辨率达到1920*1080；并配有248万像素的10倍光学变焦相机；整体采用减震与云台一体化设计，可实现水平、横滚和俯仰三个方向增稳，大幅度减少机械震动以保证拍摄画面稳定。支持可见光10倍变焦，可拍照或者录像，智能目标检测跟踪功能。地面控制台可显示云台航向俯仰角度、相机倍数及视场角，跟踪目标框，当外部有GPS及时间输入时，能显示飞机GPS经纬度、海拔高度，及实时时间。相机的具体参数如表2所示。
表2相机参数
可通过地面站终端调用云台控制模块实现地面端对云台的位姿、放大倍数进行实时控制，控制信号将实时传输至飞行器端，可获得巡检区域更好的视频图像信息。
对云台吊舱实时采集的视频数据利用H.264格式进行实时编码，采用RTSP通讯协议将编译后的图像数据与飞行状态信息，通过5G模组和内网穿透技术实现以点对点或一点对多点的高带宽超低延时数据传输网络实时回传至地面服务器。再由地面端从服务器拉流获取信息。
数据传输模块，用于传输各类实时命令以及实时数据；
具体实施时，本发明数据通讯链路的采用了型号Sprintlink FX 2W图/数传模块，该模块为单向图传通道；双向数传通道；单向遥控,传输可实现100km的超远距离传输，高带宽，200ms低延时。连续实时检测所有信道可存在干扰，在当前工作信道收到干扰的情况下，自动完成并切换到干扰最低的信道，从而保证持续可靠的通信，保证在无人机作业时将飞行平台的数据实时传输到地面站。同时，本发明还加装了5G传输模块，采用的是RM520N-GL这一款，它支持分集接收功能。是标准的M.2Key-B WWAN接口模块，支持4G/3G等多种网络制式下的数据连接。支持Windows、Linux和Android等嵌入式系统。最大上行650Mbps，最大下行2.5Gbps。
云台吊舱通过IP接口连接无人机端机载电脑，调用云台吊舱IP地址捕获视频数据，采用H.264硬件压缩编码对视频流数据进行编码。RTSP具有重新导向功能，可视实际负载情况来转换提供服务的服务器，以避免过大的负载集中于同一服务器而造成延迟。使用实时流体协议RTSP，处理服务器和客户端之间的数据通信，建立和控制媒体的时间同步流。为了降低传输延时，通过C++代码将编码后的视频数据报通过RTSP传输协议发送给服务器，服务器通过流媒体传输协议RTSP服务传输到客户端，然后调用OpenCV显示视频流。
目标检测模块，利用预训练的目标检测识别算法识别预测山火目标；
具体实施时，本发明采用的YOLOV5算法由Ultralytics LLC公司于2020年5月份提出，其图像推理速度比Faster RCNN、YOLOV3和YOLOV4算法都快，可达到140帧/s。YOLOV5分别使用backbone作为主干网络、neck作为颈部和YOLO head检测头作为检测头，因其高准确性和高性能，采用YOLOV5作山火目标的识别和检测。
导入无人机视角火灾图片数据集测试,利用YOLOV5神经网络作山火识别,加载Transformer Enclosed模块和CBAM模块优化神经网络，调整神经网络训练权重weights；调整置信度阈值conf-thres，和nms的iou阈值iou-thres，最后得到测试结果以txt文件形式保存。
目标跟踪模块，利用预训练的目标跟踪算法判断预测山火目标的可能性，并对可能性大于预设阈值的预测山火目标进行匹配跟踪；
具体实施时，本发明采用基于深度学习的目标跟踪算法将人工设计特征提取模块使用卷积网络取而代之，采用ByteTrack算法对目标跟踪。使用YOLO-v5算法获取初始预测目标检测框及其置信度，然后通过高、低置信度阈值将预测目标检测框分为三部分，其中置信度低于0.5的预测检测框将直接丢弃，置信度高于0.7的目标检测框进行匹配跟踪。
