基于铁塔新基站与蜂巢无人机的智能巡检系统研究.pdf

2023 年 11 月b.地面站a.飞行平台图 1 无人机类型基于铁塔新基站与蜂巢无人机的智能巡检系统研究孔毅（广东长高通信服务有限公司，广东 清远 511510）【摘要】为发挥无人机在智能巡检中的应用价值袁推动铁塔新基站与蜂巢无人机的结合袁完成基站智能巡检工作遥 结合实际案例袁分析基于蜂巢无人机的智能巡检系统的构建袁设计功能模块袁确定无人机参数袁结合新基站对巡检的基本要求设置巡检内容袁保障铁塔新基站智能巡检的规范性和科学性袁精准识别故障和安全隐患遥【关键词】铁塔新基站曰蜂巢无人机曰智能巡检系统【中图分类号】TN929.5【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2023）11-0145-030 引言铁塔新基站与无人机之间的融合应用为智能巡检工作开设提供了依据。前端无人机设备搭载红外传感装置、高清数字相机，无人机与新基站之间采用无线通信模式完成数据传输和通信，构建低成本、高效率的无人机智能巡检系统，可运用到电力巡检、国土资源巡查、应急处置等工作中。将铁塔新基站与蜂巢无人机结合后，无人机的续航能力会显著提升。1 系统参数配置1.1 无人机参数配置智能巡检系统中的无人机类型（图 1）较多，按照动力类型可将其分为电动和油动两种，按照飞行模式可将其分为固定翼和旋翼两种。中国铁塔股份有限公司广东省分公司负责通信基础设施服务的建设，提供基站运行的基本电力，新建 5G 通信铁塔数量 150 个，并将蜂巢无人机智能巡检系统与铁塔新基站结合。具体无人机性能参数如表 1 所示。表 1 中油动无人机比电动的巡查范围更广，续航时间更长，能够满足大多数巡检的基本要求。在智能巡检系统搭建过程中选择的无人机设备为速度快、续航能力强的韦加无人机。1.2 巡查模式构建按照巡查模式可以将无人机部署分为一站一机和多站一机的模式。两种巡查模式的操作情况不同，其中一站一机的巡查模式更加灵活，多站一机的巡查模式权限配置更加合理，获取数据更加科学和精准。一站一机是指在巡查过程中一个无人机配置一个基站，选择应用续航能力较强的无人机，灵活组合无人机和地面站，在复杂的航道环境内应用效果更好。多站一机是指一个无人机匹配多个基站的情况，基站可以获取无人机所采集的数据信息，具备较高的控制权限。无人机在巡检期间内搭载高清相机，将整个巡查区域按照每 30 km 分段，将基站作为起飞点和降落点。使用相机排查巡查区域内相关建筑及设施的实际情况，将拍摄的视频和图片回收存档，并对数据进行综合处理1。根据试验结果判断无人机拍摄的图片可否清晰采集标识、建筑物、设备等相关数据。无人机基站巡检现场如图 2 所示。2 基站与无人机智能巡检系统搭建2.1 系统功能模块及基本框架基于铁塔新基站与蜂巢无人机的智能巡检系统是一种利用无人机技术和人工智能算法，对铁塔新基站进行自动化巡检的系统。该系统通过将无人机与基站设备相连接，实现对目标的全面监测和巡检。智能巡检系统功能模块如图 3 所示。无人机类型 荷载量/kg 速度/（km h-1）续航时间/h 巡查半径/km 动力劲鹰31502120油韦加3120260电天魁40110电表 1 无人机性能参数专题综述1452023 年 11 月无人机通过搭载各种传感器和摄像头对设备进行全方位的巡检，在铁塔新基站巡检中可巡检内容包括外观、天线、电缆、设备状态等。同时，在异常检测中，系统可通过人工智能算法对无人机采集到的图像和数据进行分析和处理，检测目标设备的异常情况，如损坏、松动、漏电等。