摘要
本发明公开了一种基于无人机视觉的输电线路现场数据采集系统。本发明中,通过使用CNN分别提取视觉图像和红外图像的特征,以及使用3D‑CNN处理激光雷达数据,系统能够捕获输电线路的多方面信息。通过不同模态的数据可以从不同的角度提供关于输电线路状态的信息,这种多模态数据的融合有助于提高故障检测的准确性和鲁棒性,利用LSTM网络处理时间序列数据,系统能够更好地理解数据随时间的变化,LSTM能够处理序列数据,捕捉到故障随时间的变化趋势,从而更准确地预测和诊断故障。通过单层感知器确定不同模态数据的权重,系统能够自动学习每个模态数据对最终故障检测的重要性,以减少预测误差,从而提高故障检测的准确性和可靠性。