CN115200554B - 一种基于图片识别技术的无人机摄影测量监管***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于图片识别技术的无人机摄影测量监管***及方法,具体涉及无人机摄影测量技术领域,包括无人机摄影测量模块、无人机图像传输模块、无线通信模块、图像处理模块、图像识别模块、动态监管模块,以及遥控指令操作模块,所述无人机摄影测量模块是在无人机上安装有GPS定位***、摄像头及传感器,用于结合GPS定位信息采集拍摄图像,把采集图像数据经过光电***转换保存发送到无人机图像传输模块;本发明与传统的基于图片识别技术的无人机摄影测量***相比,具体采用无线通信模块增加无人机远程传输数据功能,图像处理模块增快了数据处理分析功能,动态监管模块增加了无人机监测管控功能。
Description
技术领域
本发明涉及无人机摄影测量技术领域,更具体地说,本发明涉及一种基于图片识别技术的无人机摄影测量监管***及方法。
背景技术
随着科学技术的进步和无线通讯迅速的技术,最早的工程测量,已经从人工测量逐渐进步为仪器测量、传感测量及GPS定位技术,在当下这个通信发达、导航便利及传感精确的技术成熟发展下,无人机在各个行业都掀起了一番发展热浪,在休闲娱乐行业,促进人们经济消费;在电力***中,便于巡检,提高了电力设备发展的安全性;在摄影测量方面,利用摄像头勘测地形地貌,建立三维图像,协助工程拓展,推动社会发展与进步。
现有的无人机摄影测量***是结合了高清摄像技术、计算机技术、通讯技术、传感器技术及遥感控制技术融合使用,具有智能化摄影测量***,给水利工程测绘地貌图形提供了强有力的测量工具设施,而基于图片识别技术的无人机摄影测量监管***则是对无人机摄影测量***进行进一步的监测管理,目的是提高无人机摄测量的图像数据分析精确度以及提高无人机摄影测量过程中的稳定性。
现有的基于图片识别技术的无人机摄影测量监管***包括有图像识别模块、无线通信模块、图像传输模块及中控监管模块,具体为无人机采集图像从图像传输模块利用无线网传输到中控监管模块中,利用图像识别模块对图像进行识别、处理及分析,最后中控监管模块进行数据收集、处理、统计、控制及储存,存在图像识别模块处理数据不完善、识别及处理图像慢,计算数据不准确地问,存在中控监管模块监测管理环节薄弱,无人机传输图像数据被黑客拦截及中央控制方式单一,遥感控制不及时的问题。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷,本发明的实施例提供一种基于图片识别技术的无人机摄影测量监管***及方法,通过增加图像处理模块、动态监管模块及遥控指令操作模块,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于图片识别技术的无人机摄影测量监管***,包括无人机摄影测量模块、无人机图像传输模块、无线通信模块、图像处理模块、图像识别模块、动态监管模块,以及遥控指令操作模块,所述无人机摄影测量模块是在无人机上安装有GPS定位***、摄像头及传感器,用于结合GPS定位信息采集拍摄图像,把采集图像数据经过光电***转换保存发送到无人机图像传输模块;所述无人机图像传输模块是指无人机采集的图像数据传输到地面服务器接收处理平台及操作无人机飞行的用户手机端;所述无线通信模块是指远程无线网络Wifi支持无人机与地面服务器接收处理平台之间协议连接,进行数据通讯传输;所述图像处理模块是指地面服务器接收处理平台中用于处理数据信息的模块,所述图像处理模块是由处理器、信号转换器、存储器及串口连接组成的;所述图像识别模块是指无人机结合图像识别技术,用于自适应控制图像增强、图像去噪、图像分割、图像边缘检测、图像特征提取及图像分类,所述图像识别模块与所述图像处理模块结合使用,实现自动化、智能化的图像处理;所述动态监管模块通过接收所述图像处理模块处理的数据,分析潜在异常因素进行控制处理,用于对无人机测量过程进行实时监测、编码指令控制、定期检测无人机飞行性能及摄影测量功能;所述遥控指令操作模块是通过所述动态监管模块对采集图像数据的处理进行再次控制,采用遥感控制技术,使用语音及预警指令对无人机进行控制。
