本發(fā)明涉及運維管理，特別涉及基于無人機巡檢的高精度異常感知運維方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、區(qū)域異常檢測在安全防范方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，為滿足高效、安全和精確的運維需求，能顯著提高巡檢效率，降低運維成本，并減少人工巡檢的安全風險的無人機巡檢得到了廣泛應(yīng)用。

2、現(xiàn)有的無人機巡檢的多通過搭載的高精度攝像頭、紅外熱成像儀、激光雷達等傳感器實時采集大量的圖像、視頻和環(huán)境數(shù)據(jù)，并從這些數(shù)據(jù)中檢測和識別異常，面對多維度的海量數(shù)據(jù)，存在檢測難度大、時效性低、影響感知精度的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供基于無人機巡檢的高精度異常感知運維方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中檢測難度大、時效性低、影響感知精度的技術(shù)問題，實現(xiàn)降低檢測難度、提高異常感知時效性與精度的技術(shù)效果。

2、第一方面，本發(fā)明提供了基于無人機巡檢的高精度異常感知運維方法，其中，所述方法包括：

3、根據(jù)巡檢目標區(qū)域，設(shè)置多個巡檢目標，并對所述多個巡檢目標依次進行特征挖掘，確定多個目標巡檢指標集。

4、目標無人機通過起降充電一體化平臺按照預(yù)設(shè)巡檢計劃定時起飛，基于所述多個目標巡檢指標集對所述多個巡檢目標進行巡檢監(jiān)測，其中，所述目標無人機搭載高精度傳感器組。

5、利用所述高精度傳感器組巡檢獲取多個目標巡檢數(shù)據(jù)集，按照所述多個目標巡檢指標集對所述多個目標巡檢數(shù)據(jù)集進行異常值識別和數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成多個目標檢測數(shù)據(jù)集。

6、基于所述多個巡檢目標訓(xùn)練構(gòu)建多源異構(gòu)異常感知算法模型庫，調(diào)用所述多源異構(gòu)異常感知算法模型庫分別對所述多個目標檢測數(shù)據(jù)集進行匹配分析處理，獲得多個目標異常感知報告。

7、將所述多個目標異常感知報告?zhèn)鬏斨吝\維中心進行策略解析尋優(yōu)，獲得區(qū)域聯(lián)動運維策略參數(shù)，并基于所述區(qū)域聯(lián)動運維策略參數(shù)對所述巡檢目標區(qū)域進行異常運維管控。

8、第二方面，本發(fā)明還提供了基于無人機巡檢的高精度異常感知運維系統(tǒng)，其中，所述系統(tǒng)包括：

9、目標指標提取模塊，所述目標指標提取模塊用于根據(jù)巡檢目標區(qū)域，設(shè)置多個巡檢目標，并對所述多個巡檢目標依次進行特征挖掘，確定多個目標巡檢指標集。

10、巡檢計劃執(zhí)行模塊，所述巡檢計劃執(zhí)行模塊用于目標無人機通過起降充電一體化平臺按照預(yù)設(shè)巡檢計劃定時起飛，基于所述多個目標巡檢指標集對所述多個巡檢目標進行巡檢監(jiān)測，其中，所述目標無人機搭載高精度傳感器組。

11、巡檢數(shù)據(jù)采集模塊，所述巡檢數(shù)據(jù)采集模塊用于利用所述高精度傳感器組巡檢獲取多個目標巡檢數(shù)據(jù)集，按照所述多個目標巡檢指標集對所述多個目標巡檢數(shù)據(jù)集進行異常值識別和數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成多個目標檢測數(shù)據(jù)集。

12、異常感知模塊，所述異常感知模塊用于基于所述多個巡檢目標訓(xùn)練構(gòu)建多源異構(gòu)異常感知算法模型庫，調(diào)用所述多源異構(gòu)異常感知算法模型庫分別對所述多個目標檢測數(shù)據(jù)集進行匹配分析處理，獲得多個目標異常感知報告。

13、決策管理模塊，所述決策管理模塊用于將所述多個目標異常感知報告?zhèn)鬏斨吝\維中心進行策略解析尋優(yōu)，獲得區(qū)域聯(lián)動運維策略參數(shù)，并基于所述區(qū)域聯(lián)動運維策略參數(shù)對所述巡檢目標區(qū)域進行異常運維管控。

