[發明專利]基于人工智能的無人機變向果凍效應處理方法與系統

在審

• 申請號: 202110381988.0
• 申請日: 2021-04-09
• 公開（公告）號: CN113112520A
• 公開（公告）日: 2021-07-13
• 發明（設計）人: 張承諾;錢思宇
• 申請（專利權）人: 鄭州易酷航空科技有限公司
• 主分類號: G06T7/207
• 分類號: G06T7/207;G06T7/11;G06T7/13;B64C39/02
• 代理公司: 鄭州芝麻知識產權代理事務所(普通合伙) 41173
• 代理人: 張丹丹

本發明涉及人工智能領域，具體涉及一種基于人工智能的無人機變向果凍效應處理方法，該方法通過預測無人機的飛行方向，將飛行方向所對應的變向指標和歷史果凍效應指標經過預測網絡預測無人機變向時的果凍效應指標，進而根據預測的果凍效應指標調整無人機的飛行速度。通過無人機的歷史果凍效應指標和由預測的無人機飛行方向所對應的無人機變向指標預測無人機變向時的果凍效應指標，進而根據預測的果凍效應指標調整無人機的飛行速度，一方面能夠在不影響圖像質量的前提下提高測繪效率，另一方面能夠預防果凍效應的發生，保證圖像的質量。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，具體涉及一種基于人工智能的無人機變向果凍效應處理方法與系統。

背景技術

作為一種先進的航拍技術，無人機技術也被稱之為無人駕駛或者無人航拍遙感技術，其結合了GPS運行技術，這種科學且先進的運行手段，在城市化航測過程中有著廣闊的應用空間。

發明人在實踐中，發現上述現有技術存在以下缺陷：在進行城市測繪過程中，由于無人機共振、偏航以及外界環境等使得航拍圖像出現果凍效應。特別是無人機變向時，會使測繪過程中的航拍影像嚴重畸變，果凍效應指標增加，最終導致測繪結果出現很大偏差。

發明內容

為了解決上述技術問題，本發明的目的在于提供一種基于人工智能的無人機變向果凍效應處理方法與系統，所采用的技術方案具體如下：

第一方面，本發明一個實施例提供了一種基于人工智能的無人機變向果凍效應處理方法，該方法包括具體以下步驟：

利用無人機即將變向時所對應的最后幀城市區域圖像中建筑物角點的數量和建筑物邊緣線的數量，得到所述城市區域圖像中每個子區域的密集度，進而根據所述密集度預測所述無人機的飛行方向；

根據所述無人機的飛行速度和所述飛行方向所對應的變向程度預測所述無人機變向時的變向指標；所述變向程度是根據所述無人機在不同飛行方向上所對應的飛行角度進行量化得到的；

根據歷史果凍效應指標和預測的所述變向指標預測所述無人機變向時的果凍效應指標，進而根據預測的所述果凍效應指標調節所述無人機的所述飛行速度。

進一步地，所述歷史果凍效應指標的獲取方法，包括:

根據所述無人機采集的城市區域圖像中建筑物角點的光流信息得到對應的光流圖像；

根據相鄰所述光流圖像中所述建筑物角點的所述光流信息得到圖像特征差異值；

根據所述無人機的飛行速度和對應的變向程度獲取所述無人機的歷史變向指標；

通過由所述圖像特征差異值和所述歷史變向指標建立的果凍效應指標分析模型得到所述歷史果凍效應指標。

進一步地，所述城市區域圖像中每個子區域是以所述城市區域圖像的中心為輻射分割中心進行區域分割得到的。

進一步地，所述子區域的所述密集度與所述建筑物角點的數量、所述建筑物邊緣線的數量呈正相關。

進一步地，所述根據所述密集度預測所述無人機的飛行方向的方法，進一步包括：

選擇所述密集度最大時所對應所述子區域作為所述無人機的所述飛行方向。

進一步地，所述根據預測的所述果凍效應指標調節所述無人機的所述飛行速度，包括：

當所述預測的果凍效應指標大于果凍效應的程度閾值時，降低所述無人機的所述飛行速度；否則，提高所述無人機的所述飛行速度。

第二方面，本發明另一個實施例提供了一種基于人工智能的無人機變向果凍效應處理系統，該系統包括：