腾讯云云边端无人机智慧巡检解决方案_无人机智能化巡检

腾讯云云边端无人机智慧巡检解决方案

腾讯云-云边端无人机智慧巡检解决方案，实现无人机作业过程无人化、数据处理自动化、巡飞策略智能化。结合无人机“机场”，实现对基础设施从巡检计划到缺陷消除的全生命周期健康数据管理，实现机器助人，助力一线巡检作业人员由“执行巡检”向”管理巡检“转型。

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云边端无人机智慧巡检解决方案 icon

实现无人机作业过程无人化、数据处理自动化、巡飞策略智能化。

结合无人机“机场”，实现对基础设施从巡检计划到缺陷消除的全生命周期健康数据管理。协助基础设施运营商对固定资产实行精细化管理，降低运营成本，从“被动修复”到“精准预测”升级转型。助力实现基础设施健康状态“透明化”；结合设备状态数据指导生产，实现机器助人，助力一线巡检作业人员由“执行巡检”向”管理巡检“转型。

需求与挑战

巡检对人要求高

无人机的出现解决了人工巡检的最后一公里，但其较高的操作难度仍然无法在更多基础设施巡检领域全面展开，无法解决基础设施运维一线“结构性缺员”的核心问题。

应用对接难度高

数据存储不规范，应用厂商重复造轮子，各个组件需要单独开发适配，无法集中管理。

数据处理复杂度高

无人机提供了搭载各种传感器的灵活平台，可以采集不同类型的原始数据，这些数据需要用到不同的分析工具，数据流程无法闭环，无法为运维人员提供一个统一的分析工具管理平台，进而造成数据割裂现象严重，数据处理效率极低。

数字化程度低

流程不规范，各个应用模块数据不通，巡检结果仍然需要以纸质报告形式流转，展示结果不直观，消缺过程困难重重。

应用场景

光伏场站巡检

无人机可提供基于位置，时间，空间的可见光，热成像，高光谱等不同类传感器数据。结合无人机机场及边缘计算能力可实现巡检过程自动化，缺陷发现自动化，光伏系统问题的诊断和判别效率将极大提升。同时也为发电量精准预测提供更多维度的基础数据，助力提高超短期发电量预测精度。

电网设备巡检

通过无人机对电网设备进行近距离拍摄已经成为电网设备运维的重要手段，而无人机+“机场”则解决了无人化巡检的 “最后一公里”，结合边缘计算单元实时查找缺陷可进一步提升巡检过程的时效性和便捷性。

风机叶片巡检

风力发电机在经年累月的运行过程中，容易产生物理缺陷；无人机可搭载光学、声学等传感器对风机叶片、主机进行非接触式检测，用以判断设备健康状态，评估进一步检修的必要性。

基础测绘及测量

无人机搭载航测相机或激光雷达，对既定区域进行拍摄。借助边缘算力可快速完成建模工作，进而得到数字高程模型、数字表面模型、正射影像等基础数据。可广泛应用于距离测量、面积测量、体积测量、三维展示等应用场景。通过对比不同时段的数据，还可以完成土方量测量，地质灾害防治等衍生应用。

产品模块

云

部署在机巡作业中心，在此刻对分布区作业区域的无人机及机场设备进行管理；借助于云端充裕的算力，识别模型在此进行训练并通过机器学习等方法不断更新迭代、提升性能。同时巡检过程所发现的有效信息也会汇聚于此，以三维可视化的方式呈现给决策层，并持续积累设备状态数据，提供趋势预测能力。

边

首先对巡检数据进行融合、预处理等工作，再借助于云端推送的成熟模型对图像、视频、声纹、热成像等数据进行信息提取，辅助或替代人工对缺陷进行判断，并将判断结果及时同步至云端，分布式计算降低云端算力、带宽的压力。

端

借助AI盒子，搭载轻量化，实时性要求高的识别模型算法，提供实时预警，可与现场人员及设备进行联动，及时防止外破事故发生。

产品优势

巡检过程自动化

结合无人机机场，巡检路径自动规划，可完成巡检过程全自主，无需人工干预即可完成对设备外观等物理检测，大大节省人工到达所耗费的时间，提高检测效率，节省用工成本。

助力基础设施“透明化”

实现输变配现场作业向自动化，智能化转型，逐步实现人工智能辅助或替代人工设备巡视和状态研判。

数据自动归类、分析前置

数据分析过程在边端进行，降低海量数据上传至云端的带宽压力；算法模型前置，在提高缺陷识别效率的基础上降低对云端算力的压力。

设备管理智能化

设备缺陷数据全自动流程与设备台账关联，企业AI样本库为企业AI全面应用打造提供生产级持续拓展能力。

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