随着电力设备的数量不断增加，传统的人工巡检方式存在着繁琐、效率低等问题。为此，本文提出了一种基于Yolov5的智能无人机电力巡检系统，该系统采用深度学习算法对无人机拍摄的电力设备图像进行识别和分析，实现了电力设备的智能巡检，提高了巡检效率和准确性。本文首先介绍了智能巡检系统的背景和研究现状，指出了传统巡检方式的弊端，并阐述了无人机巡检的优点。本文所提出的基于Yolov5的智能无人机电力巡检系统具有以下特点：（1）采用深度学习算法完成电力设备的自动识别和分类任务；（2）利用无人机作为巡检平台，可以避免人工巡检中的危险和繁琐；（3）系统结构完整、操作简便、性能稳定，适合大规模应用。因此，本文的研究具有实际价值和推广意义。
