摘要
本发明公开了面向复杂电网环境的基于降落伞的无人机巡检防坠方法、介质及设备,将线路图输入第一评估模型得到线路碰撞评分a,将背景图输入第二评估模型得到路面碰撞评分b;然后基于线路碰撞评分和路面碰撞评分得到风险评分R=kT/M,T=(q×a+(1‑q)×b),其中k为校正因子,q为权重因子,M为无人机运行安全水平;基于演员‑评论家网络控制开伞策略。本发明为了应对复杂电网环境下可能出现的多个风险因素——环境参数、飞机姿态参数、飞机下坠速度参数以及风险评分,本发明采用智能控制技术来实现自主控制,根据当前的变量数据进行分析和判断,通过自主感知和智能控制提出相应的开伞策略,从而在复杂电网环境下确保无人机的安全运行,具有较好的实用性。
技术关键词
防坠方法
无人机巡检
背景图
网络控制
深度神经网络训练
线路
全卷积神经网络
图像分割算法
路面
智能控制技术
风险
策略
飞机
深度学习模型
图片
训练样本集
因子
校正