[發(fā)明專利]一種地質(zhì)災(zāi)害的探測(cè)方法、裝置和系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711338254.4
• 申請(qǐng)日: 2017-12-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108318008A
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-07-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 程濤;朱誠(chéng);馬振坤;李岱
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳大學(xué)
• 主分類號(hào): G01C11/04
• 分類號(hào): G01C11/04;G06K9/00;G06K9/03;G06K9/62;G06T3/40;G06T7/70
• 代理公司: 深圳市恒申知識(shí)產(chǎn)權(quán)事務(wù)所(普通合伙) 44312
• 代理人: 王利彬

1.一種地質(zhì)災(zāi)害的探測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：

發(fā)送飛行指令給無(wú)人機(jī)裝置，所述飛行指令包括目標(biāo)位置的坐標(biāo)；

當(dāng)所述無(wú)人機(jī)裝置飛行至所述目標(biāo)位置時(shí)，接收所述無(wú)人機(jī)裝置發(fā)送的目標(biāo)位置的圖像；

根據(jù)預(yù)置的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，確定所述目標(biāo)位置的地形異常，并提示用戶。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)置的目標(biāo)位置的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，確定所述目標(biāo)位置的地形異常之前，還包括：

獲取發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的第一圖像與未發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的第二圖像；

利用AlexNet模型對(duì)所述第一圖像和所述第二圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)置的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，確定所述目標(biāo)位置的地形異常，具體包括：

將所述目標(biāo)位置的圖像進(jìn)行清晰處理，并對(duì)處理后的圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，得到多個(gè)圖像特征值；

利用SVM算法對(duì)質(zhì)量評(píng)估值進(jìn)行訓(xùn)練和分類，得到目標(biāo)圖像；

將所述目標(biāo)圖像輸入到所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到所述目標(biāo)位置的地形異常的信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述圖像信息與預(yù)置的目標(biāo)位置的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行比對(duì)，確定所述目標(biāo)位置的地形異常，并提示用戶之后，還包括：

通過(guò)所述目標(biāo)位置的圖像信息，確定目標(biāo)人群所在位置的坐標(biāo)；

發(fā)送包含所述目標(biāo)人群所在位置的坐標(biāo)的飛行指令給所述無(wú)人機(jī)裝置；

當(dāng)所述無(wú)人機(jī)裝置飛行至所述目標(biāo)人群所在的位置時(shí)，發(fā)送語(yǔ)音信息或投放指令給所述無(wú)人機(jī)裝置以播放所述語(yǔ)音信息及投放物品給所述目標(biāo)人群。

5.一種地質(zhì)災(zāi)害的探測(cè)裝置，其特征在于，所述裝置包括：

發(fā)送模塊，用于發(fā)送飛行指令給無(wú)人機(jī)裝置，所述飛行指令包括目標(biāo)位置的坐標(biāo)；

接收模塊，用于當(dāng)所述無(wú)人機(jī)裝置飛行至所述目標(biāo)位置時(shí)，接收所述無(wú)人機(jī)裝置發(fā)送的目標(biāo)位置的圖像信息；

確定模塊，用于將所述圖像信息與預(yù)置的目標(biāo)位置的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行比對(duì)，確定所述目標(biāo)位置的地形異常，并提示用戶。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

獲取模塊，用于獲取發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的第一圖像與未發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的第二圖像；

學(xué)習(xí)模塊，用于利用AlexNet模型對(duì)所述第一圖像和所述第二圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的裝置，其特征在于，所述確定模塊包括：

處理模塊，用于將所述目標(biāo)位置的圖像進(jìn)行清晰處理；

評(píng)估模塊，用于對(duì)處理后的圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，得到多個(gè)圖像特征值；

分類模塊，用于利用SVM算法對(duì)質(zhì)量評(píng)估值進(jìn)行訓(xùn)練和分類，得到目標(biāo)圖像；

輸入模塊，用于將所述目標(biāo)圖像輸入到所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到所述目標(biāo)位置的地形異常的信息。

8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，

所述確定模塊，還用于通過(guò)所述目標(biāo)位置的圖像信息，確定目標(biāo)人群所在位置的坐標(biāo)；

所述發(fā)送模塊，還用于發(fā)送包含所述目標(biāo)人群所在位置的坐標(biāo)的飛行指令給所述無(wú)人機(jī)裝置；

所述發(fā)送模塊，還用于當(dāng)所述無(wú)人機(jī)裝置飛行至所述目標(biāo)人群所在的位置時(shí)，發(fā)送語(yǔ)音信息或投放指令給所述無(wú)人機(jī)裝置以播放所述語(yǔ)音信息及投放物品給所述目標(biāo)人群。