随着城市电力设施的飞速发展，部分老街道仍然会有许多复杂的电路缠绕问题，有时会出现电路的破损，电线杆的倾斜。在面对严酷的环境下，例如多风多雨季节常常会出现电线杆倾倒损坏车辆等财物，电线漏电危及人身安全等。
针对上述现象，项目团队基于卷积神经网络（CNN）的AI视觉识别技术和智能摄像无人机开发了一款可自动巡线检修电线杆与电路的无人机产品。巡线无人机的工作流程是：首先通过距离老旧街道、农村较近的电力管理中心根据预设好的相关条件，在有关部门空域申请报备的基础上，将已安排好路线的无人机进入到相对应的轨道。利用实时图传的功能将路边的电线杆与电线实时画面通过中继器传输回到电力管理中心的终端。终端通过卷积神经网络（CNN）神经网络对视频进行检测排查出相对老化破损的设施，终端将这些数据统一导入到故障数据库，按照四级汇总。完成任务后的无人机根据既定线路返回电力管理中心。电力管理中心根据故障数据库内容安排维修工人对标记的点进行再排查。维修工人可以通过对标记点的排查作出相应的维修工作。技术大大提高了电力检修的时效性，提高了巡线效率。
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