先进制造技术

本发明公开了一种基于点云数据的无人机电力线巡检异常检测方法，属于点云信息处理领域，包括以下步骤：A数据采集获取输电塔的三维点云空间位置信息及颜色信息；B、对获取的点云数据进行滤波、降采样和配准处理，去除噪声、提高精度并保证数据一致性；C、根据绝缘子链的颜色特征对点云数据进行目标分割，提取出绝缘子链区域；D、利用最小二乘法对绝缘子链点云数据进行拟合，确定轴向平面并生成二维平面投影；E、进行时序异常检测，识别并标记自爆绝缘子的位置。本发明通过点云数据处理和智能算法的结合，实现了无人机对电力线路绝缘子异常的高效检测，显著提升了电力巡检的自动化和精准度，适用于大规模电力设备巡检任务。

提升巡检效率与安全性：基于点云数据的无人机电力线巡检可大幅减少人工巡检工作量，同时避免高空、高压环境下的作业风险，显著提升电力设施维护的安全性和效率。

高精度异常检测能力：点云数据能够精准捕捉电力线的三维几何特征，结合AI算法可识别细微的形变、断裂或异物悬挂等异常，为早期隐患预警提供可靠依据。

适应复杂环境：无人机搭载激光雷达或视觉传感器可适应山区、丛林等复杂地形，克服传统巡检受限于视野或天气的弊端，实现全天候、多场景覆盖。

智能化运维趋势：该方法契合电力行业数字化转型需求，可与物联网、大数据平台融合，推动电力线巡检从“被动响应”向“主动预测”的智能化模式转变。

1.本发明通过高效的点云数据采集和处理技术，能够快速构建输电塔的三维模型，实现了高精度的电力线巡检；

2.本发明采用基于颜色和几何特征的绝缘子链分割方法，能够精确提取绝缘子链的点云数据，提高了分割的准确性；

3.本发明结合最小二乘法和平面投影技术，保证了绝缘子链轴向的精确拟合，为后续异常检测提供了可靠的数据支持；

4.本发明采用OneClass SVM时序异常检测算法，有效识别并定位自爆绝缘子，提高了电力线巡检的自动化水平和检测精度；

5.本发明通过自动标记异常点并生成巡检报告，为后续的维护工作提供了直接的支持，显著提升了电力线巡检的效率和智能化程度；

6.本发明将无人机巡检、点云数据处理、异常检测与远程维护系统集成，构建了一个完整的电力巡检自动化解决方案，适用于大规模电力线路巡检任务，有助于提升电力行业的巡检效率并降低维护成本。