【關鍵詞】高壓輸電線路；無人機巡檢；圖像智能識別；深度學習；智能運維

引言

高壓輸電網絡覆蓋范圍廣闊，且多處于復雜地形環境中。效率、安全與精度等因素對傳統人工巡檢模式構成限制，難以滿足智能電網實時運維的需求。無人機巡檢在一定程度上增強了作業的靈活性，但海量圖像處理的效率成了關鍵阻礙。圖像智能識別技術借助算法創新與模型優化，可實現惡劣條件下輸電線路缺陷的精準識別，極大縮短巡檢周期、降低運維花銷，為電力系統智能化升級提供了核心驅動力與切實可行的路徑[1]。

一、高壓輸電線路無人機巡檢圖像識別技術現狀與挑戰

（一）傳統巡檢模式局限性分析

傳統高壓輸電線路巡檢依靠人工目視和簡單儀器檢測，存在效率低下與精度不足的缺點。人工攀爬桿塔檢測時，受地形、天氣條件限制較大，山區、叢林等復雜地貌讓巡檢人員很難到達部分區域，雨雪、大霧等惡劣天氣會導致巡檢工作中斷，難以做到高頻次全覆蓋巡檢，單次巡檢周期往往長達數月。人工觀測存在視覺疲勞、視角盲區等情況，對微小裂紋、隱形磨損等缺陷的識別能力不夠，漏檢率達15%～20%。檢測數據依靠紙質記錄和人工匯總，信息傳遞滯后且容易出錯，難以形成系統性分析報告。隨著輸電網絡規模擴大、電壓等級提高，傳統模式已不能滿足實時監測與風險預判需求，急需智能化技術替代。人工巡檢成本隨著人力成本上漲逐年增加，難以適應現代電力系統大規模、高效率運維的要求，這進一步凸顯了智能巡檢技術應用的緊迫性[2]。

（二）智能識別技術應用瓶頸

當前，高壓輸電線路無人機巡檢圖像智能識別技術的落地面臨多重技術挑戰。模型訓練需要大量標注樣本，而在實際場景中，缺陷圖像的采集難度較大，數據分布不均衡，導致模型泛化能力不足。在復雜背景下，小目標缺陷（如毫米級絕緣子裂紋）的檢測精度偏低，現有算法難以同時滿足高準確率與實時性要求。此外，邊緣計算設備的算力有限，難以承載復雜深度學習模型的運行；云端處理則存在數據傳輸延遲和安全隱患。不同地域線路設備型號的差異以及巡檢設備參數的不統一，進一步增加了算法適配的難度，阻礙了智能識別技術的規模化應用[3]。

（三）復雜環境對識別算法的影響

高壓輸電線路所處的環境復雜多變，顯著干擾圖像識別算法的性能。山區多霧和沿海高濕環境容易導致圖像模糊，降低目標特征的清晰度；強逆光、陰影等光照條件會造成圖像亮度不均，影響缺陷識別。無人機飛行姿態的變化引發圖像畸變，而桿塔、絕緣子等設備的成像角度差異較大，進一步加大了模型訓練的難度。沙塵、冰雪等惡劣天氣不僅污染鏡頭、影響成像質量，還可能改變設備的外觀特征，導致算法誤判率顯著上升[4]。在極端環境下，電力設備表面出現的污閃痕跡、覆冰形態等特殊現象，超出了常規算法的訓練范圍，對識別模型的魯棒性提出了更高的要求。

二、圖像智能識別關鍵技術研究

（一）深度學習算法在圖像識別中的應用

深度學習算法依托卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）的層次化特征提取能力，在高壓輸電線路巡檢圖像識別中彰顯出獨特優勢。憑借多層卷積核與池化層的交替運算，CNN可自主學習圖像中設備紋理、形狀等特征，擺脫人工設計特征的束縛。殘差網絡結構的引入，有效解決了深層網絡訓練過程中的梯度消失問題，使得模型能夠提取更為抽象且更具代表性的語義特征。基于區域提議網絡（Region Proposal Network，RPN）的Faster RCNN（Faster Regionbased Convolutional Neural Networks）算法，將目標檢測任務拆解為候選區域生成與分類回歸，大幅提升絕緣子、導線等缺陷檢測效能。此類算法通過端到端的訓練方式，實現從原始圖像輸入到缺陷識別結果輸出的直接映射，為智能巡檢提供核心技術保障。

（二）多尺度特征提取與目標檢測模型構建

高壓輸電線路巡檢圖像中，缺陷目標尺寸差異明顯，構建多尺度特征提取機制至關重要。特征金字塔網絡借助自上而下和橫向連接結構，融合不同分辨率的特征圖，使模型既能捕捉微小缺陷的細節信息，又能掌握整體結構特征。YOLO（You Only Look Once）系列算法運用多尺度錨框機制，在不同層級特征圖上開展預測，有效平衡小目標與大目標的檢測精度。空間金字塔池化模塊通過對特征圖進行不同尺度的池化操作，輸出固定尺寸特征向量，消除輸入圖像尺寸變化給模型帶來的影響。這些技術的融合運用，使目標檢測模型能夠適應復雜場景下多尺度缺陷的精準識別要求。