在一个优选的实施方式中,所述无人机摄影测量模块包括摄影测量采集图像单元、图像数据三维建模处理单元及图像存储单元,所述摄影测量采集图像单元是利用无人机上的高清摄像机拍摄地形地貌图像,结合GPS定位信息及摄影影像信息形成二维影像;所述图像数据三维建模处理单元是把所述摄影测量采集图像单元采集的图像信息进行三维建模处理,把采集到的二维影像数据信息转换成三维空间立体数据信息;所述图像存储单元是指利用无人机内部微处理器及寄存器,记忆图像采集到处理的所有数据信息。
在一个优选的实施方式中,所述无人机图像传输模块包括无人机端图像收发单元、信号转换处理单元、地面服务器端收发单元及用户手机端收发单元,所述无人机端图像收发单元是指无人机设备包含能够实现图像采集及图像发射装置,利用无线通信网络,传输图像数据信息;所述信号转换处理单元是指把模拟信号转换成数字信号,用于收发装置中传输图像数据进行信号统一化处理;所述地面服务器端收发单元是指地面接收图像信号进行处理的终端,通过无线网络及串口,用于接收所述无人机端图像收发单元发射的图像信息,以及发射特定语言编辑控制代码指令;所述用户手机端收发单元用于接收所述无人机端图像收发单元发射的GPS定位信息及发射操作无人机飞行轨迹的指令。
在一个优选的实施方式中,所述无线通信模块包括TCP/IP协议连接单元、LR-Wifi传输单元及窄带宽MIMO无线通信单元,所述TCP/IP协议连接单元是指在无线网络中,无人机、手机端及地面服务器终端通过数据传输控制协议进行串口连接,是数据链传输的通道,能够实现数据传输的及时性和完整性;所述LR-Wifi传输单元是指远程监控,通过地面服务器对无人机远距离摄影测量进行监测控制,所述LR-Wifi传输单元具有传输距离远、可组网、抗干扰性强、高灵敏,以及双向无线通信的特点;所述窄带宽MIMO无线通信单元是指无人机摄影测量监管***在无线通信传输数据下,支持自动信道选择。
在一个优选的实施方式中,所述图像处理模块包括数据输入输出单元、GPU/CPU分布式并行计算处理单元及RAM数据存储单元,所述数据输入输出单元是指通过所述无线通信模块接收无人机摄像测量图像信息和把接收的数据传输到地面服务器进行数据处理;所述GPU/CPU分布式并行计算处理单元是指在地面服务器对采集的数据进行分布式并行处理,一方面对数据进行算法处理及图像处理,另一方面则是编辑程序语言的代码指令;所述RAM数据存储单元是对所述GPU/CPU分布式并行计算处理单元中处理数据及编辑代码的全部环节进行记忆储存。
在一个优选的实施方式中,所述图像识别模块包括图像识别跟踪单元、图像数据压缩单元及神经网络深度学习算法单元,所述图像识别跟踪单元是根据图像分析处理技术,采用不同策略定义,去实现智能化的自动跟踪;所述图像数据压缩单元是指对采集的图像数据,以数字图像的数字信号进行数据压缩,压缩后的数据传输到所述图像处理模块中的数据输入输出单元,图像压缩是对图像处理、传输及储存前的必要预处理,所述图像数据压缩单元采用无损压缩,是指图像压缩后无失真,解压还原数据与原数据相同,保证图像的真实性;所述神经网络深度学习算法单元是指利用神经网络技术对图像数据进行处理。
在一个优选的实施方式中,所述动态监管模块包括传感器在线监测单元、定期自动化测试单元、安全鉴别指令单元、实时跟踪管理单元、无人机飞行状态参数显示单元及参数修正单元,所述传感器在线监测单元是利用传感器感受到测量信息,以电信号、声波信号及光信号形式传输,监测到无人机飞行状态参数数据,包括无人机所处空中位置、温度、湿度、高度、航行时间、速度及运行轨迹精准度,所述定期自动化测试单元是指反复利用无人机进行低空测试及开关运行测试,定期检测无人机飞行性能、无人机驱动电池充放电性能、环境适应性及电磁兼容性;所述安全鉴别指令单元是指在无人机接收信号单元上编辑密钥,当地面服务器发送指令代码信号时,需要发送挂接对应密钥的执行指令进行匹配,判断无人机接收控制的专属性;所述实时跟踪管理单元是根据无人机飞行轨迹结合的GPS定位***进行跟踪控制;所述无人机飞行状态参数显示单元是指利用所述传感器在线监测单元采集的数据传输到地面服务器进行数据统计处理,从计算机显示屏显示无人机飞行参数的数据变化;所述参数修正单元是地面服务器终端进行人机交互的操作者,通过所述无人机飞行状态参数显示单元中显示的无人机飞行参数的变化及异常值,异常数据激活计算机修正指令,利用神经网络进行自适应参数化修正线性函数的计算,下达修正参数更改执行指令,命令无人机执行飞行参数修正指令。
