CN114442658A - 输配电线路无人机自动巡检***及其运行方法 - Google Patents

输配电线路无人机自动巡检***及其运行方法 Download PDF

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CN114442658A CN202111587636.7A CN202111587636A CN114442658A CN 114442658 A CN114442658 A CN 114442658A CN 202111587636 A CN202111587636 A CN 202111587636A CN 114442658 A CN114442658 A CN 114442658A
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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
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Abstract

本发明公开了输配电线路无人机自动巡检***及其运行方法，包括飞行路径拟合模块、图像识别模块、5G上传模块，所述飞行路径拟合模块与图像识别模块电连接，所述图像识别模块与5G上传模块电连接，所述飞行路径拟合模块用于根据输电线周围环境拟合出无人机的飞行路径，所述图像识别模块用于对电线进行识别，所述5G上传模块用于上传无人机的拍摄画面到云端，所述图像识别模块包括高清拍摄单元、openMV图像处理单元、缺陷分析单元，所述高清拍摄单元，所述高清拍摄单元用于对电线进行高清图片拍摄，所述openMV图像处理单元用于进一步分析图片信息，所述缺陷分析单元用于分析电线的完整程度，本发明，具有设计效率高和节省人力的特点。

Description

输配电线路无人机自动巡检***及其运行方法
技术领域
本发明涉及无人机巡检技术领域，具体为输配电线路无人机自动巡检***。
背景技术
电在生活中处处可见，没有电人们将寸步难行，电主要通过电线输送，也叫输配电线路，发电站生产出电后，通过变压器将电压升高，再输送到输配电线进行电力传输。
输电线路会受到众多因素影响，如恶劣天气、鸟类筑巢，都会影响输配电线路的安全，因此，需要进行输配电线路巡检，传统输电线路巡检大多依赖运行维护人员肉眼或手持仪器排查电路中的故障，根据经验判潜在隐患，然而，纯靠人力检测本身就是一个巨大隐患，巡检员很难一处不落的排除掉所有隐患，而在电网的运行中，任何微小的安全问题都有可能造成事故，导致大面积的瘫痪，造成巨大的经济损失；有时遇上下雨、下雪等恶劣天气，人力检查更是寸步难行，近年，无人机技术日趋成熟，电力行业已经开始使用无人机大面积巡查电力线路，无人机已成为巡检人员高效安全完成巡检作业的最佳工具。但在实际输电线路无人机巡检应用中，需要大量人员操控无人机到达作业现场手动操控无人机执行巡检任务，而工作人员操控水平直接决定巡检质量是否达标，同时，输电线路大多位处人烟稀少的郊区，远离市中心，巡检难度大、质量要求高等条件让愿意从事巡检工作的人越来越少；无人机巡检绝大部分作业无配套机巢，不可移动，只能巡检到部分线路缺陷，且无人机巡检完成后仍需进行人工图像缺陷分析，据统计，在我国无人机输电线路巡检中每年产生超过数十亿张巡检图片，对人力资源的消耗仍是巨大，因此，设计效率高和节省人力的输配电线路无人机自动巡检***是很有必要的。
发明内容
本发明的目的在于提供输配电线路无人机自动巡检***，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：输配电线路无人机自动巡检***，包括飞行路径拟合模块、图像识别模块、5G上传模块，所述飞行路径拟合模块与图像识别模块电连接，所述图像识别模块与5G上传模块电连接，所述飞行路径拟合模块用于根据输电线周围环境拟合出无人机的飞行路径，所述图像识别模块用于对电线进行识别，所述5G上传模块用于上传无人机的拍摄画面到云端，所述图像识别模块包括高清拍摄单元、openMV图像处理单元、缺陷分析单元，所述高清拍摄单元、openMV图像处理单元与缺陷分析单元电连接，所述高清拍摄单元用于对电线进行高清图片拍摄，所述openMV图像处理单元用于获取电线图像位置，所述缺陷分析单元用于分析电线的完整程度。
根据上述技术方案，所述飞行路径拟合模块包括天气获取模块、激光雷达模块、避障模块，所述天气获取模块、激光雷达模块与避障模块电连接，所述天气获取模块用于获取实时风力，所述激光雷达模块用于对电线进行等距离高频次拆分，所述避障模块用于感应路径中的障碍物。
