无人机巡检设备 - 产品信息 - 相关知识

2025-01-10 10:53:44无人机巡检设备: 无人机巡检设备是指利用无人机搭载各种传感器和检测设备，对特定区域或目标进行巡检的专用设备。这些设备通常具有高效、准确、大范围覆盖等特点，能够在复杂环境中进行实时监测和数据采集。无人机巡检设备广泛应用于电力巡检、森林防火、建筑检测、光伏电站运维等领域，为相关领域的安全监测和应急响应提供了有力支持。

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无人机巡检设备问答

2024-05-31 13:42:23凯迪正大高压电缆巡检技术小记: 高压电缆作为电力系统中的重要组成部分，承载着传输电能的关键任务。为确保其安全稳定运行，高压电缆的巡检工作显得至关重要。本文将武汉凯迪正大对高压电缆巡检的方法记载下来，和大家探讨分享欢迎大家留言讨论指正。一、巡检目的高压电缆巡检的主要目的是及时发现电缆的潜在隐患，确保电缆在传输电能过程中的安全可靠性。通过巡检，可以评估电缆的绝缘状态、金属护套的完整性以及电缆附件的运行状况，从而预防电缆故障的发生。二、巡检方法外观检查：首先，巡检人员应对高压电缆的外观进行仔细检查，包括电缆表面是否有破损、腐蚀、变形等现象，电缆接头是否紧固，电缆标志牌是否清晰等。温度检测：利用红外测温仪对电缆及其附件进行温度检测，判断是否存在过热现象。过热可能是电缆内部故障或负荷过大的表现，需进一步排查。绝缘电阻测试：通过绝缘电阻测试仪对电缆的绝缘性能进行测试，评估电缆的绝缘状态。绝缘电阻值过低可能意味着电缆存在绝缘老化或受潮等问题。局部放电检测：利用局部放电检测仪对电缆进行局部放电检测，以评估电缆的绝缘性能。局部放电是电缆绝缘老化的重要特征之一，通过检测可以及时发现潜在的安全隐患。接地电阻测试：测试电缆接地电阻，确保电缆接地系统良好，防止雷电等外部因素对电缆造成损害。三、巡检周期高压电缆的巡检周期应根据电缆的运行环境、负荷情况、使用年限等因素综合考虑。一般来说，对于运行在高负荷、恶劣环境下的电缆，应缩短巡检周期；对于使用年限较长的电缆，应增加巡检频次。四、巡检注意事项巡检人员应具备一定的专业知识和操作技能，熟悉电缆的结构和性能。在进行巡检前，应做好安全防护措施，如佩戴绝缘手套、绝缘鞋等。在巡检过程中，应仔细观察电缆及其附件的运行状况，记录巡检数据，发现问题及时上报。对于发现的问题，应根据问题的性质和严重程度采取相应的处理措施，如更换损坏的电缆附件、修复绝缘缺陷等。五、总结高压电缆巡检是确保电缆安全稳定运行的重要措施。通过采用合适的巡检方法和技术手段，可以及时发现电缆的潜在隐患，预防电缆故障的发生。因此，在电力系统中应高度重视高压电缆的巡检工作，确保电缆的安全可靠性。

2023-05-22 15:13:42小贝巡检与研讨——清华大学篇: “贝巡检，倍安心”“小贝巡检和应用研讨”活动，通过服务巡检以及技术应用交流研讨，帮助用户更高效使用设备、提升应用能力。五月初，贝克曼库尔特生命科学团队马不停蹄地来到北京清华大学，举办了小贝巡检和应用研讨活动。贝克曼库尔特生命科学的应用和技术专家在应用方法、技术探讨、日常操作等方面和用户进行充分地交流，服务工程师在现场对每一台离心机，流式细胞仪都进行了全面细致的检查，并做了仪器状态的总结,以进行后续服务支持。清华大学膜重实验室，生命科学院等多个平台的老师表示此次活动，对于大学公共平台的设备日常管理帮助很大，实时了解设备状态，提早发现隐患，使平台的设备能更高效的服务于科学研究。“小贝巡检和应用研讨”系列活动将会持续进行，期待下次与您相遇！

2023-03-09 08:49:13两种安装方式的无人机用风速风向仪: 随着惊蛰天气的到来，田间又开始逐步忙碌起来，2023年3月9日山东天合环境科技有限公司总经理于海亮先生亮相新品发布会的现场，此次给我们带来的新品是两种安装方式的无人机用风速风向仪，该设备能够安装在小型飞行器上监测低空区域内的风速风向数值。产品名称：无人机用风速风向仪产品简介：TH-F1型风速风向仪是一款利用超声波共振式原理的风速风向仪。专门设计安装在小型飞行器上和无人驾驶平台上用于监测低空区域的风速风向数值。TH-F1的重量为56g，直径为46mm，尺寸小、重量轻。外形紧凑固，具备极强的抗电磁干扰、防水防尘的功能，并能在海拔4000米，外部环境在-40°C至+70°C温度之间正常工作。内部采用低功耗芯片，测风可达60m/s，特别用于无人驾驶机及其相关的飞行控制平台，以及利用飞行器进行的环境监测系统。TH-F1设计了两种安装方式，可安装在飞行器顶部立装和可倒置安装在飞行器的底部。技术指标：风速测量范围0-60m/s，精度3％，分辨率0.1m/s风向测量范围0-359°，精度±3°，分辨率1°仪器直径46mm仪器高度48mm仪器重量56g材料ABS颜色黑色数字输出RS485波特率4800-19200通讯协议ModBus、ASCII操作温/湿度-40℃-+70℃；0-100%工作海拔0-4000米电源需求VDC:5-30V；15mA(12V)安装方式飞行器顶部立柱安装或底部吊装

