针对当前变电站故障检测和设施检测技术不够先进成熟，通过结合变电站的实际应用环境特征，提出基于智能巡检机器人，对变电站运行设备进行的自主监控与故障诊断检测系统。即采用深度学习算法，大数据分析技术与携带高清摄像头的巡检机器人有机结合。该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障，分类分支通过获取图像全局信息，保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别，指导机器人准确避障。实验结果表明，避障方法可以高效地对图像进行分类和分割，同时，在实际变电站环境中，该方法也能为巡检机器人提供有效的避障信息，实现实时自主避障。