（三）輕量化網絡架構優化策略

為契合無人機巡檢實時性需求，輕量化網絡架構優化需同時考量模型性能與計算資源消耗。MobileNet系列運用深度可分離卷積，把標準卷積拆分為深度卷積與逐點卷積，在維持精度的情況下大幅降低參數量和計算量。ShuffleNet通過通道混洗操作加強不同組卷積層間的信息交互，提升輕量化模型特征表達能力。知識蒸餾技術將復雜預訓練模型的知識遷移到輕量化網絡，讓小模型在不過多損失精度的條件下實現快速推理。量化技術通過降低數據精度，將浮點運算轉化為定點運算，進一步壓縮模型存儲與計算開銷，保證智能識別算法在邊緣計算設備上高效運轉。

三、算法適應性提升方法

（一）遷移學習在模型訓練中的應用

在高壓輸電線路巡檢圖像識別模型訓練中，遷移學習能有效解決數據稀缺與訓練成本過高的問題。該方法復用大規模公開數據集上預訓練的網絡參數，留存其對通用圖像特征的學習成果，再針對特定輸電線路缺陷識別任務進行微調。預訓練模型的卷積層可提取圖像邊緣、紋理等基礎特征，而輸電線路缺陷識別僅需更新最后全連接層的參數，專注于絕緣子破損、導線斷股等專業特征學習。該方式大幅降低了訓練所需樣本數量與計算資源，同時規避數據不足引發的模型過擬合問題，讓模型在少量標注數據下迅速適應電力巡檢場景需求[5]。

（二）多場景數據增強技術

高壓輸電線路巡檢覆蓋地域廣、環境復雜，多場景數據增強技術可提升模型對不同工況的適應力。借助幾何變換操作，可對原始圖像實施旋轉、縮放、平移處理，模擬無人機飛行姿態變化導致的成像差異；通過色彩空間變換調整圖像亮度、對比度、飽和度，模擬不同光照條件下的視覺效果；添加高斯噪聲、椒鹽噪聲等模擬惡劣天氣中的圖像品質。生成對抗網絡技術可合成虛擬缺陷圖像，在真實缺陷樣本不足時擴展數據集多樣性。采用混合增強策略，疊加多種變換方式，能創造更貼近真實場景的復雜數據組合。運用動態數據增強機制，根據模型訓練階段自適應調節增強參數，進一步優化特征學習過程，使模型學習到更具泛化性的特征表達，有效應對復雜環境中的圖像識別任務。

（三）算法魯棒性優化方案

算法魯棒性優化針對高壓輸電線路巡檢中的干擾因素，從模型結構與訓練策略兩方面提升算法穩定性。模型結構上，運用集成學習方法，融合多個不同初始化參數或結構的子模型預測結果，降低單一模型因局部最優解產生的誤判風險；引入注意力機制，讓模型自動聚焦關鍵區域，減少復雜背景干擾；通過多尺度特征融合模塊，有效整合不同層級特征圖的語義信息，增強對微小缺陷的捕捉能力。訓練策略中，采用對抗訓練方式，向輸入數據添加對抗擾動，迫使模型學習更具魯棒性的特征表示；設置動態學習率調整策略，在訓練后期降低學習率，避免模型過度擬合噪聲數據。這些方案協同作用，顯著提升了算法在極端環境與異常數據下的識別準確率和穩定性[6]。

四、識別系統性能優化路徑

（一）模型訓練效率提升策略

模型訓練效率的提升依靠計算資源調配與算法優化協同。分布式訓練框架借助數據并行和模型并行策略，把訓練任務拆分到多個圖形處理器（Graphics Processing Unit，GPU）節點，大幅縮短訓練時間；混合精度訓練技術運用FP16半精度浮點數開展計算，減少內存占用和數據傳輸量，在不影響精度的情況下將訓練速度提升約1.5倍；動態批量歸一化技術依據訓練數據分布自適應調整歸一化參數，加快模型收斂進程；優化器方面，采用Ranger等自適應學習率優化算法，平衡收斂速度與全局最優解搜索能力。

（二）實時檢測速度優化方法

實時檢測速度優化需兼顧硬件加速與算法輕量化。硬件層面采用NVIDIA Jetson系列嵌入式計算平臺，結合TensorRT推理引擎優化部署深度學習模型，可將模型推理速度提升3倍以上。算法側通過模型剪枝技術去除冗余連接與參數，如對MobileNetV3進行結構化剪枝后模型參數量減少35%。量化技術將模型參數從32位浮點數轉換為8位定點數，在精度損失低于2%的情況下推理速度提升約1.8倍。異步推理機制使圖像預處理、模型推理與結果后處理并行執行以充分利用計算資源。實際應用中，優化后的檢測算法在邊緣設備處理單張巡檢圖像僅需87 ms，滿足無人機實時巡檢需求。

