基于边缘计算的配电网杆塔AI自适应视觉巡检方法及系统

本发明涉及一种基于边缘计算的配电网杆塔AI自适应视觉巡检方法及系统。方法包括：通过搭载边缘计算节点的无人机采集杆塔影像和位姿数据，结合视觉SLAM和光流跟踪实现飞行轨迹优化；采用融合知识图谱和空间关系建模的目标检测模型识别电力部件，通过图像分块和特征增强策略提升小目标检测精度；利用专有异构分类模型和多尺度特征融合进行缺陷判别；基于逆向光线追踪和跨模态特征匹配实现缺陷部件的三维精确定位；边缘节点采用多目标强化学习资源调度和时空图神经网络故障检测，实现系统资源优化和自愈保护。本发明实现了电力杆塔巡检的智能化、精准化和全流程自动化。