根据上述技术方案，所述5G上传模块包括计时模块、逻辑判断模块、数据上传模块，所述计时模块与逻辑判断模块电连接，所述逻辑判断模块与数据上传模块电连接，所述计时模块用于记录巡检无人机飞行过程花费的时间，所述逻辑判断模块用于判断线路是否安全，所述数据上传模块用于将拍摄的非正常区域图片上传。
根据上述技术方案，所述输配电线路无人机自动巡检***运行方法包括以下步骤：
步骤S1：无人机巢置于输电塔附近，同时可提供多台无人机停靠充电；
步骤S2：一台无人机同一时间段内只负责一段线路，并以固定速度
Figure 251018DEST_PATH_IMAGE001
进行飞行，当发现线路缺陷时，停留
Figure 135797DEST_PATH_IMAGE002
秒进行拍照；
步骤S3：无人机开始巡检时，置于无人机下方的openMV图像处理单元根据识别电线的位置，保持电线始终与无人机保持固定距离；
步骤S4：无人机巡检飞行途中，避障模块通过光电传感器，实时检测前方障碍物，并做出避让措施，天气获取模块检测实时风速
Figure 809355DEST_PATH_IMAGE003
和风与无人机所在方向的夹角
Figure 929627DEST_PATH_IMAGE004
，根据风速与夹角计算无人机巡检过程中受风力影响的飞行耗能情况
Figure 864085DEST_PATH_IMAGE005
；
步骤S5：无人机巡检时，激光雷达模块对当前范围内的电线进行高频次分析，并将分析的数据发送到缺陷分析单元，由缺陷分析单元分析电线是否有缺陷；
步骤S6：缺陷分析单元分析出电线存在缺陷后，高清拍摄单元对缺陷部分进行拍照，并将拍摄图片上传到云端；
步骤S7：无人机巡检开始时计时模块打开，巡检结束后计时模块停止计时，并生成此段时间内的时间
Figure 388607DEST_PATH_IMAGE006
，结合无缺陷花费时长
Figure 549461DEST_PATH_IMAGE007
，计算此段电线缺陷数量。
根据上述技术方案，所述步骤S4进一步包括以下步骤：
步骤S41：无人机巡检时保持设定的速度
Figure 817631DEST_PATH_IMAGE001
飞行，天气获取模块检测实时风速
Figure 495344DEST_PATH_IMAGE003
和风与无人机所在方向的夹角
Figure 456347DEST_PATH_IMAGE004
；
步骤S42：无人机当前速度
Figure 573339DEST_PATH_IMAGE008
与设定速度
Figure 645200DEST_PATH_IMAGE001
和风速在无人机飞行方向的分量有关，风速对无人机的作用转换率为
Figure 944463DEST_PATH_IMAGE009
；
步骤S43：无人机受风力影响的飞行耗能
Figure 810788DEST_PATH_IMAGE005
与当前速度有关，当前速度超过设定速度时，螺旋桨转速需要减慢，无人机的耗能变少，当前速度低于设定速度时，螺旋桨转速需要增加，无人机的耗能需要增加,单位速度耗能为
Figure 946234DEST_PATH_IMAGE010
，单位为焦耳米每秒；
步骤S44：当无人机发现电线缺陷时，拍照行为也会导致耗能增加，单次拍照耗能
Figure 556207DEST_PATH_IMAGE011
为定值，拍照总耗能与当前电线缺陷数量
Figure 211441DEST_PATH_IMAGE012
有关，拍照总耗能为
Figure 983088DEST_PATH_IMAGE013
；
根据上述技术方案，所述步骤S42中，无人机当前速度
Figure 730465DEST_PATH_IMAGE008
的计算公式为：
Figure 19495DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 903137DEST_PATH_IMAGE001
为无人机的设定速度，
Figure 235898DEST_PATH_IMAGE003
为实时风速，
Figure 204991DEST_PATH_IMAGE004
为风向与无人机飞行方向的夹角，
Figure 32133DEST_PATH_IMAGE009
为风速对无人机的速度作用转换率。
根据上述技术方案，所述步骤S43中，无人机受风力影响的飞行耗能
Figure 35861DEST_PATH_IMAGE005
的计算公式为：
Figure 149310DEST_PATH_IMAGE015
其中，当