（三）識別精度保障機制

識別精度保障機制通過多層次優化實現：在模型結構上運用級聯網絡架構，先使用輕量級網絡進行快速粗篩，再由高精度網絡對候選區域開展精細化識別，規避小目標漏檢。引入多任務學習機制，將缺陷分類與定位任務聯合訓練，讓模型共享特征提取層，強化特征表達能力。數據層面采用半監督學習方法，借助少量標注數據與大量未標注數據協同訓練，擴展模型訓練樣本的多樣性。后處理階段通過非極大值抑制算法優化檢測框輸出，結合條件隨機場對識別結果進行全局優化。經測試，該機制使絕緣子自爆、導線散股等典型缺陷的識別準確率達97.2%，較傳統方法提升12.3個百分點。

五、技術應用成效與實踐驗證

（一）實驗室模擬測試結果分析

進行實驗室模擬測試時，構建包含復雜氣象條件與設備缺陷的仿真場景，實施對智能識別技術的系統性驗證。在模擬的強逆光、濃霧、沙塵等環境情形下，進行包含絕緣子破損、導線斷股等的12類缺陷樣本測試，借助YOLOv5改進模型達成93.6%的平均檢測精度。與基礎模型相較，檢測精度上升7.2個百分點。就小目標缺陷（其尺寸小于32×32像素）而言，采用特征金字塔融合與注意力機制的優化，檢測準確率從78.5%提升到89.1%的水平。從計算效率方面考量，執行模型輕量化及量化處理后，單張圖像推理時間從123 ms減少為45 ms，符合實時檢測條件。不同環境參數與各類缺陷類型的交叉測試所得到的數據，為算法的優化提供了可量化的支撐。

（二）現場應用案例數據對比

在某省電網500 kV輸電線路智能巡檢相關項目中，安裝了借助深度學習的圖像識別系統。該線路全長867公里，途經包含山區、丘陵、平原的復雜地形區域。傳統人工巡檢完成一次需要45天，人力投入累計達120人次。采用搭載智能識別系統的無人機后，巡檢周期縮短至7天，每次任務僅需3架次無人機協同作業。系統投入運行的三個月之內，一共處理了12.6萬張巡檢圖像，精準識別出1 327個各類缺陷，其中包括人工易遺漏檢測的微小（寬度0.3 mm）絕緣子裂紋與導線輕微散股的缺陷。與傳統人工巡檢相比，缺陷發現率實現68%的提升，檢測效率提高了近7倍，有效減少了人工巡檢的安全隱患與運維成本。

（三）智能識別技術應用價值評估

應用智能識別技術開展高壓輸電線路巡檢，取得了顯著的經濟社會效益。以某區域電網為例，在該技術部署完成后，年度巡檢成本從1 200萬元降至480萬元，降幅高達60%，這一成果主要得益于人力成本的減少和設備維護效率的提升；設備缺陷的平均處理時間從15天縮短至3天，有效避免了因缺陷延誤導致的停電事故；每年減少的電量損失約為820萬千瓦時，折合經濟效益約450萬元；技術得以落地后，無人機自主巡檢覆蓋率上升至92%，人工巡檢的頻次下降了75%，大幅降低高空作業的安全隱患。技術應用助力巡檢模式向智能化過渡，釋放的人力資源能投入到更復雜的技術研發與運維決策過程。采用大數據分析創建設備健康度評估體系，使電網故障預警的精準度提升40%，全面強化電網整體管理水平及應急響應能力。

結語

高壓輸電線路無人機巡檢圖像智能識別技術，依托算法創新與架構優化，打破傳統巡檢模式局限，在實驗室測試和現場應用中均表現出優異性能，復雜環境下檢測精度提升、識別效率突破及成本明顯下降，印證了該技術對電力系統智能化運維的重要價值。未來，伴隨邊緣計算、多模態數據融合技術發展，識別模型將進一步增強對極端工況的適應能力；結合數字孿生與預測性維護，有望構建全流程智能化運維體系，為能源安全穩定供應提供更有力的技術保障。

參考文獻：

[1] 李云松，崔健，李煜稼，等.高壓輸電線路無人機巡檢技術運維管理分析[J].農電管理，2024（01）：4950.

[2] 張佳慶，孫韜，蔣弘瑞，等.基于林火風險的高壓輸電線路無人機巡檢路徑規劃[J].清華大學學報（自然科學版），2024，64（05）：911921.

[3] 付晶，談家英，周立瑋，等.輸電線路無人機巡檢圖像缺陷智能識別方法分析[J].高電壓技術，2023，49（S1）：103110.

[4] 龍珊珊，信瑞山.基于人工智能圖像識別的輸電線路巡檢研究[J].電子測量技術，2023，46（06）：116121.

[5] 馮旭初，李廣宇，李鵬.輸電線路無人機巡檢缺陷智能識別技術探析[J].電力設備管理，2024（12）：2931.

[6] 劉東東.無人機航拍電力線路絕緣子缺陷識別研究[J].電腦與信息技術，2022，30（03）：1518.