智能巡查系统的开发需融合多领域技术，构建分层架构，以实现自动化、智能化的巡查功能。其核心在于通过技术协同与架构设计，让系统具备环境感知、数据处理和智能决策能力。
关键技术方面，AI 图像识别是核心。通过训练深度学习模型，系统可识别设备裂缝、违规操作等异常，准确率需达 95% 以上。某电力系统用 YOLO 算法，实现输电线路缺陷识别，误判率低于 3%。物联网技术也不可或缺，各类传感器采集温湿度、振动等数据，通过 LoRa 或 NB - IoT 传输，保障低功耗与远距离通信，适合化工园区等大范围场景。
大数据分析技术负责处理海量数据，挖掘隐患规律。系统积累的巡查数据经算法分析，可预测设备故障周期，如某园区通过分析 3 年数据，提前预警变压器维护时间。此外，自主导航技术支撑巡检机器人与无人机，SLAM 算法帮助机器人构建环境地图，避障精度达厘米级，确保在复杂厂区自主作业。
架构设计采用四层体系。感知层部署传感器、摄像头、机器人等设备，负责数据采集；传输层用 5G、Wi - Fi 等传输数据，边缘计算节点预处理数据，减少延迟；处理层基于云计算平台，存储并深度分析数据，生成巡查报告与预警信息；应用层提供 Web、APP 等界面，供用户查看数据、下发指令，支持定制化功能模块，如电力巡检的线路台账管理。
各层需无缝衔接，例如感知层采集的图像经传输层实时发送至处理层，AI 模型识别异常后，应用层立即推送预警。同时，架构需具备扩展性，可新增巡检设备或接入第三方系统，满足不同场景需求，为系统稳定运行与功能拓展奠定基础。
