[發(fā)明專利]無人機起飛點預測方法及裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010101564.X | 申請日： | 2020-02-19 |
| 公開（公告）號： | CN112541608B | 公開（公告）日： | 2023-10-20 |
| 發(fā)明（設計）人： | 陳杰;李堅強;程艷燕 | 申請（專利權(quán)）人： | 深圳中科保泰空天技術(shù)有限公司 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06F18/21 |
| 代理公司： | 深圳中一聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44414 | 代理人： | 甘東陽 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市龍華*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 無人機 起飛 預測 方法 裝置 | ||
本申請實施例適用于無人機技術(shù)領域，公開了一種無人機起飛點預測方法及裝置，其中，方法包括：獲取待預測位置點的地理位置信息；將待預測位置點的地理位置信息輸入預先訓練完成的起飛點預測模型，獲得起飛點預測模型的輸出結(jié)果，輸出結(jié)果表征待預測位置點能否作為無人機起飛點。本申請實施例通過獲取待預測位置點的地理位置信息，再將該地理位置信息輸入訓練好的起飛點預測模型，起飛點預測模型即可根據(jù)輸入的地理位置信息判斷該位置點是否能作為無人機起飛點，減少了無人機起飛點確定過程中的人力成本和時間成本。
技術(shù)領域
本申請屬于無人機技術(shù)領域，尤其涉及一種無人機起飛點預測方法及裝置。
背景技術(shù)
隨著無人機技術(shù)的不斷發(fā)展，無人機的應用也越來越廣泛。
無人機起飛時需要先確定出一個合適的起飛點，再從該起飛點起飛無人機。目前，一般是通過人為方式尋找適合無人機起飛的起飛點，具體過程包括：人為地尋找空曠區(qū)域并使用無人機檢測該空曠區(qū)域內(nèi)各位置點的衛(wèi)星定位信號強度；然后根據(jù)衛(wèi)星定位信號強弱選取起飛點，若衛(wèi)星定位信號強度強，則說明飛行環(huán)境好，該位置點適合無人機起飛，反之，若衛(wèi)星定位信號強度較弱，則表示該位置點適合起飛。當一個區(qū)域的各個位置點都不適合起飛時，則需要繼續(xù)尋找下一個區(qū)域，重復上述操作，直到找到合適的起飛點。
由上可見，現(xiàn)有的無人機起飛點確定方式需要耗費大量的人力成本和時間成本。
發(fā)明內(nèi)容
本申請實施例提供一種無人機起飛點預測方法及裝置，以解決現(xiàn)有的無人機起飛點確定方式需要耗費大量的人力成本和時間成本的問題。
第一方面，本申請實施例提供一種無人機起飛點預測方法，包括：
獲取待預測位置點的地理位置信息；
將所述位置點信息輸入預先訓練完成的起飛點預測模型，獲得所述起飛點預測模型的輸出結(jié)果，所述輸出結(jié)果表征所述待預測位置點能否作為無人機起飛點。
本申請實施例通過獲取位置點的地理位置信息，再該信息輸入至訓練好的起飛點預測模型，起飛點預測模型即可根據(jù)輸入的地理位置信息確定該位置點是否能作為無人機起飛點，減少了無人機起飛點確定過程中的人力成本和時間成本。
在第一方面的一種可能的實現(xiàn)方式中，在獲取待預測位置點的地理位置信息之前，還包括：
獲取未標注的數(shù)據(jù)集，所述未標注的數(shù)據(jù)集包括至少一個位置點的地理位置信息；
從所述未標注的數(shù)據(jù)集中隨機選取出至少一個位置點，并將所選取的位置點的地理位置信息作為支持集；
基于所述未標注的數(shù)據(jù)集和所述支持集，訓練預先構(gòu)建的起飛點預測模型。
在第一方面的一種可能的實現(xiàn)方式中，基于所述未標注的數(shù)據(jù)集和所述支持集，訓練預先構(gòu)建的起飛點預測模型，包括：
人工標注步驟：使用主動學習的方式對所述未標注的數(shù)據(jù)集進行標注，得到人工標注的數(shù)據(jù)集；其中，所述人工標注的數(shù)據(jù)集包括位置點的地理位置信息、位置點的圖片、位置點的衛(wèi)星定位信號強度和位置點的標簽，所述位置點的標簽表征所述位置點能否作為無人機起飛點；
訓練步驟：根據(jù)所述支持集和預先確定的超參數(shù)，使用所述人工標注的數(shù)據(jù)集對預先構(gòu)建的起飛點預測模型進行訓練，并計算損失值；
判斷步驟：若所述損失值未趨于穩(wěn)定，使用梯度下降算法更新所述超參數(shù)后，循環(huán)執(zhí)行所述人工標注步驟、所述訓練步驟和所述判斷步驟，直到損失值趨于穩(wěn)定；若所述損失值趨于穩(wěn)定，得到訓練完成的起飛點預測模型。
在第一方面的一種可能的實現(xiàn)方式中，使用主動學習的方式對所述未標注的數(shù)據(jù)集進行標注，得到人工標注的數(shù)據(jù)集，包括：
根據(jù)各個位置點的不確定性，從所述未標注的數(shù)據(jù)集中選取目標位置點；
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息，商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于深圳中科保泰空天技術(shù)有限公司，未經(jīng)深圳中科保泰空天技術(shù)有限公司許可，擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作，請聯(lián)系【客服】
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G06Q 專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預測目的的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法；其他類目不包含的專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預測目的的處理系統(tǒng)或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .預定，例如用于門票、服務或事件的
G06Q10-04 .預測或優(yōu)化，例如線性規(guī)劃、“旅行商問題”或“下料問題”
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G06Q10-08 .物流，例如倉儲、裝貨、配送或運輸；存貨或庫存管理，例如訂貨、采購或平衡訂單
G06Q10-10 .辦公自動化，例如電子郵件或群件的計算機輔助管理