14、本發(fā)明公開了基于無人機巡檢的高精度異常感知運維方法及系統(tǒng)，包括：根據(jù)巡檢目標區(qū)域，設(shè)置多個巡檢目標，并對這些巡檢目標依次進行特征挖掘，確定多個目標巡檢指標集；目標無人機通過起降充電一體化平臺，按照預(yù)設(shè)的巡檢計劃定時起飛，基于多個目標巡檢指標集對這些巡檢目標進行巡檢監(jiān)測，其中，目標無人機搭載高精度傳感器組；利用高精度傳感器組采集巡檢數(shù)據(jù)，獲取多個目標巡檢數(shù)據(jù)集，依據(jù)巡檢指標集對數(shù)據(jù)集進行異常值識別和數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成多個目標檢測數(shù)據(jù)集；基于巡檢目標訓(xùn)練構(gòu)建多源異構(gòu)異常感知算法模型庫，調(diào)用該模型庫對多個目標檢測數(shù)據(jù)集進行匹配分析處理，生成多個目標異常感知報告；將多個目標異常感知報告?zhèn)鬏斨吝\維中心，進行策略解析尋優(yōu)，獲得區(qū)域聯(lián)動運維策略參數(shù)，并根據(jù)該參數(shù)對巡檢目標區(qū)域?qū)嵤┊惓＿\維管控。本發(fā)明公開的基于無人機巡檢的高精度異常感知運維方法及系統(tǒng)解決了檢測難度大、時效性低、影響感知精度的技術(shù)問題，實現(xiàn)了降低檢測難度、提高異常感知時效性與精度的技術(shù)效果。

技術(shù)特征：

1.基于無人機巡檢的高精度異常感知運維方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如權(quán)利要求1所述的基于無人機巡檢的高精度異常感知運維方法，其特征在于，所述確定多個目標巡檢指標集，包括：

3.如權(quán)利要求2所述的基于無人機巡檢的高精度異常感知運維方法，其特征在于，所述得到所述多個目標巡檢指標集，包括：

4.如權(quán)利要求1所述的基于無人機巡檢的高精度異常感知運維方法，其特征在于，所述生成多個目標檢測數(shù)據(jù)集，包括：

5.如權(quán)利要求1所述的基于無人機巡檢的高精度異常感知運維方法，其特征在于，所述構(gòu)建多源異構(gòu)異常感知算法模型庫，包括：

6.如權(quán)利要求5所述的基于無人機巡檢的高精度異常感知運維方法，其特征在于，所述獲取多個目標多源異構(gòu)異常數(shù)據(jù)集，包括：

7.如權(quán)利要求1所述的基于無人機巡檢的高精度異常感知運維方法，其特征在于，所述獲得區(qū)域聯(lián)動運維策略參數(shù)，包括：

8.基于無人機巡檢的高精度異常感知運維系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)用于執(zhí)行權(quán)利要求1-7任意一項所述的基于無人機巡檢的高精度異常感知運維方法，所述系統(tǒng)包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了基于無人機巡檢的高精度異常感知運維方法及系統(tǒng)，涉及運維管理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：根據(jù)巡檢目標區(qū)域，設(shè)置多個巡檢目標，并依次挖掘特征，確定巡檢指標集。目標無人機通過起降充電一體化平臺按預(yù)設(shè)計劃起飛，基于巡檢指標集對巡檢目標進行監(jiān)測，搭載高精度傳感器組獲取巡檢數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)進行異常值識別和預(yù)處理，生成檢測數(shù)據(jù)集?；谘矙z目標訓(xùn)練多源異構(gòu)異常感知算法模型庫，調(diào)用模型庫對檢測數(shù)據(jù)集進行匹配分析，生成異常感知報告。報告?zhèn)鬏斨吝\維中心，解析獲得聯(lián)動運維策略參數(shù)，并執(zhí)行區(qū)域異常運維管控。進而達成降低檢測難度、提高異常感知時效性與精度的技術(shù)效果。

技術(shù)研發(fā)人員：劉茗露,李丹,李云芳
受保護的技術(shù)使用者：中國人民解放軍總醫(yī)院京南醫(yī)療區(qū)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2