基于RK3588+FPGA的无人机吊舱在智能电力巡检的应用

我国拥有世界上最长的输电电网,在2019年,全国电网铺设线路总长度达到563万公里,具备广覆盖大规模的特点。给我国经济生产和人民生活提供了基础保障。

但随之也面临着严峻的电网维护任务,要知道,在经济飞速发展的当下,如果发生停电,所造成的经济损失是不可估量的。

因此定期的进行电网维护是电力行业最重要的工作。面对如此庞大的电网规模,我们的一代代电力运维工程师不辞艰辛付出了巨大的代价。

随着科技的发展,无人机技术的不断成熟,电力巡检的方式也在不断改进。

相比于传统的人工巡检,无人机电力巡检可以在环境复杂的崇山峻林、深山老林、江河湖泊之间轻松实现作业,不仅能够节约大量人力物力还极大地提升效率保障安全。

搭载吊舱的无人机能够实现精细化的自主巡检服务,当某处线路出现问题时,无人机能够快速进行筛查,找出故障点,为故障修复人员精准指明方向,减少经济损失。

此外,无人机搭载吊舱后还可以在自然灾害发生后,从安全地区起飞到达受灾现场进行勘察,通过远程高空识别,能够对整体线路的受损状况做出初步判断,为指挥和电力抢修提供关键信息。

三轴三光目标定位吊舱,集成了10倍光学变倍可见光相机,640×512高分辨率红外相机,最远测程1.2km半导体激光测距机,在夜间巡检也毫无压力。

利用吊舱可远距离采集图像,对兴趣点目标进行定位,实时输出高清可见光、红外视频。

而在图像处理领域,图像处理板,凭借小巧、功耗低的特点,能够完美契合无人机的需求,在不增加过多负重,不耗费过多续航的前提下,打造无人机智慧“眼睛”,在电网巡检时,实现智能化AI检测识别。

### 基于RK3588的跟踪系统实现方案 #### 一、概述 RK3588作为一款高性能应用处理器,具备强大的计算能力和多媒体处理性能,在构建复杂的跟踪系统方面展现出巨大潜力。该处理器不仅能够满足高精度视觉算法的需求,还能够在多传感器融合环境中发挥重要作用[^1]。 #### 二、硬件平台搭建 为了建立高效的跟踪系统,建议采用集成了RK3588芯片的嵌入式AI主板作为核心控制器。这类主板通常配备丰富的接口资源,可以方便连接摄像头、雷达等感知设备以及执行机构,从而形成完整的数据采集与反馈闭环结构[^2]。 #### 三、软件框架设计 对于基于RK3588的跟踪系统而言,推荐使用TensorFlow或其他主流深度学习框架来部署神经网络模型,用于目标检测、分类及轨迹预测等功能模块。此外,还可以利用层级配置文件机制实现灵活的任务调度和服务切换,提高系统的适应性和维护效率[^3]。 #### 四、应用场景拓展 当涉及到特定领域如无人机吊舱时,则可以通过集成先进的光学变焦技术和图像增强算法进一步提升跟踪效果;而高达180倍的混合变焦能力更是让远距离监控成为可能,这无疑拓宽了此类产品的适用范围并增强了其实用价值[^4]。 ```python import tensorflow as tf from rknn.api import RKNN def load_model(model_path): """加载预训练好的tensorflow模型""" rknn = RKNN() ret = rknn.load_tensorflow(tf_pb=model_path, inputs=['input'], outputs=['output']) if ret != 0: print('Load TensorFlow model failed!') exit(ret) return rknn rknn_tracker = load_model('./pretrained/tracker.pb') ```
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