一、项目背景

随着全球能源互联网的快速发展和特高压输电网络的大规模建设，电力系统的安全稳定运行已成为国民经济和社会发展的重要基石。高压输电线路作为电力输送的“主动脉”，长期暴露在复杂多变的自然环境中，承受着机械张力、电气负荷、风振、覆冰以及雷击等多重应力，极易产生绝缘子破损、导线断股、防震锤脱落、螺栓松动、鸟巢筑造等多种类型的缺陷与安全隐患。传统的人工巡检方式高度依赖巡线员的经验与责任心，不仅效率低下、成本高昂，而且面临高空作业风险大、检测盲区多、主观性强等固有局限，难以适应日益增长的电网规模与精益化管理需求。尤其是在崇山峻岭、沼泽湿地等地理环境恶劣的区域，人工巡检更是难以为继，给电网安全带来了巨大挑战。

近年来，以无人机（UAV）为代表的智能巡检技术为解决这一难题开辟了新路径。通过搭载高清摄像设备，无人机可高效、安全地获取输电线路的影像数据。然而，海量巡检图像的判读与分析，若仍依赖人工目视，则成为了新的瓶颈。在此背景下，人工智能技术，特别是以YOLO（You Only Look Once）系列算法为代表的深度学习目标检测模型，以其卓越的实时性与高精度，为输电线路缺陷的自动化、智能化识别提供了革命性的解决方案。YOLO算法能够在单次前向传播中完成目标的定位与分类，非常适合处理需要快速响应的巡检视频流数据，是实现实时缺陷告警的理想技术。

本毕业设计旨在设计并实现一个基于YOLO与DeepSeek等先进AI技术的输电线路缺陷智能检测系统。项目不仅将利用最新版本的YOLO算法（如YOLOv11）作为核心检测引擎，实现对绝缘子自爆、导线异物、金具松脱等典型缺陷的精准定位与分类，更将探索引入以DeepSeek为代表的先进大语言模型进行多模态融合分析。通过整合视觉检测结果与设备台账、历史运维记录、环境气象等多源信息，DeepSeek可辅助生成更全面的缺陷分析报告，评估风险等级，甚至推荐初步的处置建议，从而提升系统的认知与决策支持能力。该系统的研发，将推动输电线路巡检从“人工经验主导”向“数据智能驱动”的根本性转变，对保障电网安全、提升运维效率、降低运维成本具有重要的理论价值与广阔的工程应用前景。

二、技术介绍

技术栈：
前端：Vue3、Element-Plus、TypeScript
后端：SpringBoot、MyBatis-Plus、Flask
深度学习：YOLOv11、Pytorch
数据库：MySQL
视频处理：FFmpeg
适用场景：
电力线路维护与故障检测
电力系统运行管理
智能电网应用

本毕业设计“基于YOLO+DeepSeek的高压输电线缺陷检测系统”采用前后端分离、AI中台赋能的微服务架构设计。技术栈选型兼顾工业级应用的高可靠性、实时处理的高性能要求，以及智能化升级的扩展性需求，旨在构建一个集数据采集、智能分析、业务管理与决策支持于一体的综合化平台。

• 前端技术栈：采用Vue 3框架结合TypeScript构建响应式、类型安全的Web管理平台。Element-Plus组件库为系统提供专业、统一的企业级UI界面，用于实现巡检任务管理、实时视频监控、缺陷告警看板、历史数据多维分析、智能报告生成及系统配置等核心功能模块。前端通过RESTful API与后端高效交互。

• 后端服务栈：

  • 业务核心后端：采用SpringBoot框架构建高内聚、松耦合的业务中台。它负责处理用户权限、设备资产管理、巡检计划与任务调度、工单流程管理、系统日志等核心业务逻辑。MyBatis-Plus作为数据持久层框架，极大简化了对MySQL数据库的操作，高效管理设备台账、巡检历史、缺陷档案、专家知识库等结构化业务数据。

  • AI分析服务：采用Flask框架构建独立的Python AI微服务。该服务是系统的“智能大脑”，核心职责包括：1) 集成Pytorch框架与最新的YOLOv11模型，对输电线路巡检图像/视频流进行实时、高精度的缺陷检测与定位；2) 调用DeepSeek等大语言模型API，结合视觉检测结果与业务数据库中的多源信息（如设备型号、历史缺陷、环境参数），进行融合分析，生成包含缺陷描述、风险等级评估、关联分析及初步处置建议的增强型报告。

• 数据处理与算法栈：

  • 视频流处理：利用FFmpeg这一强大的多媒体处理工具，完成无人机或固定监控传来的原始视频流的解码、关键帧提取、图像增强、格式标准化等预处理工作，为后续AI模型提供高质量的输入。

  • 深度学习引擎：基于Pytorch生态，对YOLOv11模型进行针对电力场景的专项训练、优化与部署，确保其在复杂背景、多变光照及小目标缺陷检测上的优异性能。

本系统设计紧密贴合电力行业的实际业务需求，主要适用于以下三大核心场景：

1. 电力线路精细化运维与预防性维护：替代或辅助传统人工与直升机巡检。系统可自动分析无人机巡检数据，即时发现并准确定位绝缘子破损、导线断股、金具腐蚀/缺失、通道内树障等缺陷，变“定期普查”为“智能精查”，实现从“故障后维修”到“缺陷前预警”的转变，极大提升运维主动性与精细化水平。

2. 电力系统运行安全与风险管控：作为电网安全运行管理平台的关键智能模块。系统提供的实时缺陷告警与趋势分析，能帮助运行管理人员全面掌握线路健康状态，评估整体风险水平，为负荷调整、检修计划制定、应急资源调配提供精准的数据支持，有效防范因线路缺陷引发电网故障的风险。

3. 智能电网与数字化变电站建设：是构建智能电网感知层的重要组成部分。该系统生成的标准化、结构化缺陷数据及分析报告，可无缝接入企业现有的资产管理系统、生产管理系统或物联网平台，推动运维数据与业务管理的深度融合，为电网的数字化、智能化转型提供核心的AI感知与分析能力，助力构建“可观、可测、可控”的智慧输电网络。

通过上述技术架构与场景的深度融合，本系统不仅实现了技术上的创新，更致力于解决电力行业生产实践中的关键痛点，具有明确的应用价值和广阔的推广前景。

三、功能介绍

一款基于YOLOv11深度学习模型的高压输电线缺陷检测识别系统，融合了DeepSeek、Pytorch、SpringBoot、Vue、MySQL等多种先进技术。通过本系统，用户可以快速识别高压输电线绝缘子、瓷瓶等关键部件的缺陷，精准高效，为电力线路维护提供智能解决方案。

主要功能：
多方式检测：支持图片、视频和摄像头实时检测三种方式，适用于各种环境。
高压输电线缺陷识别：绝缘子破损、瓷瓶缺陷等关键部件
深度学习支持：使用YOLOv11模型，支持多种权重的目标检测，精度高、速度快。
实时监控与预测：支持通过摄像头进行实时监测，并自动识别输电线缺陷。
模型训练与自定义：用户可以使用自定义数据集重新训练模型，生成新的权重文件，支持YOLOv11的训练。
简洁美观的UI：采用Vue3前端框架，支持主题颜色、布局和组件大小的个性化定制，兼容深色模式与色弱模式。

系统特点：
1.支持图片、视频、摄像头三种检测方式
2.可识别绝缘子破损、瓷瓶缺陷等关键部件
3.检测结果可导出PDF报告
4.支持分用户管理，管理员可查看所有记录
5.界面简洁美观，支持主题色修改

四、系统实现