无人机巡检应用

需求详情

需求内容：针对惠州市交通投资集团下属二级公司的高速公路沿线设施、光储充一体化场站及附属电力线路，构建一套基于人工智能的自动化无人机巡检系统。需要部署多旋翼长航时无人机，搭载高清可见光相机、红外热成像仪及激光雷达等任务载荷。硬件层面，需在光储充场站及高速公路服务区部署具备自动起降、自动充电/换电功能的无人值守机场。软件与算法层面，需开发一套集任务调度、实时图传、AI视觉识别、数字孪生可视化管理于一体的集约化智能巡检平台。拟解决的痛点问题：1、高危环境作业风险与效率瓶颈：高速公路路侧及光储充场站高压区域，人工巡检需封路或停电作业，效率低且极易发生交通事故及触电风险。现有电力无人机巡检仅停留在拍照录像阶段，未实现缺陷的前端AI识别，仍需大量后台人工二次判图，本质效率未得到根本性突破。此问题限制了新能源场站运维迈向无人化、少人化进程。2、光伏及储能设施微小缺陷诊断滞后：光伏组件内部隐裂、旁路二极管失效等故障，肉眼难以察觉，传统检测需借助离线测试设备逐块排查，耗时巨大。现有市场部分粗放式热成像巡检方案无法实现温度精细标定与历史趋势分析，导致发电量损失只有在月末统计时才发现，此为本行业普遍存在的精细化管理短板。3、数据孤岛与决策支撑薄弱：目前的巡检数据多依靠手写或分散的电子化记录，无法与资产台账、运行数据进行空间关联与时空演变分析，无法有效支撑设备状态检修。场景建设预期成效：1、单座场站/单段线路巡检时间由人工4小时缩短至无人机40分钟以内，巡检效率提升80%以上。2、针对光伏面板热斑、线路金具锈蚀等典型缺陷的AI识别精确率不低于90%，隐患误报/漏报率下降50%。3、在无人值守机场覆盖范围内，实现高频次常态化巡检，关键设备状态感知覆盖率提升至100%。4、通过集约化智能巡检，减少运维人工投入，预计每年降低巡检运维成本约50万元。