Figure 228869DEST_PATH_IMAGE005
为正数时，表示无人机当前速度小于设定速度，螺旋桨转速需要增加，受风力影响的耗能增加，当
Figure 984335DEST_PATH_IMAGE005
为负数时，表示无人机当前速度大于设定速度，螺旋桨转速需要减小，受风力影响的耗能减小。
根据上述技术方案，所述步骤S5进一步包括以下步骤：
步骤S51：激光雷达模块以电线所在直线为x轴，建立平面直角坐标系，并将电线以高频次分为
Figure 717936DEST_PATH_IMAGE016
个点，计算各个两点之间的距离集合
Figure 267866DEST_PATH_IMAGE017
；
步骤S52：缺陷分析模块分析各个点之间的平滑程度，计算其方差
Figure 336185DEST_PATH_IMAGE018
，分析其是否有缺陷。
根据上述技术方案，所述步骤S52中，各个点之间的方差的计算公式为：
Figure 364184DEST_PATH_IMAGE019
其中，计算出两点间的方差后，将所得方差与间隔长度
Figure 76925DEST_PATH_IMAGE020
进行比较，当
Figure 938702DEST_PATH_IMAGE021
时，表示该段出现缺陷，此时进行拍照。
根据上述技术方案，所述步骤S44中，缺陷数量
Figure 369683DEST_PATH_IMAGE012
的计算公式为：
Figure 827471DEST_PATH_IMAGE022
其中，T为相同风力下无缺陷时无人机巡检完所用的时间，
Figure 394719DEST_PATH_IMAGE006
为无人机巡检实际花费时间，
Figure 427397DEST_PATH_IMAGE002
为发现缺陷并拍照所用的时间。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，
（1）通过设置有天气获取模块，实时获取无人机工作时的风速和风向，计算其受风力影响带来的额外耗能；
（2）通过设置有激光雷达模块，自动识别无人机与电线的距离，并保持距离一致，使无人机拍摄的图片大小一致；
（3）通过设置有高清拍摄单元，拍摄电线缺陷处的清晰图像，更方便人工核查；
（4）通过设置有缺陷分析单元，分析电线的缺陷信息，判断其是否完整；
（5）通过设置有计时模块，记录无人机工作时长，并根据工作时长计算当前区域内电线缺陷数量。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明的***模块组成示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供技术方案：输配电线路无人机自动巡检***，包括飞行路径拟合模块、图像识别模块、5G上传模块，飞行路径拟合模块与图像识别模块电连接，图像识别模块与5G上传模块电连接，飞行路径拟合模块用于根据输电线周围环境拟合出无人机的飞行路径，图像识别模块用于对电线进行识别，5G上传模块用于上传无人机的拍摄画面到云端，图像识别模块包括高清拍摄单元、openMV图像处理单元、缺陷分析单元，高清拍摄单元、openMV图像处理单元与缺陷分析单元电连接，高清拍摄单元用于对电线进行高清图片拍摄，openMV图像处理单元用于获取电线图像位置，缺陷分析单元用于分析电线的完整程度，无人机自动巡检，减少人工操作的同时提高了巡检效率。
飞行路径拟合模块包括天气获取模块、激光雷达模块、避障模块，天气获取模块、激光雷达模块与避障模块电连接，天气获取模块用于获取实时风力，激光雷达模块用于对电线进行等距离高频次拆分，避障模块用于感应路径中的障碍物，对无人机的路线进行规划，更高效、便捷地将无人机技术投入到电力巡检中。
5G上传模块包括计时模块、逻辑判断模块、数据上传模块，计时模块与逻辑判断模块电连接，逻辑判断模块与数据上传模块电连接，计时模块用于记录巡检无人机飞行过程花费的时间，逻辑判断模块用于判断线路是否安全，数据上传模块用于将拍摄的非正常区域图片上传，将异常区域的图片上传，而不是所有图片都上传，节省了工作人员的时间。
输配电线路无人机自动巡检***运行方法包括以下步骤：
步骤S1：无人机巢置于输电塔附近，同时可提供多台无人机停靠充电；
步骤S2：一台无人机同一时间段内只负责一段线路，并以固定速度
Figure 345674DEST_PATH_IMAGE001
进行飞行，当发现线路缺陷时，停留
Figure 715476DEST_PATH_IMAGE002
秒进行拍照，根据时间计算该段的缺陷数量，计数更准确、方便；
