1. 本选题研究的目的及意义
随着电力系统规模的不断扩大以及智能电网的快速发展，传统的电力线路巡检方式面临着诸多挑战，如效率低下、成本高昂、安全性差等。
无人机巡检作为一种新兴的巡检方式，凭借其机动灵活、覆盖范围广、成本低等优势，逐渐成为电力巡检领域的研究热点。
然而，无人机在复杂环境下的自主导航和精确定位仍然面临挑战，尤其是在山区、森林等GPS信号遮挡严重的环境中。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着无人机技术和计算机视觉技术的快速发展，基于视觉的无人机导航技术成为了国内外研究的热点，并在电力线路巡检领域得到了广泛应用。
1. 国内研究现状
国内在无人机电力线路巡检方面已取得一定成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.电力线路环境感知：研究电力线路图像的特征分析方法，包括线路走向、杆塔结构、绝缘子形态等，并在此基础上研究基于深度学习的电力线路、杆塔、绝缘子等关键目标的识别算法，提高目标识别的精度和鲁棒性。
2.双目视觉系统标定与三维重建：研究双目视觉系统的成像模型和标定方法，建立精确的相机参数模型，并在此基础上研究基于视差图的三维重建技术，获取电力线路及周边环境的三维点云数据，为无人机导航提供环境感知信息。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实际测试相结合的研究方法。
首先，进行电力线路巡检无人机导航需求分析和系统架构设计，确定系统功能模块和数据流程。
其次，进行电力线路环境感知算法研究，包括基于深度学习的电力线路、杆塔、绝缘子等关键目标识别算法研究，以及基于双目视觉的三维重建技术研究，获取电力线路及周边环境的三维信息。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种基于深度学习的电力线路环境感知算法，实现对电力线路、杆塔、绝缘子等关键目标的准确识别，提高环境感知的精度和鲁棒性。
2.研究基于双目视觉的三维重建技术，构建电力线路及周边环境的三维模型，为无人机导航提供更加丰富、直观的环境信息。
3.提出一种基于多源信息融合的无人机导航算法，将双目视觉信息与其他传感器信息（如IMU、GPS等）进行融合，提高无人机导航的精度和可靠性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 孙凯,李宁,杨爽,等. 基于改进SSD的电力线路巡检图像多目标检测算法[J]. 电力系统保护与控制, 2023, 51(13): 128-135.
[2] 王振华,黄静,彭春华,等. 基于改进YOLOv5的电力线路巡检图像识别算法研究[J]. 电力信息与通信技术, 2023, 21(06): 96-103 110.
[3] 刘亚男,郭志高,梁自泽,等. 基于改进YOLOv5s的电力线路巡检目标检测方法[J]. 电力电容器与无功补偿, 2023, 44(03): 182-189.
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