基于YOLOv10的无人机智能巡检系统：电力线路悬挂物检测实战

无人机掠过高压线上空，镜头精准识别出随风飘荡的塑料布，立即发出警报——这是智能电力巡检的日常一幕。

电力线路的安全稳定运行关系到国计民生，而电线悬挂物是威胁电网安全的重大隐患之一。

传统人工巡检方式效率低下、风险高且难以全覆盖。基于无人机的自动巡检技术正在彻底改变这一现状。

本文将介绍基于YOLOv10目标检测算法的无人机监控系统，它能够实时检测电线上的悬挂物，及时预警，保障电网安全。

系统概述与创新点

基于YOLOv10的无人机巡航小目标实时检测系统通过先进的图像处理和人工智能技术，实时检测无人机场景下小目标的情况，促进安全出行。

本文基于YOLOv10算法框架，通过7444张真实道路场景的训练图片（其中6471张训练集，973张验证集），训练出一个可用于检测无人机场景下人和不同车型的有效模型。

本系统的核心创新点：

1. 使用YOLOv10最新算法，实现无需NMS（非极大值抑制）的端到端检测，大幅提升推理速度
2. 针对小目标优化：改造C2F模块为C2F-FMB模块，增强对小目标特征的提取能力
3. 无人机-无人车协同巡检：参考“无人车机”协同电力巡检系统思路，实现移动基站+空中侦察的巡检模式
4. 完整的GUI系统：基于Pyside6开发，支持实时检测、结果导出与模型管理