在一个优选的实施方式中,所述遥控指令操作模块包括遥控指令加密单元、语音控制UAV飞行单元及预警指令控制单元,所述遥控指令加密单元是指采用分组加密和序列加密的方法对遥控指令进行加密处理,确保无人机接收地面服务器传输的指令是安全可靠的,目的是防止黑客截取遥控指令及分析指令内容;所述语音控制UAV飞行单元是指用户手机端没有办法对图像数据进行编码处理,通过语音发出控制指令,利用手机的语音识别技术结合无线通信技术,识别语音控制指令内容去控制无人机的飞行状态;所述预警指令控制单元是指无人机摄影测量采集图像环节存在风险进行预警控制。
在一个优选的实施方式中,具体包括下列步骤:
S1、首先利用无线通信技术,将无人机摄影测量采集的图像从图像传输模块传输到用户手机端及地面服务器端;
S2、然后利用地面服务器端连接的计算机及处理器,把接收到的图像信息进行识别、处理及储存;
S3、基于图像识别技术,对图像采取CPU/GPU分布式并行计算,采用神经网络深度学习算法分析处理;
S4、最后在无人机上安装多功能传感器,进行监测管理,使得用户手机端与地面服务器端能够分别通过发射语音指令和编程语言指令对无人机摄影测量进行控制。
本发明的技术效果和优点:
本发明与传统的基于图片识别技术的无人机摄影测量***相比,具体采用无线通信模块增加无人机远程传输数据功能,图像处理模块增快了数据处理分析功能,动态监管模块增加了无人机监测管控功能,遥控指令操作模块增加了语音控制及指令安全加密功能,达到了地面服务器控制无人机多元化的效果,提高了无人机摄影测量图像数据处理的精确度和效率。
附图说明
图1为本发明的基于图片识别技术的无人机摄影测量监管***图。
图2为本发明的无人机摄影测量模块图。
图3为本发明的无人机图像传输模块图。
图4为本发明的无线通信模块图。
图5为本发明的图像处理模块与图像识别模块图。
图6为本发明的动态监管模块图。
图7为本发明的遥控指令操作模块图。
图8为本发明的基于图片识别技术的无人机摄影测量监管***的方法图
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1
本实施例提供了如图1所示一种基于图片识别技术的无人机摄影测量监管***,包括无人机摄影测量模块、无人机图像传输模块、无线通信模块、图像处理模块、图像识别模块、动态监管模块,以及遥控指令操作模块,所述无人机摄影测量模块是在无人机上安装有GPS定位***、摄像头及传感器,用于结合GPS定位信息采集拍摄图像,把采集图像数据经过光电***转换保存发送到无人机图像传输模块;所述无人机图像传输模块是指无人机采集的图像数据传输到地面服务器接收处理平台及操作无人机飞行的用户手机端;所述无线通信模块是指远程无线网络Wifi支持无人机与地面服务器接收处理平台之间协议连接,进行数据通讯传输;所述图像处理模块是指地面服务器接收处理平台中用于处理数据信息的模块,所述图像处理模块是由处理器、信号转换器、存储器及串口连接组成的;所述图像识别模块是指无人机结合图像识别技术,用于自适应控制图像增强、图像去噪、图像分割、图像边缘检测、图像特征提取及图像分类,所述图像识别模块与所述图像处理模块结合使用,实现自动化、智能化的图像处理;所述动态监管模块通过接收所述图像处理模块处理的数据,分析潜在异常因素进行控制处理,用于对无人机测量过程进行实时监测、编码指令控制、定期检测无人机飞行性能及摄影测量功能;所述遥控指令操作模块是通过所述动态监管模块对采集图像数据的处理进行再次控制,采用遥感控制技术,使用语音及预警指令对无人机进行控制,用于加强监控***的安全性及提高控制方法的便捷性。
