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摘 要

自2012年以来，多旋翼无人机在电力巡检的作用越来越突出。多旋翼无人机能去到巡检人员无法到达或不便到达的地方，高效而安全地完成了原本耗时耗力的周期性工作，把巡检人员从高强度的体力劳动中逐步解放出来。输电线路移动式无人机智能巡检装备由车载系统和无人机系统两部分组成，本研究的主要内容是车载系统与无人机系统的衔接。开发成熟的无人机与车辆管控系统，在无人机自动巡检过程中可以通过管控平台对获取无人机当前的定位、无人机状态、车辆状态、采集图像等关键信息。管控终端获取到来自无人机拍摄的照片后，对照片进行图像识别，用以检测杆塔是否有异常状况。本研究将以车载无人机为基础，设计搭建一个针对无人机与车辆的管控平台，实现对无人机图像采集、数据交换，以及对车辆部件的控制。

关键词：无人机,图像算法, 管控系统

目录

1.绪论 3

1.1研究背景及意义 3

1.2研究内容及研究方法 4

2.文献综述 5

2.1无人机巡检国内外开发情况 5

2.2 图像算法国内外开发状况 8

2.3 开发方案 13

3.系统分析 14

3.1可行性分析 14

3.2逻辑模型 14

4.系统设计 16

4.1 图形界面设计 16

4.2数据处理 21

4.3图像处理 28

5.系统测试 40

5.1人机交互 40

5.2 黑盒测试 46

5.3图像处理测试 49

6.总结与展望 54

参考文献 55

第一章 绪论

1.1研究背景及意义

自多旋翼无人机开始用于电力巡检领域，无人机便成为了巡检人员的得力帮手。多旋翼无人机能去到巡检人员无法到达或不便到达的地方，高效而安全地完成了原本耗时耗力的周期性工作，把巡检人员从高强度的体力劳动中逐步解放出来。无人机自动巡检相对于传统的人力巡检，不仅提升了安全性，效率也得到的大大的提高。近年来国家电网不断引入新技术，提高线路巡检工作的自动化程度。

南方电网公司为推进机巡作业业务采取了统一部署，至2019年底，无人机的巡检业务基本成熟，全网机巡已经覆盖了至少80%的110kV及以上线路。预计在2020年底，全面建成以无人机为主体、巡检工人为辅的输电线路巡检模式。目前无人机已经在35kV级以上的高空电路上广泛应用，开展电路巡检、灾情勘察等高空作业，将无人机机巡检业务向精益化运维模式转变。

但以无人机本身的体量来说，其所载的电池一般是锂电池，能持续飞行时间依无人机型号而异，一般飞行时间不会超过半个小时。如果是长时间的巡检任务，如何保证无人机的续航也是一个重要的问题。而且目前无人机多用于输电线路巡检,输电线路有时身处深山老林，无人机在此环境下容易受到外界复杂地形和环境的影响。地表的倾斜度过大、空气灰尘以及地面障碍物都可能会对无人机产生影响，比如螺旋桨受撞击破损断裂或是灰尘进入摄像机导致无法拍照摄像等设备故障，造成巡检任务无法正常完成。再者，无人机通常在几十米的高空进行作业，更有甚者会飞到高达几百米的高空。在这样的情况下，无线电信号成为一个难题。为了保证无人机与地面站信号畅通，必须想办法加强无线电信号。目前有一个完美解决以上三个难题的方案，就是车载无人机。

为检测各设备的状况，保证巡检作业正常运行，需要开发成熟的无人机与车辆管控系统。在无人机自动巡检过程中可以通过管控平台对获取无人机当前的定位、无人机状态、车辆状态、采集图像等关键信息。管控终端获取到来自无人机拍摄的照片后，对照片进行图像识别，用以检测杆塔是否有异常状况。

本研究正是针对车载无人机，开发出一套适配的无人机与车辆的管控系统，并在系统的基础上增加图像处理的功能。

1.2研究内容及研究方法

全文可分为三个部分：文献综述及方案选择、系统分析和设计、系统功能测试。首先分析无人机巡检和图像算法两个领域在国内外的研究进展，结合现有的研究成果，进一步提出系统在架构、功能实现上的设想，建立逻辑模型。然后逐步解析系统每个部件的具体实现，图像处理的原理和代码实现。最后是对平台成品以及图像算法的正确度进行测试。

