基于压缩卷积神经网络的无人机巡检算法：从理论到实践的深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

随着现代工业和基础设施建设的飞速发展，对各类设施和系统的巡检需求日益增长。传统的人工巡检方式不仅效率低下、成本高昂，而且在一些复杂环境和危险区域难以实施，甚至可能危及巡检人员的生命安全。例如，在电力输电线路巡检中，人工攀爬杆塔检查线路和设备状况，不仅劳动强度大、耗时久，而且在高山、河流等复杂地形以及恶劣天气条件下，人工巡检的难度和风险大幅增加。

无人机巡检技术的出现，为上述问题提供了有效的解决方案。无人机具有灵活机动、可快速部署、能适应复杂环境等优势，能够实现对目标区域的高效、全面巡检。在工业领域，