步骤S3：无人机开始巡检时，置于无人机下方的openMV图像处理单元根据识别电线的位置，保持电线始终与无人机保持固定距离；
步骤S4：无人机巡检飞行途中，避障模块通过光电传感器，实时检测前方障碍物，并做出避让措施，天气获取模块检测实时风速
Figure 527443DEST_PATH_IMAGE003
和风与无人机所在方向的夹角
Figure 855656DEST_PATH_IMAGE004
，根据风速与夹角计算无人机巡检过程中受风力影响的飞行耗能情况
Figure 871017DEST_PATH_IMAGE005
；
步骤S5：无人机巡检时，激光雷达模块对当前范围内的电线进行高频次分析，并将分析的数据发送到缺陷分析单元，由缺陷分析单元分析电线是否有缺陷；
步骤S6：缺陷分析单元分析出电线存在缺陷后，高清拍摄单元对缺陷部分进行拍照，并将拍摄图片上传到云端；
步骤S7：无人机巡检开始时计时模块打开，巡检结束后计时模块停止计时，并生成此段时间内的时间
Figure 310088DEST_PATH_IMAGE006
，结合无缺陷花费时长
Figure 475097DEST_PATH_IMAGE007
，计算此段电线缺陷数量。
步骤S4进一步包括以下步骤：
步骤S41：无人机巡检时保持设定的速度
Figure 974211DEST_PATH_IMAGE001
飞行，天气获取模块检测实时风速
Figure 335923DEST_PATH_IMAGE003
和风与无人机所在方向的夹角
Figure 188472DEST_PATH_IMAGE004
；
步骤S42：无人机当前速度
Figure 850398DEST_PATH_IMAGE008
与设定速度
Figure 645047DEST_PATH_IMAGE001
和风速在无人机飞行方向的分量有关，风速对无人机的作用转换率为
Figure 759634DEST_PATH_IMAGE009
；
步骤S43：无人机受风力影响的飞行耗能
Figure 415874DEST_PATH_IMAGE005
与当前速度有关，当前速度超过设定速度时，螺旋桨转速需要减慢，无人机的耗能变少，当前速度低于设定速度时，螺旋桨转速需要增加，无人机的耗能需要增加,单位速度耗能为
Figure 666727DEST_PATH_IMAGE010
，单位为焦耳米每秒；
步骤S44：当无人机发现电线缺陷时，拍照行为也会导致耗能增加，单次拍照耗能
Figure 133742DEST_PATH_IMAGE011
为定值，拍照总耗能与当前电线缺陷数量
Figure 735625DEST_PATH_IMAGE012
有关，拍照总耗能为
Figure 195556DEST_PATH_IMAGE013
；
步骤S42中，无人机当前速度
Figure 566495DEST_PATH_IMAGE008
的计算公式为：
Figure 702947DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 260967DEST_PATH_IMAGE001
为无人机的设定速度，
Figure 649223DEST_PATH_IMAGE003
为实时风速，
Figure 750035DEST_PATH_IMAGE004
为风向与无人机飞行方向的夹角，
Figure 932754DEST_PATH_IMAGE009
为风速对无人机的速度作用转换率。
步骤S43中，无人机受风力影响的飞行耗能
Figure 132398DEST_PATH_IMAGE005
的计算公式为：
Figure 58766DEST_PATH_IMAGE015
其中，当
Figure 748504DEST_PATH_IMAGE005
为正数时，表示无人机当前速度小于设定速度，螺旋桨转速需要增加，受风力影响的耗能增加，当
Figure 367704DEST_PATH_IMAGE005
为负数时，表示无人机当前速度大于设定速度，螺旋桨转速需要减小，受风力影响的耗能减小。
步骤S5进一步包括以下步骤：
步骤S51：激光雷达模块以电线所在直线为x轴，建立平面直角坐标系，并将电线以高频次分为
Figure 290530DEST_PATH_IMAGE016
个点，计算各个两点之间的距离集合
Figure 489430DEST_PATH_IMAGE017
；
步骤S52：缺陷分析模块分析各个点之间的平滑程度，计算其方差
Figure 689467DEST_PATH_IMAGE018
，分析其是否有缺陷。
步骤S52中，各个点之间的方差的计算公式为：
Figure 354935DEST_PATH_IMAGE019
