基于动态视觉与SLAM的配网树障实时分析方法与系统

本发明公开了一种基于动态视觉与SLAM的配网树障实时分析方法与系统。通过协同控制无人机云台平移与飞行位移生成动态视觉基线，构建仿生双目模型将时序图像模拟为双目图像对；经极线校正和立体匹配生成深度点云；通过语义分割网络识别提取关键目标，生成语义点云；利用云台增稳建立降维运动模型，采用滤波或优化算法融合视觉惯性里程计与RTK数据，实现厘米级位姿估计；最后对语义点云进行优化处理，基于多模态融合完成三维重建，通过树线间距计算和安全裕度分析输出风险评估结果。本发明实现了配网树障的精准、高效、自动化巡检与风险预警。