在此过程中系统会将巡检得到的数据进行整理和分析，生成巡检报告和统计数据，为后续维护和管理提供参考依据。在巡检过程中，无人机通过实时视频传输技术将巡检目标的情况实时传输到操作员的终端设备上，方便操作员进行远程监控和指导。此时操作员可操作系统并根据巡检需求自动规划无人机的巡检路径，提高巡检效率和覆盖范围2。2.2 基站与无人机融合模式构建在将铁塔新基站与无人机融合打造智能巡检系统过程中，无人机与铁塔新基站共享电力传输资源以及通信资源。无人机具备自动巡航、自动充电、自动换电的基本功能，解决了传统无人机在巡检过程中里程数和电量不足的问题，而且不需要技术人员实际操作即可照预设的路径完成巡检。在配置过程中直接将无人机通信装置与基站连接，并建立数据通信链，基站负责下达指令和发送信息。由于该无人机的飞行范围比较大，需要覆盖广东省大部分区域，而且需要连接不同的铁塔新基站，为了避免出现通信失联的情况，所以用卫星通信的方式建立通信连接。并将 5G 技术应用到通信中，使得无人机具备高清图传递、远程控制、实时监控、精准定位等基本功能3。2.3 巡检内容确定基于铁塔新基站与蜂巢无人机的智能巡检系统可应用于多个领域，包括交通巡检、变电站巡检、城市建筑巡检和环境卫生巡检。在交通巡检中，智能巡检系统可用于路况监测、道路设施巡检。在无人机内搭载摄像头和传感器实时监测道路交通状况，包括交通流量、拥堵情况和事故发生等变化。在道路设施巡检中无人机可以对交通信号灯、路灯、标志牌等道路设施进行巡检，及时发现损坏和故障情况。变电站巡检中无人机可对变电站的设备进行巡检，包括变压器、开关设备和绝缘子等，及时发现设备的异常情况。同时无人机可对变电站的输电线路进行巡检，检查线路的松动、腐蚀和绝缘破损等问题。在巡检过程中无人机可识别系统图像，检查变电站周围的安全环境，包括防火设施、安全通道和周界安全等，从而确保变电站的安全性4。城市建筑巡检中智能巡检系统可进行建筑外观巡检、管道巡检、绿化巡检，检查建筑物结构和外观的损坏情况。分析和识别供水管道、排水管道和天然气管道等是否出现故障，及时发现其泄漏和损坏情况。也可对城市的公园、花坛和绿化带进行巡检，检查植物的生长状况和病虫害情况。环境卫生巡检中无人机可对垃圾处理厂、垃圾填埋场和垃圾回收站进行巡检，检查垃圾处理设备的运行和环境卫生情况，并对污水处理厂和污水排放口进行巡检，检查设备的运行状态和水质情况。无人机搭载传感器后可对空气质量、水质和噪声等环境指标进行监测，为环境保护提供数据支持。智能巡检系统巡检内容如图 4 所示。2.4 智能数字图像处理2.4.1 数据采集无人机搭载传感器采集的数据主要为影像数图 4 智能巡检系统巡检内容图 3 智能巡检系统功能模块图 2 无人机基站巡检现场专题综述1462023 年 11 月据，无人机具备定时摄影摄像、热成像、定位导航等基本功能。前端传感器数据采集装置从不同角度拍摄和录制目标对象的多维度数据信息，记录目标的结构、外观等，判断其是否出现故障情况。例如，在巡检过程中智能巡检系统主要依据采集的图像判断设备运行过程中的温度分布情况，识别是否出现异常温度变化。对于设备外观故障问题，无人机采集图像数据群可对采集的不同图像类型进行编号处理，整理同一目标区域内的数据5。无人机数据采集受无人机航行条件、飞行角度、飞行高度等影响较大，采集图像数据类型较多，需经过预处理（灰度化处理、去噪处理）等，以确保数据采集的精准性，具体搭载数据采集模块配置如表 2 所示。2.4.2 特征识别智能巡检系统可以通过图像处理和计算机视觉算法对无人机搭载的摄像头和传感器采集到的图像进行特征识别。