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作品名称：电巡智瞳----输电线路故障检测与智能诊断平台
学校名称：大连东软信息学院
参赛队伍：电巡智瞳
队伍编号：203670
参赛学生：李博旸王斌石洹瑞
指导老师：牟翔宇陈明华
投票日期：2024年10月08日 00:00->2024年12月05日 15:00
请在微信端进行投票。点此扫描二维码。

详细说明

开发背景：
随着电力需求的增长和新能源的广泛接入，电网的维护和安全保障变得愈加重要。传统的人工巡检存在效率低、风险高等问题，已难以满足现代电网的高效运维需求。在此背景下，“电巡智瞳”输电线路故障检测与智能诊断平台应运而生，通过智能化手段大幅提升输电线路巡检的效率与精准度，为电力系统的稳定运行提供有力支持。

结构说明：
该平台基于YOLOv8目标检测算法，结合BiFormer模块优化小目标检测功能。系统通过无人机巡检采集高分辨率图像，利用深度学习技术分析输电线路中的故障，并通过PyQt5构建的诊断客户端和数据可视化平台，实现故障检测结果的实时呈现和远程管理。

功能与使用说明：

高精度故障检测： 识别输电线路上的细微故障，包括绝缘子损坏、鸟类筑巢等情况。
智能诊断与报告： 提供详细的故障位置、类型和影响分析，生成可视化的故障报告。
实时分析与自动报警： 系统在巡检过程中能够实时处理图像数据，并在发现紧急故障时自动触发报警机制，保障电网安全。

设计说明

设计原理：
电巡智瞳平台通过YOLOv8与BiFormer模块的融合，实现了复杂背景下的小目标高精度检测。BiFormer模块提升了系统在噪声干扰环境中的检测精度，RepGhost结构的引入则提升了模型的实时性和轻量化特性，适用于无人机巡检设备。

设计方案：
平台设计包含数据采集、模型训练、平台集成和结果展示等多个环节。无人机巡检采集的图像数据通过YOLOv8与BiFormer模块的检测模型进行实时处理，检测结果通过故障诊断客户端进行可视化展示和数据管理。

产品特色

创新性： 利用BiFormer模块优化小型目标检测，提升了故障识别的准确性和鲁棒性。
可行性： 系统实现了无人机与智能诊断的结合，能够在实际电网运维中大规模部署。
完整性： 包括巡检数据采集、故障检测、实时诊断与可视化管理在内的完整系统架构。
规范性： 系统设计严格遵循电力行业的相关标准，确保应用过程中的安全与合规性。

“电巡智瞳”平台以高效、智能化的方式助力电网巡检的现代化发展，为输电线路的安全运行提供创新的解决方案。