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需求背景

随着我国经济的快速发展以及城市规模的不断扩大，居民用电和商业用电需求与日俱增。在巨大用电量需求下，输电网络规模不断扩大，与此同时给输电网的检修和维护带来巨大工作量和挑战。目前，我国长距离输电主要采用的是高压、超高压架空电力线路。输电线路杆塔及其上面各部分电气元件由于长期暴露在外界环境中，容易受到材料老化、雷击、污秽以及其它因素侵扰，从而导致输电线路发生故障。因此，定期对输电线路上的各种设备进行巡检对于保证电力系统的安全、可靠运行具有重要意义。

传统输电线路巡检中，相关人员往往通过爬塔或是利用望远镜等方式对输电线路上的电力设备进行检查。该方式不仅巡检效率低，而且存在人身安全隐患以及存在巡检“盲区”等缺陷。近年来，无人机以其机动性好、响应速度快、成本低以及零伤亡等优势，广泛应用于地质勘测、气象探测、灾害监测以及消防救援等领域。利用无人机进行高压输电线路巡检是目前一个研究热点和方向。相比于传统巡检方式，无人机巡检不仅可以节约时间、提高效率，而且可以极大减少巡检工作中人力和物力的投入。然而，由于无人机采集数据众多，其故障检测精度和速度严重依赖于检测人员的经验和精神状态，给检测人员带来巨大工作负担，耗费大量人力资源。

需解决的主要技术难题

   无人机巡检过程中，受环境干扰以及机载相机拍摄尺度和角度影响，待检测的巡检图像往往背景较为复杂，如何在复杂背景下实现输电线路多目标故障的准确检测是本项目拟解决的主要问题。

期望实现的主要技术目标

1、优化基于YOLO-v3算法的检测算法，搭建一套完整的电力设施设备问题巡检分析服务系统。

2、对1280*720图片的处理速度达到每秒60帧以上。

3、实现对MP4、AV1、MKV视频格式全兼容智能巡检。

4、根据用户需求设置个性化界面，扩展目标，加大系统扩展性能。

处理进度