例如，可以使用目标检测算法来自动识别基站设备中的各个部件、损坏情况或其他异常情况。图像特征识别还可以应用于交通巡检中，通过识别交通标志、道路标线、车辆和行人等特征，实现交通流量统计、违规行为监测等功能。在特征识别过程中分割图像边界之后，根据图像的颜色、纹理、形状等特点提取特征。智能巡检系统在算法选择上应用加速稳健特征（speeded up robust features,SURF）算法，该算法能够在图像空间尺度内完成特征的提取和分析，检测图像内极值。具体公式如下：Q（A，B，C）=S（A，B，C）伊L（A，B）。（1）式中：（A，B）采集图像内的空间坐标；Q尺度数值；S可变函数；C尺度因子；L空间尺度。利用式（1）可进行图像模糊程度极值计算，定位目标特征，识别信息，并将信息传输至智能巡检系统之中。2.4.3 数据通信无人机智能巡检系统需要将采集到的图像和数据传输至操作员或中央服务器进行分析和处理。数据通信技术可以通过无线通信方式，如 4G/5G 网络或卫星通信，实时传输数据或将其存储在云端，以便后续的数据分析和决策。数据通信技术支持无人机向操作员实时传输视频，使操作员能够远程监控巡检过程并做出相应的指导和决策6。在数据传输过程中考虑到距离变化带来的损失，建立数学模型优化通信传输距离，以避免数据在传输过程中出现失真的情况。通信模式则采用 4G/5G+卫星通信的模式。卫星通信设备连接带宽为 30 MHz，覆盖范围达到 50 km，时延在 2 ms 以内，具有较高的灵敏度。2.4.4 图像拼接纠偏无人机在巡检过程中通常会采集到多张图像，需要将这些图像拼接成完整的视野或全景图像。图像拼接算法可以拼接多张重叠的图像，得到更大范围的视野，并提供更全面的信息。图像拼接结合纠偏算法，可对由于无人机姿态变化或地形变形等原因引起的图像畸变进行校正，提高图像质量和准确性。在铁塔新基站与蜂巢无人机搭载使用图像拼接纠偏功能进行智能巡检期间，图像匹配利用定位系统获取坐标系信息，采用坐标系转化的方式恢复图像状态。在图像拼接纠偏过程中主要应用载波相位差分技术，观察无人机采集图像的目标定点，并提取关键帧，匹配图像特征之后完成图像的融合处理过程，同时使用离地化的方法确保图像像素点粒度值满足要求。3 结语铁塔新基站与无人机之间实现了互补，无人机扩大了信息源的获取，使得铁塔具备了空中巡逻的基本能力。在智能巡检系统建设过程中蜂巢和终端系统配置在基站内，负责无人机电力供应及自动维护，提供无人机智能巡检运营所需的资源。参考文献1 卜勇涛，焦岩，王凝哲，等.基于无人机的风电智能巡检系统分析J.电子技术，2023，52（7）：370-371.2 张永欣，王一程.5G+无人机风电智能巡检系统设计J.大众用电，2022，37（4）：41-43.3 陈健鑫，邱晓欢.基于无人机的接触网智能巡检系统的研究J.信息技术与信息化，2020（8）：184-185.4 曹明，陈欣，张凯，等.基于铁塔新基站与蜂巢无人机的智能巡检系统J.广东通信技术，2022，42（8）：48-52.5 李致远.城市安防智能巡检无人机系统设计与实现D.南京：南京邮电大学，2022.6 陈学峰.智能识别技术在无人机电力巡检中的应用J.集成电路应用，2023，40（2）：242-243.作者简介院孔毅（1975），男，汉族，广东佛山人，本科，工程师，主要从事通信行业网络建设、网络维护等工作。模块配置参数配置水平角度误差（依0.10.5）m垂直悬停角度误差（依0.31.5）m高度15 m分辨率1 600 万定位模块全球定位系统+全球卫星导航系统双模块表 2 数据采集模块配置专题综述147