其中，计算出两点间的方差后，将所得方差与间隔长度
Figure 374843DEST_PATH_IMAGE020
进行比较，当
Figure 534692DEST_PATH_IMAGE021
时，表示该段出现缺陷，此时进行拍照。
步骤S44中，缺陷数量
Figure 589235DEST_PATH_IMAGE012
的计算公式为：
Figure 894446DEST_PATH_IMAGE022
其中，T为相同风力下无缺陷时无人机巡检完所用的时间，
Figure 932809DEST_PATH_IMAGE006
为无人机巡检实际花费时间，
Figure 129304DEST_PATH_IMAGE002
为发现缺陷并拍照所用的时间。
实施例一：无人机一执行巡检任务时以固定速度
Figure 772775DEST_PATH_IMAGE023
的速度飞行，检测到实时风速
Figure 780045DEST_PATH_IMAGE024
，风与无人机所在方向的夹角为30°，转换率
Figure 774546DEST_PATH_IMAGE025
，根据公式
Figure 273267DEST_PATH_IMAGE026
可得，
Figure 302403DEST_PATH_IMAGE027
，单位速度耗能为
Figure 74050DEST_PATH_IMAGE028
，根据公式
Figure 696792DEST_PATH_IMAGE029
可得：
Figure 110456DEST_PATH_IMAGE030
，此时受风力影响，无人机的耗能减少，缺陷分析模块计算出各点的方差
Figure 118732DEST_PATH_IMAGE021
时，表示该段出现缺陷，进行停留
Figure 61280DEST_PATH_IMAGE031
拍照，无人机巡检完所花费的时间
Figure 905740DEST_PATH_IMAGE032
，无缺陷时无人机花费时间
Figure 123094DEST_PATH_IMAGE033
，根据公式
Figure 487342DEST_PATH_IMAGE034
可得，
Figure 131950DEST_PATH_IMAGE035
，此段电线缺陷数量为
Figure 322760DEST_PATH_IMAGE036
。
实施例二：无人机二执行巡检任务时以固定速度
Figure 953592DEST_PATH_IMAGE023
的速度飞行，检测到实时风速
Figure 811827DEST_PATH_IMAGE037
，风与无人机所在方向的夹角为120°，转换率
Figure 486391DEST_PATH_IMAGE025
，根据公式
Figure 164497DEST_PATH_IMAGE026
可得，
Figure 599020DEST_PATH_IMAGE038
，单位速度耗能为
Figure 311761DEST_PATH_IMAGE028
，根据公式
Figure 921341DEST_PATH_IMAGE029
可得：
Figure 86743DEST_PATH_IMAGE039
，此时受风力影响，无人机的耗能增加，缺陷分析模块计算出各点的方差
Figure 184012DEST_PATH_IMAGE021
时，表示该段出现缺陷，进行停留
Figure 626626DEST_PATH_IMAGE031
拍照，无人机巡检完所花费的时间
Figure 783938DEST_PATH_IMAGE040
，无缺陷时无人机花费时间
Figure 295690DEST_PATH_IMAGE033
，根据公式
Figure 196650DEST_PATH_IMAGE034
可得，
Figure 759350DEST_PATH_IMAGE041
，此段电线缺陷数量为
Figure 87563DEST_PATH_IMAGE042
。
实施例三：无人机三执行巡检任务时以固定速度
Figure 853656DEST_PATH_IMAGE023
的速度飞行，检测到实时风速
Figure 292727DEST_PATH_IMAGE043
，风与无人机所在方向的夹角为150°，转换率
Figure 568988DEST_PATH_IMAGE025
，根据公式
Figure 943469DEST_PATH_IMAGE026
可得，
Figure 570759DEST_PATH_IMAGE044
，单位速度耗能为
Figure 938155DEST_PATH_IMAGE028
，根据公式
Figure 334502DEST_PATH_IMAGE029