2023-05-09 09:29:50Ecodrone®一体式高光谱-激光雷达无人机遥感系统——森: 在陆地生态系统中，森林是最大的有机碳库，是陆地中重要的碳汇和碳源，因此了解森林生态系统在碳循环中的作用，对于研究陆气系统的碳循环乃至全球碳循环都是一个基础，具有重要的意义。易科泰光谱成像与无人机遥感技术研究中心最新推出Ecodrone®一体式高光谱-激光雷达无人机遥感系统，助力森林碳循环研究及应用。性能特点：8旋翼专业无人机遥感平台，搭载VNIR/NIR高光谱成像、机载PC及激光雷达可飞行作业20分钟以上，有效覆盖面积超10ha厘米级地面分辨率，50m高度高光谱成像地面分辨率达3.5cm，30m高度（用于高分辨率林木表型分析）地面分辨率可达2cm50m高单样线飞行作业可自动采集形成宽度36m的样带高光谱成像大数据高密度三维点云，精确度2.5cm，最高可达3次回波，50m飞行高度点云密度700pts/m2专业无人机遥感技术方案，同步获取高光谱与激光雷达数据，应用软件可直接得出近百种植被光谱反射指数、高密度三维点云、三维测量数据、分类点云、DTM等应用于大范围、多维度的森林遥感研究、碳循环研究、林木三维表型测量、植被资源调查、森林物种多样性研究、植被生物及非生物胁迫分析、环境及生态系统动态变化研究等案例一：森林碳库分布研究森林地上生物量（AGB）的估算对于碳循环建模和气候变化缓解方案的制定至关重要。来自意大利、美国和英国的研究人员将主动和被动传感器结合，其中被动型高光谱数据记录了潜在与森林生物量相关的冠层光谱信息，并将这些信息与主动型小型激光雷达获取的参数相结合，实现了在不同尺度上对森林生态系统的有机碳分布进行遥感计算。研究区域位于塞拉利昂的戈拉雨林国家公园 (GRNP) 内，处于西非潮湿的上几内亚森林带的最西端，该地区的森林主要为湿润低地常绿林，部分地区主要为干燥低地常绿和半落叶林类型。图1.1 位于塞拉利昂和利比里亚之间的研究区域研究人员采用偏最小二乘回归（PLSR）处理多输入和多重共线性问题，计算投影中的重要性变量（VIP），以评价各预测因子对生物量的重要性。结果表明，当单独使用高光谱波段时，其预测能力有限(R2 =0.36)，用植被指数替代高光谱波段的改善较小(R2 =0.67)，仅基于激光雷达指标，PLS预测AGB的决定系数（R2）为0.64，当再将高光谱波段添加到激光雷达度量中，精度得到了适度的提高（R2 =0.70）。图1.2 （左）不同输入的预测与现场观测AGB的散点图：(A)激光雷达指标，(B)高光谱波段，(C)激光雷达指标和 VI，(D)激光雷达指标和高光谱波段；（右）7个高度等级，每个等级间隔10m的70个样地(总面积= 87500m2)范围的AGB和树木数量森林是碳的主要吸收者，它所固定的碳相当于其他植被类型的2倍，本研究中提出的高光谱和激光雷达数据融合相关的发现非常具有意义，有助于扩大该系统数据融合适用性的研究，进而对全球气候变化研究做出更重要的贡献。案例二：森林碳汇定量评估比较森林地上生物量生物量是影响气候变化和森林生产力的重要因素，因此评估森林对碳汇和碳循环的贡献程度具有重要的意义。韩国科研人员借助高精度激光雷达数据、数字航空摄影测量图像、高光谱图像等空间信息，对森林碳汇信息进行定量评估。研究区位于韩国庆尚南道巨济市，该区域森林密度相对较低，树种多样，森林资源丰富，选取研究区内2km*2km的区域进行数据采集。基于高光谱数据中每个树种的光谱信息，使用马氏距离法对树种进行精确分类，基于高密度的LiDAR数据提取森林资源。图2.1 从左至右依次为：研究区；激光雷达数据；高光谱图像图2.2 （左）树种分类结果；（右）利用高密度激光雷达数据提取地理和森林资源的结果将激光雷达与数字航拍图像、高光谱图像相结合计算了混交林、针叶林和阔叶林的碳汇，同时通过对森林资源的树种和年龄信息进行量化，借助激光雷达和数字图像信息对树种、年份、区域的碳汇进行计算。利用激光雷达信息和图像分析的基础数据库，对选定的区域、行政区、年份进行森林信息和碳汇评估分析，实现了精确地碳汇信息提取，结果如2.3/2.4所示。图2.3 多传感器结合的混交林、针叶林和阔叶林的碳汇估算结果图2.4 基于激光雷达和图像信息的森林信息和碳汇评估，从左至右：第一行（激光雷达数据；DSM；DEM；树高信息）；第二行（树种信息图；增长量分析图；碳吸收分布图；土地覆盖图）易科泰生态技术公司致力于生态-农业-健康研究发展与创新应用，为碳源碳汇定量评估、植被资源调查、生态环境监测、森林遥感研究、林木表型分析、林业测绘等领域提供一体化多传感器立体遥感技术方案。参考文献：[1] Laurin G V, Chen Q, Lindsell J A, et al. Above ground biomass estimation in an African tropical forest with lidar and hyperspectral data[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2014, 89: 49-58.[2] Choi B G, Na Y W, Shin Y S. A Comparative Study of Carbon Absorption Measurement Using Hyperspectral Image and High Density LiDAR Data in Geojedo[J]. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 2017, 35(4): 231-240.

2020-12-22 10:01:23粉尘浓度检测仪巡检方法是什么？: 粉尘浓度检测仪巡检方法是什么？

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