基于无人机巡检的输电线路缺陷智能识别算法优化与应用

无人机巡检结合智能识别算法在输电线路运维中展现出显著优势，有效提升了缺陷检测的准确性与巡检效率。通过对深度学习模型进行结构优化、引入多模态数据融合和动态推理机制，增强了算法在复杂环境下的鲁棒性与适应能力。实际应用场景涵盖导线、绝缘子、金具等关键部件的缺陷识别以及通道环境监控，实现了从数据采集到智能分析的全流程自动化。边缘计算与轻量化部署进一步提升了系统响应速度，为构建高效、智能、全天候的电力巡检体系提供了技术支撑。