1、本系统为面向风力发电厂巡检教学实训的软硬件一体化综合平台，适配室内8m×5m场地部署，专为室内无GPS环境下风力发电巡检仿真实训教学与智能识别算法验证而设计；系统由小型风力巡检无人机、风力巡检管控平台及风力发电仿真场景三部分组成，其中小型风力巡检无人机搭载激光雷达、光流定位、国产化机载电脑、三轴增稳云台及超高清可见光/红外热成像双光相机，承担风力发电巡检飞行与数据采集；风力巡检管控平台采用B/S架构私有化部署，实现三维场景展示、飞行实时监控、任务管理与AI缺陷识别算法部署；风力发电仿真场景包含风力发电机（含桨叶、轮毂、机舱、塔柱、底座）、升压站及送出线路，还原真实风力发电厂巡检作业环境；
2、系统搭载激光雷达感知模块与光流定位模块，可在室内无GPS环境下实现高精度定位、空间建模与实时避障，精准识别风力发电机桨叶、轮毂、机舱、塔柱、底座等关键部件空间位置及结构细节，支撑无人机自主导航、航线规划、AI缺陷识别等算法验证教学；
3、系统平台支持三维场景展示（支持导入风力发电厂三维场景模型）、航线轨迹与无人机实时轨迹展示、实时可见光/红外视频流接入及识别结果展示；支持无人机遥测数据实时监控（位置/运动状态/电量/任务状态）、巡检任务管理（航线规划/任务调度/数据管理）、远程指令控制（起飞/暂停/继续/返航/降落）；
4、系统支持可见光与红外热成像双光图像同步采集与AI缺陷识别，可识别风机桨叶损伤（裂纹、断裂、磨损、雷击痕迹）、轮毂螺栓缺失、机舱表面破损、塔柱锈蚀与涂层脱落、底座基础沉降等常见缺陷；支持巡检采集数据通过配置的识别算法进行自动识别与标注，满足风力发电厂缺陷识别、部件识别等人工智能教学实训需求；
5、系统支持模拟不同风速、风向条件下的无人机巡检飞行稳定性影响，支持无风至3级风力调节，可根据设定风力等级影响无人机飞行稳定性，模拟真实风电场复杂气象环境下的巡检作业场景；系统实现“场景认知—仿真飞行—缺陷识别”一体化教学闭环，学生可在仿真场景中反复演练航线规划、双光数据采集、缺陷标注与巡检报告生成等核心技能，适用于无人机风力巡检技术、新能源运维等课程的实训教学。