目标定位模块，用于确定匹配跟踪的预测山火目标的经纬度信息。
具体实施时，本发明根据拍摄视频图片信息，框选目标，将像素坐标系移动至成像平面中心，结合无人机当前拍摄的坐标、高度、云台位姿等信息，带入误差校准补偿通过内参矩阵计算得到目标实距。根据上面得到的信息，结合飞机高度，云台俯仰角，偏航距离等计算出目标相对于飞机的真实位置。最后根据飞机的GPS，确定偏航经纬度的换算关系，并且得出目标点经纬度。
作为本实施例的优选实施方式，各项飞行任务包括垂直升降，按固定航线飞行，按控制系统实时指令飞行和返厂回收。
具体实施时，无人机整体巡检任务如图3所示。
作为本实施例的优选实施方式，数据传输模块包括图数传输模块和5G传输模块；图数传输模块包括单向图传通道及双向数传通道，5G传输模块通过5G模组和内网穿透技术实现点对点或一点对多点的高带宽超低延时数据传输网络实时回传至地面服务器。
具体实施时，本发明采用5G和图数一体模块实现双通道冗余图像传输机制，克服了图传传输距离受限以及5G基站未覆盖到区域，使得无人机能够持续稳定的将将巡讲的现场视频传回地面工作站。对于图数集成图传，本次采用了型号Sprintlink FX 2W图/数传模块，该模块为单向图传通道、双向数传通道，传输可实现30km的远距离传输，以及高带宽200ms低延时的图像传输。对于5G传输通道。机载电脑首先对云台吊舱实时采集的视频数据利用H.264格式进行实时编码，之后再采用RTSP通讯协议将编译后的图像数据与飞行状态信息，通过5G模组和内网穿透技术实现以点对点或一点对多点的传输，最后在高带宽超低延时数据传输网络实时回传至地面服务器。
作为本实施例的优选实施方式，利用预训练的目标跟踪算法判断预测山火目标的可能性，并对可能性大于阈值的预测山火目标进行匹配跟踪步骤具体为：
采用YOLO-v5算法获取初始预测目标检测框及其置信度，通过设置最高，最低置信度阈值将预测目标检测框分为三个部分，低于最低置信度阈值的预测目标检测框部分图像信息直接舍弃，高于最高置信度阈值的预测目标检测框部分图像信息进行选定，高于最高置信度阈值且低于最低置信度阈值的预测目标检测框部分图像信息进行重新检测，再使用ByteTrack算法对选定的预测目标进行匹配跟踪。
具体实施时，高于最高置信度阈值且低于最低置信度阈值的预测目标检测框部分图像信息重新利用目标监测算法进行检测，直至待测图像小于检测框时停止。
作为本实施例的优选实施方式，确定匹配跟踪的预测山火目标的经纬度信息步骤具体为：
选取高于高置信度阈值的预测目标检测框部分图像信息的像素坐标，并将上述像素坐标移动至成像平面中心，结合无人机当前拍摄的坐标、高度、云台位姿等信息，带入误差校准补偿通过内参矩阵计算得到目标实距，计算出目标相对于飞机的真实位置，最后根据飞机的GPS定位确定偏航经纬度换算关系，得到预测目标点的经纬度坐标。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种用于电力巡检的山火智能检测无人机装置，其特征在于，包括机身(1)、机翼(2)、垂起臂(3)、螺旋桨(4)、多旋翼电机(5)、固定翼电机(6)、双尾撑式尾翼(7)、三点支撑式起落架(8)、空速管(9)、控制模块(10)、影像采集设备(11)和图传模块(12)；两侧所述机翼(2)通过扣锁与机身(1)固定连接，两侧机翼(2)下方均安装有与机身(1)平行的垂起臂(3)；延长所述垂起臂(3)与双尾撑式尾翼(7)固定连接；两侧垂起臂(3)内部均安装有多旋翼电机(5)，两侧垂起臂(3)上方相隔固定距离安装有两个螺旋桨(4)，所述多旋翼电机(5)与垂起臂(3)上螺旋桨(4)电连接；所述空速管(9)安装于左侧机翼(2)的翼根处；所述机身(1)尾部安装有螺旋桨(4)与控制机身(1)尾部螺旋桨(4)转动的固定翼电机(6)；所述三点支撑式起落架(8)固定安装于机身(1)的底部，所述控制模块(10)和图传模块(12)均设置于机身(1)内部；所述影像采集设备(11)固定安装于机身(1)头部。