本实施与现有技术的区别在于图像处理模块、动态监管模块、无线通信模块,以及遥控指令操作模块,具体为无线通信模块增加无人机远程传输数据功能,图像处理模块增快了数据处理分析功能,动态监管模块增加了无人机监测管控功能,遥控指令操作模块增加了语音控制及指令安全加密功能,动态监管模块和遥控指令操作模块构成了无人机摄影测量监管***,整个过程是现有技术不具备的,其中关于图像识别模块具体需要处理图像环节采用算子不同,如图像增强采用拉普拉斯算子、图像去噪采用中值滤波法、图像分割采用局部动态阈值算法、图像边缘检测采用梯度算子、图像特征提取采用surf算法,以及图像分类采用神经网络算法,本实施例对具体的算法或程序过程不做限定。
如图2本实施例中,具体说明的是所述无人机摄影测量模块包括摄影测量采集图像单元、图像数据三维建模处理单元及图像存储单元,所述摄影测量采集图像单元是利用无人机上的高清摄像机拍摄地形地貌图像,结合GPS定位信息及摄影影像信息形成二维影像;所述图像数据三维建模处理单元是把所述摄影测量采集图像单元采集的图像信息进行三维建模处理,把采集到的二维影像数据信息转换成三维空间立体数据信息;所述图像存储单元是指利用无人机内部微处理器及寄存器,记忆图像采集到处理的所有数据信息,目的是把无人机测量的图像信息进行预处理。
如图3本实施例中,具体说明的是所述无人机图像传输模块包括无人机端图像收发单元、信号转换处理单元、地面服务器端收发单元及用户手机端收发单元,所述无人机端图像收发单元是指无人机设备包含能够实现图像采集及图像发射装置,利用无线通信网络,传输图像数据信息;所述信号转换处理单元是指把模拟信号转换成数字信号,用于收发装置中传输图像数据进行信号统一化处理;所述地面服务器端收发单元是指地面接收图像信号进行处理的终端,通过无线网络及串口,用于接收所述无人机端图像收发单元发射的图像信息,以及发射特定语言编辑控制代码指令;所述用户手机端收发单元用于接收所述无人机端图像收发单元发射的GPS定位信息及发射操作无人机飞行轨迹的指令。
如图4本实施例中,具体说明的是所述无线通信模块包括TCP/IP协议连接单元、LR-Wifi传输单元及窄带宽MIMO无线通信单元,所述TCP/IP协议连接单元是指在无线网络中,无人机、手机端及地面服务器终端通过数据传输控制协议进行串口连接,是数据链传输的通道,能够实现数据传输的及时性和完整性;所述LR-Wifi传输单元是指远程监控,通过地面服务器对无人机远距离摄影测量进行监测控制,所述LR-Wifi传输单元具有传输距离远、可组网、抗干扰性强、高灵敏,以及双向无线通信的特点;所述窄带宽MIMO无线通信单元是指无人机摄影测量监管***在无线通信传输数据下,支持自动信道选择,能够提高频谱利用率,实现长距离移动无线通信。
如图5本实施例中,具体说明的是所述图像处理模块包括数据输入输出单元、GPU/CPU分布式并行计算处理单元及RAM数据存储单元,所述数据输入输出单元是指通过所述无线通信模块接收无人机摄像测量图像信息和把接收的数据传输到地面服务器进行数据处理;所述GPU/CPU分布式并行计算处理单元是指在地面服务器对采集的数据进行分布式并行处理,一方面对数据进行算法处理及图像处理,另一方面则是编辑程序语言的代码指令;所述RAM数据存储单元是对所述GPU/CPU分布式并行计算处理单元中处理数据及编辑代码的全部环节进行记忆储存;
所述GPU/CPU分布式并行计算处理单元中,GPU/CPU中均包含算术逻辑单元ALU,用于进行数学、逻辑运算,其中CPU中部分用于运算复杂的逻辑算法,编辑代码程序控制无人机飞行状态,GPU用于执行大量数学计算,对于无人机摄影测量采集的图像处理就用GPU进行算法运算,在所述RAM数据存储单元中,CPU从RAM中访问数据进行数据处理,渲染图像时采用GPU处理,GPU/CPU协同分布式并行处理数据,提高了图像数据处理的速率。