此系统开发的两个重点：图形化界面和图像算法。

图形化界面开发是完成平台设计的主要方法，进行开发之前，首先要对需求进行分析，研究结构化设计。需要完成数据接收和展示的功能，确保能实时显示无人机传回的各类数据。

图像算法主要完成两个功能：1.通过与人工采集的图像作对比，分析自动采集图像的准确度，确保无人机位于规定的巡检路线上。2.正确识别作为降落点或悬停点的地标图案。

技术路线如图所示：

第二章 文献综述

2.1无人机巡检国内外开发情况

• • 1. 国外无人机巡检开发现状

现有一种基于抽象地图的无人机路径规划方法，在地图上通过算法规划巡检路线的覆盖区域。覆盖应用程序计算在指定的多边形区域上的曲折路径，由任务的飞手负责手动修改路径。在这些领域，传统的规划没有考虑无人机在转弯和机动中的能量消耗，因为目的是达到全覆盖。^[1]

有效的单元数量将根据地图上投影区域的尺寸重新计算。可以选择或计算起点。计算起点需要风向。风向可以通过风速计、风挡或安装在无人机上的传感器来测量。在这项研究中，使用了平均高度为3m的风速计。对于路径规划，主要分为四个阶段：地图提取、区域分解、覆盖路径的计算和最佳覆盖路径的选择。这些功能在称为无人机规划器的规划工具中实现。

计算覆盖路径的方法中，有三种启发式算法：Dijkstra算法、波前算法和螺旋算法。它们是已知的自动机器人覆盖算法。

•基于Dijkstra的覆盖范围

该覆盖算法基于Dijkstra算法（Dijkstra，1959），条件是最大长度访问节点。覆盖算法列出Moore中所有未访问的节点配置，选择距离较短的自由邻居从原点开始。它继续搜索，直到目标节点相邻或覆盖范围完整。如果它不能找到更多自由邻居和目的地不相邻，它从后面开始追踪。

•基于波前的覆盖

该算法的特点是将区域标记为在自由节点（Zelinsky，Jarvis，拜恩和尤塔，1993年）。对于覆盖范围，波前从目的（邻近起始节点）并扩展为Moore配置中的邻域。目标节点有一个波值为0。与目标相邻的空闲节点有一个wave增量为1的值。相邻节点是一个中间节点，用于搜索值增加了相对于中间节点的值为1。该过程将数字分配给图的所有节点。这条路在寻找使用BFS（广度优先）实现最高变换的邻域搜索）。如果两个相邻节点的值相同，该算法逆时针选择距离原点最近的邻节点。如果它不能找到自由的邻节点，那么结果就是不相邻，则启动回溯。

•螺旋式覆盖

该算法的实现基于允许最低需求的适当覆盖范围的规则。这个算法检查两个问题：第一个问题是覆盖简单区域的路径，而第二个是搜索这些简单区域之间的关系。第一次开发是通过螺旋形的路径覆盖简单区域当所有相邻的单元都被访问过时，将其定为fifinalize（java中的终结方法）。该算法利用回溯技术将每个区域的螺旋路径连接起来，先查找下一个简单的区域进行连接。事实上，螺旋路径考虑横向和正面障碍物来确定路径的节点。

此外，无人机还能用于犯罪预测。使用无人机等移动平台进行监视有望提高安全性并降低犯罪率。国外有学者研究了一个高级云平台，该平台管理着许多无人机以防止犯罪。该项研究探索了新一代的宽带公共安全通信（PSC）系统，该系统通过防止犯罪和恐怖主义行为将无人机用于公共安全，提出了一种用于监视和瞄准街头犯罪分子的无人机，该飞机使用了实时图像处理技术，例如物体检测和分类。^[2]

国内无人机巡检开发现状

我国国土辽阔，地形较为复杂，很多地区丘陵较多，天气也变化莫测。在我国的电力线路中，许多线路需要穿过复杂的地形和恶劣环境，如高海拔地区、冰雪覆盖地区以及茂密森林等。同时线路上还可能存在山体滑坡、泥石流等自然灾害，在这种环境下进行人工巡检十分困难。在爬塔作业中，检修人员常常要爬上几十米高的杆塔，难以保障检修工人的安全。在此前提下，我国电力部门采用了多旋翼无人机进行自动化巡检。

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