（一）方案概述
目前，中国电网规模已经超过美国，居世界第一。预计到2020年，中国输电线路总里程将超过160万公里，这意味着一线电力运维人员的工作强度将面临严峻考验。电力巡检是确保电网安全运行的重要手段，目前输变电线路巡视运维管理面临着如下问题：
l 长距离线路工程跨度大，人工进行大范围巡线时工作量巨大，且沿线地形地势复杂
l 山区巡线具有高风险性、危险系数大，时刻威胁巡线人员生命安全
l 传统人工巡线，借助目测或望远镜等工具，巡检效率低、人力成本高、识别错误率高
（二）建设目标
佳源科技无人机智能巡检解决方案采用无人机的远程非接触测量手段，搭载激光雷达、光学和红外等多种设备，采集输电线路、变电设备、电缆管网等通道和本体的实景三维测量数据及照片，建立多用途实景三维信息平台，并对采集的数据进行深度分析用于指导生产管理与针对性检修作业，生成电力巡检、基建验收、灾害特巡等报表，解决常规巡检作业强度大、周期长、风险高、效率低的问题。
（三）系统架构
以无人机技术、图像显著性检测技术、机器学习技术等智能化手段为支撑，以“远程感知-实景建模-虚拟仿真-智能分析”为主要思路，采用无人驾驶航空器、地面站、通讯系统与监控平台组成。
（1）基础数据采集。基于无人机拍摄、扫描、测绘为主，对电网现场场景进行倾斜数据、点云数据等采集。对机载倾斜数据经过处理，生成正射影像 DOM 和建筑模型；基于点云生成的 DEM 和倾斜生成的 DOM 生成地面模型数据；
（2）业务数据处理。系统基于电网设备台账、设备拓扑关系生成电网业务数据并入库持久化保存。基于业务数据的点云分类处理程序，按照业务逻辑对点云数据进行自动分类，生成分类点云数据。对输电杆塔、变电站等数据，将点云数据与三维场景进行叠加，采用影像采集、3D建模、以点云作为参考来进行置位套合建模，同时与业务数据进行关联，从而形成全景数据。
（3）人工智能分析。主要分为指挥管控、数据管理、大屏可视化、移动可视化四大部分，基于图像识别、机器学习与三维展现技术，实现巡检对象故障特征的精确表达与辨识，实现电力设备表面视觉缺陷的智能检测，实现多角度、分屏、VR 互动展示，服务高压智能巡检、变电智能检修、隧道管廊数字化管理等业务开展。
（四）方案价值
（1）结合了激光扫描、高分辨率光学相机、同步定位与地图构建技术的无人机测绘系统，适用于天空、户外、室内、隧道等各种空间三维数据采集，兼顾航空摄影测量的大范围和激光雷达的精度特性；
（2）高精度地形图DEM，从激光雷达获取的三维点云中提取地面数据即可生成数据高程模型DEM；
（3）基于深度卷积神经网络的图像识别机器学习技术，有机协调数据驱动与模型驱动，准确识别图片中的物体类别、位置、置信度等，并融合图像显著性检测与人工特征提取图像特征的数据化表达，实现巡视内容的自动分析与巡视结果的自动生成，精确高效服务电网智能巡检
（五）成功案例
苏州500kV里木5276线等线路“三跨”区段无人机巡检及激光扫描服务项目
无锡500kV惠梅5227线等线路“三跨”区段无人机巡检及激光扫描服务项目
2018全球人工智能大赛电力无人机智能巡检课题