如图5本实施例中,具体说明的是所述图像识别模块包括图像识别跟踪单元、图像数据压缩单元及神经网络深度学习算法单元,所述图像识别跟踪单元是根据图像分析处理技术,采用不同策略定义,去实现智能化的自动跟踪;所述图像数据压缩单元是指对采集的图像数据,以数字图像的数字信号进行数据压缩,压缩后的数据传输到所述图像处理模块中的数据输入输出单元,图像压缩是对图像处理、传输及储存前的必要预处理,所述图像数据压缩单元采用无损压缩,是指图像压缩后无失真,解压还原数据与原数据相同,保证图像的真实性;所述神经网络深度学习算法单元是指利用神经网络技术对图像数据进行处理,所述神经网络是由输入层、隐藏层和输出层组成,利用输入层接收图像数据,利用隐藏层对图像数据进行处理,输出层提供数据点基于网络的功能,通过学习能力提取图像数据的特征部分,然后利用训练连接输出最终计算处理图像数据结果。
如图6本实施例中,具体说明的是所述动态监管模块包括传感器在线监测单元、定期自动化测试单元、安全鉴别指令单元、实时跟踪管理单元、无人机飞行状态参数显示单元及参数修正单元,所述传感器在线监测单元是利用传感器感受到测量信息,以电信号、声波信号及光信号形式传输,监测到无人机飞行状态参数数据,包括无人机所处空中位置、温度、湿度、高度、航行时间、速度及运行轨迹精准度,所述定期自动化测试单元是指反复利用无人机进行低空测试及开关运行测试,定期检测无人机飞行性能、无人机驱动电池充放电性能、环境适应性及电磁兼容性;所述安全鉴别指令单元是指在无人机接收信号单元上编辑密钥,当地面服务器发送指令代码信号时,需要发送挂接对应密钥的执行指令进行匹配,判断无人机接收控制的专属性;所述实时跟踪管理单元是根据无人机飞行轨迹结合的GPS定位***进行跟踪控制;所述无人机飞行状态参数显示单元是指利用所述传感器在线监测单元采集的数据传输到地面服务器进行数据统计处理,从计算机显示屏显示无人机飞行参数的数据变化;所述参数修正单元是地面服务器终端进行人机交互的操作者,通过所述无人机飞行状态参数显示单元中显示的无人机飞行参数的变化及异常值,异常数据激活计算机修正指令,利用神经网络进行自适应参数化修正线性函数的计算,下达修正参数更改执行指令,命令无人机执行飞行参数修正指令。
如图7本实施例中,具体说明的是所述遥控指令操作模块包括遥控指令加密单元、语音控制UAV飞行单元及预警指令控制单元,所述遥控指令加密单元是指采用分组加密和序列加密的方法对遥控指令进行加密处理,确保无人机接收地面服务器传输的指令是安全可靠的,目的是防止黑客截取遥控指令及分析指令内容;所述语音控制UAV飞行单元是指用户手机端没有办法对图像数据进行编码处理,通过语音发出控制指令,利用手机的语音识别技术结合无线通信技术,识别语音控制指令内容去控制无人机的飞行状态;所述预警指令控制单元是指无人机摄影测量采集图像环节存在风险进行预警控制,预警情况包括有环境恶劣、驱动电池故障及通讯故障,在出现预警情况,***发出预警指令控制无人机返回航行轨迹,安全下落。
如图8本实施例提供一种基于图片识别技术的无人机摄影测量监管***的方法,具体包括下列步骤:
S1、首先利用无线通信技术,将无人机摄影测量采集的图像从图像传输模块传输到用户手机端及地面服务器端;
本实施例中,具体说明的是无线通信模块采用TCP/IP协议通道进行数据传输,过程中涉及的无线通讯网络具体采用LR-Wifi,起到远距离传输数据作用。
S2、然后利用地面服务器端连接的计算机及处理器,把接收到的图像信息进行识别、处理及储存;
本实施例中,具体说明的是图像识别技术采用处理器对图像进行算法处理,图像增强采用拉普拉斯算子、图像去噪采用中值滤波法、图像分割采用局部动态阈值算法、图像边缘检测采用梯度算子、图像特征提取采用surf算法,以及图像分类采用神经网络算法。
S3、基于图像识别技术,对图像采取CPU/GPU分布式并行计算,采用神经网络深度学习算法分析处理;
本实施例中,具体说明的是模图像处理模块采用CPU/GPU分布式并行计算,过程中CPU进行逻辑运算,编辑程序代码控制指令,GPU进行复杂图像数据复杂数学处理计算,起到了并行计算作用,提高运算效率。
