摘要
本发明公开了一种小型无人机巡检数据管理方法,涉及无人机巡检技术领域,用于解决无人机巡检数据管理不清晰的问题;本发明通过高精度定位技术和时间戳同步,将无人机采集的多模态数据与设备位置关联,实现巡检数据的时空一致性,并进行多模态特征融合与降维处理,生成统一的特征表示,提升数据分析的精度和效率,结合历史数据与实时采集数据,实时监测设备状态,识别分类故障模式并评估风险,通过时间序列预测模型预测故障发展趋势,生成维护建议,提高故障诊断的及时性,基于故障检测结果,动态优化巡检任务优先级与路径规划,生成最优巡检路线,并修正飞行路径,提高了巡检任务的智能化和精准度,显著提升了无人机巡检系统的效率和安全性。
技术关键词
数据管理方法
小型无人机
时间序列预测模型
巡检路径
多模态特征融合
故障检测
支持向量机学习方法
传感器
粒子
长短期记忆网络
风险
深度学习网络
模式
时间序列预测方法
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无人机巡检系统
无人机巡检技术
高精度定位技术
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时间序列预测模型
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