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申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司云浮供电局
申请日：2024-03-19
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN118012109A
主分类号：G05D1/46
分类号：G05D1/46;G05D1/622;G05D1/249
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本申请提供了一种无人机巡检智能控制系统、无人机的控制方法和装置，无人机巡检智能控制系统利用轻量化模型对传感器数据进行处理和分析，能够快速准确地识别目标、检测异常和优化无人机的路径规划，实现高效的巡检任务执行，采用避障算法和人工智能技术，使无人机能够感知和分析飞行环境，及时做出避障决策，确保飞行过程中避开障碍物，提高飞行安全性，无人机巡检智能控制系统能够实时监控无人机的状态和任务执行情况，一旦发现异常情况能够及时调整飞行策略，保证任务执行的准确性和完整性，能够有效提高无人机巡检的效率和可靠性，解决了现有的无人机控制方法在运行时缺乏精细化控制和避障技术，在巡检时存在安全隐患的问题。
主权项：1.一种无人机巡检智能控制系统，其特征在于，包括：控制器模块，用于控制和管理所述无人机巡检智能控制系统的运行，所述无人机的控制系统的运行包括任务调度、路径规划和飞行控制；传感器模块，包括摄像头、红外线传感器、气体浓度传感器和雷达，所述传感器模块用于采集环境数据；数据处理模块，用于对所述摄像头、所述红外线传感器、所述气体浓度传感器和所述雷达采集到的环境数据进行处理和分析，提取目标信息，并至少对所述环境数据中的摄像头的采集图像进行预处理，得到修改后的环境数据，提取目标信息的过程包括识别目标和检测异常；轻量化模型模块，用于采用轻量化模型，对所述修改后的环境数据进行处理，以优化无人机的飞行路径，和或，优化所述无人机的飞行速度，所述轻量化模型包括基于深度学习算法得到的卷积神经网络或循环神经网络的模型；避障算法模块，用于采用避障算法和人工智能技术，对所述环境数据中的所述雷达的采集信息进行处理，以调整所述无人机的飞行高度，或者调整所述无人机的飞行轨迹，以避开障碍物；控制指令模块，用于将所述轻量化模型模块和所述避障算法模块处理后的信息传输至无人机，控制所述无人机执行相应的巡检任务，所述巡检任务包括飞行路径、速度和拍摄角度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司云浮供电局 无人机巡检智能控制系统、无人机的控制方法和装置
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