一种基于AI识别的无人机自主巡检系统及方法

本发明公开了一种基于AI识别的无人机自主巡检系统及方法，该系统包括搭载高倍光学变焦镜头的无人机本体、边缘计算设备及功能模块，通过融合前端AI识别与边缘计算技术实现配电杆塔自主巡检。采用Yolo结构构建轻量化杆塔识别模型，结合动态航线规划模块实现单点基准航线生成及三种障碍跨越模式，支持无RTK环境下的实时坐标校正。边缘计算设备集成半监督学习引擎与多传感器数据融合模块，满足小型化设计，支持断点续飞控制与精准降落。方法涵盖航线自动生成、视觉跟踪、变焦协同控制及自适应任务调度，解决了传统无人机依赖人工操作、数据质量差及效率低下的问题，实现复杂环境下杆塔巡检的全程自动化，照片清晰度达“销钉级”，巡检效率高。