2.根据权利要求1所述的一种用于电力巡检的山火智能检测无人机装置，其特征在于，所述机身(1)、机翼(2)和双尾撑式尾翼(7)均采用碳纤维材料，所述机翼(2)采用上单翼和大展弦比的布局。
3.根据权利要求1所述的一种用于电力巡检的山火智能检测无人机装置，其特征在于，所述垂起臂(3)采用加厚碳管。
4.根据权利要求1所述的一种用于电力巡检的山火智能检测无人机装置，其特征在于，所述机身(1)尾部设置有若干独立孔洞。
5.根据权利要求1所述的一种用于电力巡检的山火智能检测无人机装置，其特征在于，所述两侧垂起臂(3)上的螺旋桨(4)按照逆时针以“正浆-反浆-正浆-反浆”的顺序安装，且所有螺旋桨(4)均采用碳纤维材料。
6.一种如权利要求1-5任一项所述电力巡检的山火智能检测无人机的控制系统，其特征在于，包括：
控制模块，用于发布及控制无人机完成各项飞行任务；
导航模块，用于向无人机提供相对于选定的参考坐标系的位置、速度和飞行姿态各项参数，引导无人机完成指定航线飞行任务。
影像采集模块，采集地面的影像数据信息；
数据传输模块，用于传输各类实时命令以及实时数据；
目标检测模块，利用预训练的目标检测识别算法识别预测山火目标；
目标跟踪模块，利用预训练的目标跟踪算法判断预测山火目标的可能性，并对可能性大于预设阈值的预测山火目标进行匹配跟踪；
目标定位模块，用于确定匹配跟踪的预测山火目标的经纬度信息。
7.根据权利要求6所述的一种用于电力巡检的山火智能检测无人机系统，其特征在于，所述各项飞行任务包括垂直升降，按固定航线飞行，按控制系统实时指令飞行和返厂回收。
8.根据权利要求6所述的一种用于电力巡检的山火智能检测无人机系统，其特征在于，所述数据传输模块包括图数传输模块和5G传输模块；所述图数传输模块包括单向图传通道及双向数传通道，所述5G传输模块通过5G模组和内网穿透技术实现点对点或一点对多点的高带宽超低延时数据传输网络实时回传至地面服务器。
9.根据权利要求6所述的一种用于电力巡检的山火智能检测无人机系统，其特征在于，所述利用预训练的目标跟踪算法判断预测山火目标的可能性，并对可能性大于阈值的预测山火目标进行匹配跟踪步骤具体为：
采用YOLO-v5算法获取初始预测目标检测框及其置信度，通过设置最高，最低置信度阈值将预测目标检测框分为三个部分，低于最低置信度阈值的预测目标检测框部分图像信息直接舍弃，高于最高置信度阈值的预测目标检测框部分图像信息进行选定，高于最高置信度阈值且低于最低置信度阈值的预测目标检测框部分图像信息进行重新检测，再使用ByteTrack算法对选定的预测目标进行匹配跟踪。
10.根据权利要求9所述的一种双电源备份供电的磁吸式无线测温方法，其特征在于，所述确定匹配跟踪的预测山火目标的经纬度信息步骤具体为：
选取高于高置信度阈值的预测目标检测框部分图像信息的像素坐标，并将上述像素坐标移动至成像平面中心，结合无人机当前拍摄的坐标、高度、云台位姿等信息，带入误差校准补偿通过内参矩阵计算得到目标实距，计算出目标相对于飞机的真实位置，最后根据飞机的GPS定位确定偏航经纬度换算关系，得到预测目标点的经纬度坐标。
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