NVIDIA Jetson TX2助力国家电网无人巡检，大幅提高巡检效率

当前我国正在大力建设国家智能电网，预计2021年我国输电线路总里程将达到159万Km，这对电网的巡检提出了更高的要求。传统的输电线路人工巡检方案受环境及天气影响大，工作效率较低并存在一定的人身安全风险，而采用无人机巡检不仅能够发现杆塔异物、绝缘子破损、断股等缺陷，还能够发现金具锈蚀、开口销与螺栓螺帽缺失等人工巡检难以发现的缺陷。

以国网运维智能巡检系统为例，DJIM210无人机为飞行平台，搭载高清相机，并配有差分GPS精准定位模块，在Jetson TX2上构建了基于卷积神经网络(CNN)的图像识别与云台控制算法，通过地面端节点选择程序、无人机飞控的飞行控制程序、以及机载端的图像识别与云台控制程序的相互配合，实现无人机对设定检测节点的自动飞行、节点处基于图像识别结果的云台调整、以及图像拍摄对焦点的自动调整。

该系统能够自动控制无人机按照最短路径，精准飞行到人力难以到达的位置，从特定角度采集高清图像，及时发现裂缝、锈蚀、零件脱落等病害情况，从而大大提高巡检数据采集效率，降低巡检人员的安全风险。

无人机自主飞行对计算设备要求高，但因为续航与载重，无人机只能使用轻量级处理器。在过去，性能足够的计算设备却达不到无人机对重量与功耗的要求。

现在Jetson TX2性能强劲的同时又有合适的功耗，搭载GPU可以将 SLAM、路径规划、自主降落、目标跟踪等一系列算法部署在无人机上，而无需定制芯片和减少功能。

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