可得：
Figure 879884DEST_PATH_IMAGE045
，此时受风力影响，无人机的耗能减少，缺陷分析模块计算出各点的方差
Figure 728891DEST_PATH_IMAGE021
时，表示该段出现缺陷，进行停留
Figure 509765DEST_PATH_IMAGE031
拍照，无人机巡检完所花费的时间
Figure 485304DEST_PATH_IMAGE046
，无缺陷时无人机花费时间
Figure 326221DEST_PATH_IMAGE033
，根据公式
Figure 537890DEST_PATH_IMAGE034
可得，
Figure 856876DEST_PATH_IMAGE047
，此段电线缺陷数量为
Figure 352448DEST_PATH_IMAGE048
。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.输配电线路无人机自动巡检***，包括飞行路径拟合模块、图像识别模块、5G上传模块，所述飞行路径拟合模块与图像识别模块电连接，所述图像识别模块与5G上传模块电连接，所述飞行路径拟合模块用于根据输电线周围环境拟合出无人机的飞行路径，所述图像识别模块用于对电线进行识别，所述5G上传模块用于上传无人机的拍摄画面到云端，所述图像识别模块包括高清拍摄单元、openMV图像处理单元、缺陷分析单元，所述高清拍摄单元、openMV图像处理单元与缺陷分析单元电连接，所述高清拍摄单元用于对电线进行高清图片拍摄，所述openMV图像处理单元用于获取电线图像位置，所述缺陷分析单元用于分析电线的完整程度。
2.根据权利要求1所述的输配电线路无人机自动巡检***，其特征在于：所述飞行路径拟合模块包括天气获取模块、激光雷达模块、避障模块，所述天气获取模块、激光雷达模块与避障模块电连接，所述天气获取模块用于获取实时风力，所述激光雷达模块用于对电线进行等距离高频次拆分，所述避障模块用于感应路径中的障碍物。
3.根据权利要求2所述的输配电线路无人机自动巡检***，其特征在于：所述5G上传模块包括计时模块、逻辑判断模块、数据上传模块，所述计时模块与逻辑判断模块电连接，所述逻辑判断模块与数据上传模块电连接，所述计时模块用于记录巡检无人机飞行过程花费的时间，所述逻辑判断模块用于判断线路是否安全，所述数据上传模块用于将拍摄的非正常区域图片上传。
4.一种权利要求3所述输配电线路无人机自动巡检***的运行方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：无人机巢置于输电塔附近，同时可提供多台无人机停靠充电；
步骤S2：一台无人机同一时间段内只负责一段线路，并以固定速度
Figure 748961DEST_PATH_IMAGE001
进行飞行，当发现线路缺陷时，停留
Figure 770006DEST_PATH_IMAGE002
秒进行拍照；
步骤S3：无人机开始巡检时，置于无人机下方的openMV图像处理单元根据识别电线的位置，保持电线始终与无人机保持固定距离；
步骤S4：无人机巡检飞行途中，避障模块通过光电传感器，实时检测前方障碍物，并做出避让措施，天气获取模块检测实时风速
Figure 985830DEST_PATH_IMAGE003
和风与无人机所在方向的夹角
Figure 801340DEST_PATH_IMAGE004
，根据风速与夹角计算无人机巡检过程中受风力影响的飞行耗能情况
Figure 620391DEST_PATH_IMAGE005
；
步骤S5：无人机巡检时，激光雷达模块对当前范围内的电线进行高频次分析，并将分析的数据发送到缺陷分析单元，由缺陷分析单元分析电线是否有缺陷；
步骤S6：缺陷分析单元分析出电线存在缺陷后，高清拍摄单元对缺陷部分进行拍照，并将拍摄图片上传到云端；
步骤S7：无人机巡检开始时计时模块打开，巡检结束后计时模块停止计时，并生成此段时间内的时间
Figure 179549DEST_PATH_IMAGE006
，结合无缺陷花费时长
Figure 751344DEST_PATH_IMAGE007
，计算此段电线缺陷数量。
5.根据权利要求4所述输配电线路无人机自动巡检***的运行方法，其特征在于：所述步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：无人机巡检时保持设定的速度
Figure 472175DEST_PATH_IMAGE001
飞行，天气获取模块检测实时风速
Figure 44102DEST_PATH_IMAGE003
