无人机在电力线路巡检中，通过结合先进传感器技术、智能图像识别与深度学习等方法，能够高效、精确地检测线路故障及老化问题。以下是其主要技术和方法：

1. 多传感器融合检测

红外热成像仪：

检测线路和设备的温度异常，发现局部过热点以及通过温差对比识别潜在故障。

激光雷达（LiDAR）：

生成输电线路三维点云模型，检测导线弧垂、树木入侵、杆塔倾斜等结构问题。

结合GIS系统分析线路与周围环境的安全距离。

2. 智能图像识别与深度学习

老化评估：

分析导线表面氧化、绝缘层龟裂等老化特征，结合运行年限和环境数据预测剩余寿命。

实时处理与告警：

利用AI模型，对拍摄的图像进行自动分析实现实时分析，发现异常立即向控制中心发送警报。

3. 高精度定位与自主飞行

RTK/PPK定位技术：

通过实时动态差分定位（RTK）或后处理动态定位（PPK），实现厘米级定位精度，确保拍摄角度和距离的一致性。

自主路径规划：

预设巡检航线，结合避障雷达和视觉导航，适应复杂地形。

自动调整飞行高度和角度，确保传感器覆盖关键部位。

通过以上技术组合，无人机巡检不仅大幅降低了人工巡检的风险和成本，还能通过数据积累和AI迭代持续提升检测精度，为电力线路的安全运行提供可靠保障。