隨著低空經濟的快速發展，無人機在電力行業的應用日益廣泛，成為電網巡檢中“機器代人”的關鍵工具。在輸電、變電、配電等多個場景中，無人機憑借高效、靈活的特點，大幅提升了巡檢效率。然而，在偏遠地區，電力線路巡檢仍面臨諸多挑戰：山高林密導致通信信號衰減甚至無覆蓋，無人機續航時間有限，運維人員短缺且外委服務成本高昂，同時小尺寸缺陷識別和風險研判難度較大。

為應對這些難題，某電力團隊研發了一套“空天地一體化”無人機自主巡檢支撐系統。該系統整合了北斗導航、固定攝像頭、巡檢無人機和自組織支撐網等設備，結合電力知識和環境信息，實現了航線自動生成、多機協同任務規劃、自適應巡檢飛行以及缺陷隱患識別與風險研判的全流程閉環管理。這一創新顯著提升了巡檢的智能化水平，為偏遠地區電力線路的安全運行提供了有力保障。

在智能識別算法方面，團隊針對本地場景的特異性，采用增量學習技術優化視覺模型，依托本地樣本庫進行多輪訓練。通過模型結構優化，提升了小尺寸目標的識別能力，并篩選了R-CNN、YOLO、DETR等基礎模型進行匹配。經過本地培育，均壓環脫落、玻璃絕緣子自爆等重點缺陷的平均發現率達到95.46%，較培育前提高了17.05%。團隊還創新了多套算法協同識別模式，根據巡檢部位精準匹配算法，進一步提升了識別效率。

在關鍵技術突破上，團隊在航線生成方面通過半監督語義分割解決了設備掛接差異和點云質量問題，實現了安全點位的自動生成；多機協同采用聯邦深度強化學習優化軌跡，通過模塊化設計與調度算法滿足復雜巡檢需求；無線自組織網絡優化了節點部署、拓撲連接與信息傳輸策略，保障了遠距離通信的穩定性；多模態大模型則攻克了復雜場景干擾和空間感知不足等難題，規范了隱患標注，優化了告警校驗與去重流程。

配套裝備的研發同樣取得進展。團隊創新了“無人機-機巢”一對多控制模式，集成低功耗Mesh和高帶寬網橋等設備，實現了優越的網絡傳輸性能。同時，研制了集算力、存儲、通信于一體的移動巡檢邊緣設備，支撐了模型的輕量化應用，為巡檢工作提供了更高效的硬件支持。

在實際應用中，該系統在鄂州數字化配電網示范項目中取得了顯著成效。團隊完成了千公里航線的繪制，優化了多機巢的聯合部署與網格化調度。配網工程驗收通過數字化管控系統，實現了任務派發、數據采集和缺陷識別的全流程線上化。“輸電小衛”平臺依托知識圖譜與混合檢索技術，提供了專業知識一鍵查詢服務；大小模型協同實現了9類重點缺陷識別準確率92%、16類通道隱患識別準確率95%的優異成績。新一代遠程智能巡視系統應用后，人工處理告警量減少了84.1%，派單準確率達到100%，高效覆蓋了近50類缺陷隱患場景。