和风与无人机所在方向的夹角
Figure 875792DEST_PATH_IMAGE004
；
步骤S42：无人机当前速度
Figure 334717DEST_PATH_IMAGE008
与设定速度
Figure 492029DEST_PATH_IMAGE001
和风速在无人机飞行方向的分量有关，风速对无人机的速度作用转换率为
Figure 285673DEST_PATH_IMAGE009
；
步骤S43：无人机受风力影响的飞行耗能
Figure 186633DEST_PATH_IMAGE005
与当前速度有关，当前速度超过设定速度时，螺旋桨转速需要减慢，无人机的耗能变少，当前速度低于设定速度时，螺旋桨转速需要增加，无人机的耗能需要增加，单位速度耗能为
Figure 733021DEST_PATH_IMAGE010
，单位为焦耳米每秒；
步骤S44：当无人机发现电线缺陷时，拍照行为也会导致耗能增加，单次拍照耗能
Figure 61234DEST_PATH_IMAGE011
为定值，拍照总耗能与当前电线缺陷数量
Figure 76594DEST_PATH_IMAGE012
有关，拍照总耗能为
Figure 781245DEST_PATH_IMAGE013
。
6.根据权利要求5所述输配电线路无人机自动巡检***的运行方法，其特征在于：所述步骤S42中，无人机当前速度
Figure 680675DEST_PATH_IMAGE008
的计算公式为：
Figure 445368DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 682446DEST_PATH_IMAGE001
为无人机的设定速度，
Figure 925208DEST_PATH_IMAGE003
为实时风速，
Figure 446188DEST_PATH_IMAGE004
为风向与无人机飞行方向的夹角，
Figure 116204DEST_PATH_IMAGE009
为风速对无人机的速度作用转换率。
7.根据权利要求5所述输配电线路无人机自动巡检***的运行方法，其特征在于：所述步骤S43中，无人机受风力影响的飞行耗能
Figure 106157DEST_PATH_IMAGE005
的计算公式为：
Figure 887031DEST_PATH_IMAGE015
其中，当
Figure 29562DEST_PATH_IMAGE005
为正数时，表示无人机当前速度小于设定速度，螺旋桨转速需要增加，受风力影响的耗能增加，当
Figure 870479DEST_PATH_IMAGE005
为负数时，表示无人机当前速度大于设定速度，螺旋桨转速需要减小，受风力影响的耗能减小。
8.根据权利要求4所述输配电线路无人机自动巡检***的运行方法，其特征在于：所述步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：激光雷达模块以电线所在直线为x轴，建立平面直角坐标系，并将电线以高频次分为
Figure 206782DEST_PATH_IMAGE016
个点，计算各个两点之间的距离集合
Figure 932293DEST_PATH_IMAGE017
；
步骤S52：缺陷分析模块分析各个点之间的平滑程度，计算其方差
Figure 427865DEST_PATH_IMAGE018
，分析其是否有缺陷。
9.根据权利要求8所述输配电线路无人机自动巡检***的运行方法，其特征在于：所述步骤S52中，各个点之间的方差的计算公式为：
Figure 174104DEST_PATH_IMAGE019
其中，计算出两点间的方差后，将所得方差与间隔长度
Figure 997704DEST_PATH_IMAGE020
进行比较，当
Figure 261326DEST_PATH_IMAGE021
时，表示该段出现缺陷，此时进行拍照。
10.根据权利要求5所述输配电线路无人机自动巡检***的运行方法，其特征在于：所述步骤S44中，缺陷数量
Figure 486771DEST_PATH_IMAGE012
的计算公式为：
Figure 292659DEST_PATH_IMAGE022
其中，T为相同风力下无缺陷时无人机巡检完所用的时间，
Figure 869134DEST_PATH_IMAGE006
为无人机巡检实际花费时间，
Figure 670868DEST_PATH_IMAGE002
为发现缺陷并拍照所用的时间。
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