基于人工智能算法的输电线路施工避障规划系统

在恶劣的户外自然环境中，输电线路的建设电气设备经常受到损坏，导致闪络和材料老化等事故。此外，输电线路中可能存在鸟巢和其他碎片，这会降低设备的绝缘性能，导致线路跳闸和大规模停电。过去，输电线路的检查大多依赖人工巡检，这种方式速度慢，劳动力需求大且成本高。讨论了一种基于DNN算法的输电线路施工障碍避让规划系统，使用深度学习技术，从输电线路施工现场的固定图像中自动检测和规划人为障碍物。实验结果表明，系统对人为障碍物的检测准确率为94.20%。