【关键词】高压输电线路；无人机巡检；图像智能识别；深度学习；智能运维

引言

高压输电网络覆盖范围广阔，且多处于复杂地形环境中。效率、安全与精度等因素对传统人工巡检模式构成限制，难以满足智能电网实时运维的需求。无人机巡检在一定程度上增强了作业的灵活性，但海量图像处理的效率成了关键阻碍。图像智能识别技术借助算法创新与模型优化，可实现恶劣条件下输电线路缺陷的精准识别，极大缩短巡检周期、降低运维花销，为电力系统智能化升级提供了核心驱动力与切实可行的路径[1]。

一、高压输电线路无人机巡检图像识别技术现状与挑战

（一）传统巡检模式局限性分析

传统高压输电线路巡检依靠人工目视和简单仪器检测，存在效率低下与精度不足的缺点。人工攀爬杆塔检测时，受地形、天气条件限制较大，山区、丛林等复杂地貌让巡检人员很难到达部分区域，雨雪、大雾等恶劣天气会导致巡检工作中断，难以做到高频次全覆盖巡检，单次巡检周期往往长达数月。人工观测存在视觉疲劳、视角盲区等情况，对微小裂纹、隐形磨损等缺陷的识别能力不够，漏检率达15%～20%。检测数据依靠纸质记录和人工汇总，信息传递滞后且容易出错，难以形成系统性分析报告。随着输电网络规模扩大、电压等级提高，传统模式已不能满足实时监测与风险预判需求，急需智能化技术替代。人工巡检成本随着人力成本上涨逐年增加，难以适应现代电力系统大规模、高效率运维的要求，这进一步凸显了智能巡检技术应用的紧迫性[2]。

（二）智能识别技术应用瓶颈

当前，高压输电线路无人机巡检图像智能识别技术的落地面临多重技术挑战。模型训练需要大量标注样本，而在实际场景中，缺陷图像的采集难度较大，数据分布不均衡，导致模型泛化能力不足。在复杂背景下，小目标缺陷（如毫米级绝缘子裂纹）的检测精度偏低，现有算法难以同时满足高准确率与实时性要求。此外，边缘计算设备的算力有限，难以承载复杂深度学习模型的运行；云端处理则存在数据传输延迟和安全隐患。不同地域线路设备型号的差异以及巡检设备参数的不统一，进一步增加了算法适配的难度，阻碍了智能识别技术的规模化应用[3]。

（三）复杂环境对识别算法的影响

高压输电线路所处的环境复杂多变，显著干扰图像识别算法的性能。山区多雾和沿海高湿环境容易导致图像模糊，降低目标特征的清晰度；强逆光、阴影等光照条件会造成图像亮度不均，影响缺陷识别。无人机飞行姿态的变化引发图像畸变，而杆塔、绝缘子等设备的成像角度差异较大，进一步加大了模型训练的难度。沙尘、冰雪等恶劣天气不仅污染镜头、影响成像质量，还可能改变设备的外观特征，导致算法误判率显著上升[4]。在极端环境下，电力设备表面出现的污闪痕迹、覆冰形态等特殊现象，超出了常规算法的训练范围，对识别模型的鲁棒性提出了更高的要求。

二、图像智能识别关键技术研究

（一）深度学习算法在图像识别中的应用

深度学习算法依托卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的层次化特征提取能力，在高压输电线路巡检图像识别中彰显出独特优势。凭借多层卷积核与池化层的交替运算，CNN可自主学习图像中设备纹理、形状等特征，摆脱人工设计特征的束缚。残差网络结构的引入，有效解决了深层网络训练过程中的梯度消失问题，使得模型能够提取更为抽象且更具代表性的语义特征。基于区域提议网络（Region Proposal Network，RPN）的Faster RCNN（Faster Regionbased Convolutional Neural Networks）算法，将目标检测任务拆解为候选区域生成与分类回归，大幅提升绝缘子、导线等缺陷检测效能。此类算法通过端到端的训练方式，实现从原始图像输入到缺陷识别结果输出的直接映射，为智能巡检提供核心技术保障。

（二）多尺度特征提取与目标检测模型构建

高压输电线路巡检图像中，缺陷目标尺寸差异明显，构建多尺度特征提取机制至关重要。特征金字塔网络借助自上而下和横向连接结构，融合不同分辨率的特征图，使模型既能捕捉微小缺陷的细节信息，又能掌握整体结构特征。