S4、最后在无人机上安装多功能传感器,进行监测管理,使得用户手机端与地面服务器端能够分别通过发射语音指令和编程语言指令对无人机摄影测量进行控制;
本实施例中,具体说明的是动态监管模块是采用无人机传感器进行在线监测,利用实时跟踪定位技术,对无人机的飞行状态进行控制,采用神经网络算法对无人机飞行状态参数建立线性函数,进行参数修正处理。
最后:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于图片识别技术的无人机摄影测量监管***,其特征在于:包括无人机摄影测量模块、无人机图像传输模块、无线通信模块、图像处理模块、图像识别模块、动态监管模块,以及遥控指令操作模块;
所述无人机摄影测量模块用于结合GPS定位信息采集拍摄图像,把采集图像数据经过光电***转换保存发送到无人机图像传输模块,所述无人机图像传输模块是指无人机采集的图像数据传输到地面服务器接收处理平台及操作无人机飞行的用户手机端,所述无线通信模块是指远程无线网络Wifi支持无人机与地面服务器接收处理平台之间协议连接,进行数据通讯传输,所述图像处理模块是指地面服务器接收处理平台中用于处理数据信息的模块,所述图像识别模块是指无人机结合图像识别技术,用于自适应控制图像增强、图像去噪、图像分割、图像边缘检测、图像特征提取及图像分类,所述动态监管模块通过接收所述图像处理模块处理的数据,分析潜在异常因素进行控制处理,用于对无人机测量过程进行实时监测、编码指令控制、定期检测无人机飞行性能及摄影测量功能,所述遥控指令操作模块是通过所述动态监管模块对采集图像数据的处理进行再次控制,采用遥感控制技术,使用语音及预警指令对无人机进行控制;
所述图像处理模块包括数据输入输出单元、GPU/CPU分布式并行计算处理单元及RAM数据存储单元,所述数据输入输出单元是指通过所述无线通信模块接收无人机摄像测量图像信息和把接收的数据传输到地面服务器进行数据处理;所述GPU/CPU分布式并行计算处理单元是指在地面服务器对采集的数据进行分布式并行处理,一方面对数据进行算法处理及图像处理,另一方面则是编辑程序语言的代码指令;所述RAM数据存储单元是对所述GPU/CPU分布式并行计算处理单元中处理数据及编辑代码的全部环节进行记忆储存;
所述GPU/CPU分布式并行计算处理单元中,GPU/CPU中均包含算术逻辑单元ALU,用于进行数学、逻辑运算,其中CPU中部分用于运算复杂的逻辑算法,编辑代码程序控制无人机飞行状态,GPU用于执行大量数学计算,对于无人机摄影测量采集的图像处理就用GPU进行算法运算,在所述RAM数据存储单元中,CPU从RAM中访问数据进行数据处理,渲染图像时采用GPU处理,GPU/CPU协同分布式并行处理数据;
所述图像识别模块包括图像识别跟踪单元、图像数据压缩单元及神经网络深度学习算法单元,所述图像识别跟踪单元是根据图像分析处理技术,采用不同策略定义,去实现智能化的自动跟踪;所述图像数据压缩单元是指对采集的图像数据,以数字图像的数字信号进行数据压缩,压缩后的数据传输到所述图像处理模块中的数据输入输出单元,所述图像数据压缩单元采用无损压缩,图像压缩后无失真,解压还原数据与原数据相同;所述神经网络深度学习算法单元是指利用神经网络技术对图像数据进行处理,所述神经网络是由输入层、隐藏层和输出层组成,利用输入层接收图像数据,利用隐藏层对图像数据进行处理,输出层提供数据点基于网络的功能;
