图1.系统总体架构图

图2.飞行平台硬件组成与连接图

图3.目标检测过程与细节可视化展示图

随着我国特高压电网规模持续扩大，输电线路巡检智能化需求日益迫切。传统人工巡检存在效率低、风险高、响应慢等问题，而现有无人机巡检系统普遍面临图像回传延迟大、云端处理实时性差等技术瓶颈。针对这一挑战，北京市科学技术研究院钟少波团队创新性地将边缘计算技术与无人机巡检深度融合，成功研发出一套具备机上实时分析能力的输电线路异常目标检测系统。

该系统创造性地采用"端侧智能+轻量化部署"技术路线，通过三大核心突破解决了行业痛点问题：一是基于TensorRT引擎开发了FP16半精度量化与算子融合优化技术，使目标检测模型在Jetson TX2嵌入式平台实现32FPS的实时推理速度；二是利用DJI Payload SDK构建了空中图像自动采集-分析-回传闭环系统，检测响应时间从分钟级缩短至毫秒级；三是创新设计多尺度特征融合的轻量化检测网络，对鸟巢、绝缘子缺陷等典型目标的识别准确率达90.9%，较传统方法提升近10%。

该项研究成果主要创新和特色包括：选用大疆M300 RTK工业无人机搭载H20T云台相机与Manifold 2-G边缘计算模块，通过E-Port接口实现高速数据传输，构建"感知-计算-通信"一体化移动平台；采用C2f_AK可变卷积核增强小目标特征提取，结合BiFPN多尺度特征融合，在保持模型轻量化的同时提升对复杂背景下微小缺陷的检测能力；开发基于Web API的检测结果实时回传机制，实现异常目标的地理位置绑定与可视化展示，形成"发现-定位-上报"完整闭环。

实际应用中，该系统在天津武清区2公里高压线路测试中成功识别90.9%的鸟巢目标，单帧处理时间仅31.2毫秒。相较于传统云端处理方案，带宽需求显著降低，响应速度提升两个数量级，为输电线路巡检提供了可推广的智能化解决方案。

该研究成果已获得国家发明专利2项，获软件著作权1项。目前正与多家电力企业开展产学研合作，进一步优化系统在复杂地形、气象等条件下的稳定性，并探索在长距离复杂环境巡检中的应用。此项技术突破不仅为电力设施智能运维提供新范式，其轻量化模型部署方案也可拓展至森林防火、管道巡检等领域，具有显著的社会经济效益。

(钟少波 文/图)