所述动态监管模块包括传感器在线监测单元、定期自动化测试单元、安全鉴别指令单元、实时跟踪管理单元、无人机飞行状态参数显示单元及参数修正单元,所述传感器在线监测单元是利用传感器感受到测量信息,以电信号、声波信号及光信号形式传输,监测到无人机飞行状态参数数据,包括无人机所处空中位置、温度、湿度、高度、航行时间、速度及运行轨迹精准度,所述定期自动化测试单元是利用无人机进行低空测试及开关运行测试,定期检测无人机飞行性能、无人机驱动电池充放电性能、环境适应性及电磁兼容性;所述安全鉴别指令单元是在无人机接收信号单元上编辑密钥,当地面服务器发送指令代码信号时,需要发送挂接对应密钥的执行指令进行匹配;所述实时跟踪管理单元是根据无人机飞行轨迹结合的GPS定位***进行跟踪控制;所述无人机飞行状态参数显示单元是利用所述传感器在线监测单元采集的数据传输到地面服务器进行数据统计处理,从计算机显示屏显示无人机飞行参数的数据变化;所述参数修正单元是地面服务器终端进行人机交互的操作者,通过所述无人机飞行状态参数显示单元中显示的无人机飞行参数的变化及异常值,异常数据激活计算机修正指令,利用神经网络进行自适应参数化修正线性函数的计算,下达修正参数更改执行指令,命令无人机执行飞行参数修正指令。
2.根据权利要求1所述的一种基于图片识别技术的无人机摄影测量监管***,其特征在于:所述无人机摄影测量模块包括摄影测量采集图像单元、图像数据三维建模处理单元及图像存储单元,所述摄影测量采集图像单元是利用无人机上的高清摄像机拍摄地形地貌图像,结合GPS定位信息及摄影影像信息形成二维影像;所述图像数据三维建模处理单元是把所述摄影测量采集图像单元采集的图像信息进行三维建模处理,把采集到的二维影像数据信息转换成三维空间立体数据信息;所述图像存储单元是指利用无人机内部微处理器及寄存器,记忆图像采集到处理的所有数据信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于图片识别技术的无人机摄影测量监管***,其特征在于:所述无人机图像传输模块包括无人机端图像收发单元、信号转换处理单元、地面服务器端收发单元及用户手机端收发单元,所述无人机端图像收发单元是指无人机设备包含能够实现图像采集及图像发射装置,利用无线通信网络,传输图像数据信息;所述信号转换处理单元是指把模拟信号转换成数字信号,用于收发装置中传输图像数据进行信号统一化处理;所述地面服务器端收发单元是指地面接收图像信号进行处理的终端,通过无线网络及串口,用于接收所述无人机端图像收发单元发射的图像信息,以及发射特定语言编辑控制代码指令;所述用户手机端收发单元用于接收所述无人机端图像收发单元发射的GPS定位信息及发射操作无人机飞行轨迹的指令。
4.根据权利要求1所述的一种基于图片识别技术的无人机摄影测量监管***,其特征在于:所述无线通信模块包括TCP/IP协议连接单元、LR-Wifi传输单元及窄带宽MIMO无线通信单元,所述TCP/IP协议连接单元是指在无线网络中,无人机、手机端及地面服务器终端通过数据传输控制协议进行串口连接;所述LR-Wifi传输单元是指远程监控,通过地面服务器对无人机远距离摄影测量进行监测控制;所述窄带宽MIMO无线通信单元是指无人机摄影测量监管***在无线通信传输数据下,支持自动信道选择。
5.根据权利要求1所述的一种基于图片识别技术的无人机摄影测量监管***,其特征在于:所述遥控指令操作模块包括遥控指令加密单元、语音控制UAV飞行单元及预警指令控制单元,所述遥控指令加密单元是指采用分组加密和序列加密的方法对遥控指令进行加密处理;所述语音控制UAV飞行单元是指用户手机端没有办法对图像数据进行编码处理,通过语音发出控制指令,利用手机的语音识别技术结合无线通信技术,识别语音控制指令内容去控制无人机的飞行状态;所述预警指令控制单元是指无人机摄影测量采集图像环节存在风险进行预警控制。
6.根据权利要求1-5任一所述的一种基于图片识别技术的无人机摄影测量监管***的方法,其特征在于:具体包括下列步骤:
S1、首先利用无线通信技术,将无人机摄影测量采集的图像从图像传输模块传输到用户手机端及地面服务器端;
S2、然后利用地面服务器端连接的计算机及处理器,把接收到的图像信息进行识别、处理及储存;
S3、基于图像识别技术,对图像采取CPU/GPU分布式并行计算,采用神经网络深度学习算法分析处理;
S4、最后在无人机上安装多功能传感器,进行监测管理,使得用户手机端与地面服务器端能够分别通过发射语音指令和编程语言指令对无人机摄影测量进行控制。
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