CN116893685A - 一种无人机航线规划方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无人机航线规划方法及***，该方法先用图像处理的方法提取光伏板组串并计算光伏板组串的分布走势，并根据与光伏板的组串分布走势相平行的路径规划无人机航线。本发明还通过寻找最近地面点的方法让无人机到地面高度保持不变的情况下进行仿地飞行，以保证摄像分辨率不变。本发明在规划无人机航线时，让航摄角度垂直于光伏组件面板以使得光伏板在数字正射影像中的像尽可能的大且形变尽可能的小，为后续光伏面板图像识别缺陷奠定了一定的基础。本发明还采用可见光图像和红外图像结合的方法提高巡检效率和巡检安全性，并降低运维成本，极大地减轻了电站运维压力，对保障光伏电站稳定运行具有十分重要的意义。

Description

一种无人机航线规划方法及***

技术领域

本发明属于无人机航线规划技术领域，具体涉及一种无人机航线规划方法及***。

背景技术

目前，光伏电站的运维主要依赖光伏逆变器的电压、电流等电气特性，但是受限于逆变器、汇流箱的安装方式，电气运维只能精确到组串，难以精确到具体组件，并且受到天气影响较大，故障诊断精度不高。针对具体光伏组件的运维主要依赖人工巡检，而大型光伏电站分布环境复杂，覆盖面积巨大，受地形影响，还呈现杂乱性和分散性，采用人工巡检的方式十分费时费力。而诸如山地电站，水上电站等，更是给人工巡检带来极大的挑战。

目前也有利用无人机对光伏场区进行巡检，而现有的无人机巡检航线规划主要是依据光伏面板区域进行航线规划。现有的光伏面板区域的巡检航线规划通常不考虑区域内光伏面板的布置情况，而是直接对光伏面板区域进行航摄，此方法基于不规则多边形的往复式航线规划，利用地面分辨率及相机参数确定航高，通过航向和旁向重叠度生成航线。此种方式的光伏面板航摄巡检范围多为凸多边形，节点较多，拖拽时会增加节点，以便符合光伏面板区域形状复杂的分布，不规则多边形航摄区内航线数较多，飞行路线不规则会造成转弯多、飞行时间长、飞机电量损耗严重等问题。再者，山地光伏多随地形起伏摆放，相邻光伏组串面板方向不一致，航线规划路径多与光伏组串面板不平行，无人机航拍图像和视频中光伏组串面板歪斜会为后期AI识别光伏面板缺陷带来困难。此外，无人机固定航高和山地地形起伏引起的图像内光伏板大小不一以及无人机航摄方向和光伏面板不垂直等引起的图像内光伏面板存在形变问题也会为后期AI识别光伏面板缺陷带来困难。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术之缺陷，为了解决上述问题，本发明提供了一种无人机航线规划方法及***，该方法本发明先用图像处理的方法提取光伏板组串并计算光伏板组串的分布走势，并根据与光伏板的组串分布走势相平行的路径规划无人机航线。本发明通过无人机进行巡检，受地形限制小，视野广，高效、灵活、安全，极大地方便了光伏电站的运维。

为了到达预期效果，本发明采用了以下技术方案：

本发明公开了一种无人机航线规划方法，包括：

从待测区域的数字正射影像中识别出待测目标；

确定待测目标的分布走势；

根据所述待测目标的分布走势确定无人机航线。

进一步地，所述方法还包括：

根据所述待测区域的数字地理模型和所述无人机航线，确定所述无人机航线上各路径点的飞行高度。

进一步地，根据所述待测区域的数字地理模型和所述无人机航线，确定所述无人机航线上各路径点的飞行高度的步骤包括：

针对任一路径点，从所述数字地理模型中获取与所述路径点最近的N个采集点的海拔高度，并根据所述N个采集点的海拔高度来确定所述路径点所对应的飞行高度。

进一步地，所述路径点所对应的飞行高度等于对应的所述N个采集点的海拔高度的平均值与预设固定高度之和。

进一步地，所述从待测区域的数字正射影像中识别出待测目标的步骤包括：采用六角锥体模型的固定阈值方法对所述数字正射影像进行二值化处理，以从所述数字正射影像中确定出待测目标所在区域和非待测目标所在区域。

进一步地，在采用六角锥体模型的固定阈值方法对所述数字正射影像进行二值化处理的步骤之后，还包括：对二值化处理后的数字正射影像进行形态学变换，以对待测目标所在区域进行降噪。

进一步地，确定待测目标的分布走势的步骤包括：

采用霍夫变换直线检测法计算得到所述待测区域内待测目标的分布走势信息，其中所述待测区域内待测目标被划分为至少一个待测目标组串，所述待测目标组串包括至少两个待测目标，所述分布走势信息包括：各待测目标组串内待测目标的分布走势。

进一步地，所述方法还包括：根据所述待测区域的数字地理模型和所述待测区域的数字正射影像，确定出各待测目标相较于水平面的倾斜角度，根据各待测目标相较于水平面的倾斜角度确定出无人机对各所述待测目标的拍摄方向；

其中，无人机对所述待测目标的拍摄方向与所述待测目标的倾斜角度垂直。

本发明还公开了一种无人机巡检方法，包括：

采用上述任一所述无人机航线规划方法确定出无人机在所述待测区域的无人机航线；

控制所述无人机按照所述无人机航线进行巡检。

本发明还公开了一种无人机航线规划***，包括：

数据采集模块，用于采集待测区域的实际地形图像数据；

航线规划模块，用于根据待测区域的实际地形图像数据绘制待测区域的数字正射影像，从待测区域的数字正射影像中识别出待测目标；确定待测目标的分布走势；根据所述待测目标的分布走势确定无人机航线。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：针对大范围山地光伏场区，相较于现有的无人机航线规划方法，本发明规划了转弯少、飞行时间短的无人机航线。本发明先用图像处理的方法提取光伏板组串并计算光伏板组串的分布走势，并根据与光伏板的组串分布走势相平行的路径规划无人机航线。本发明还通过寻找最近地面点的方法让无人机到地面高度保持不变的情况下进行仿地飞行，以保证摄像分辨率不变。本发明在规划无人机航线时，让航摄角度垂直于光伏组件面板以使得光伏板在数字正射影像中的像尽可能的大且形变尽可能的小，为后续光伏面板图像识别缺陷奠定了一定的基础。本发明还采用可见光图像和红外图像结合的方法提高巡检效率和巡检安全性，并降低运维成本，极大地减轻了电站运维压力，对保障光伏电站稳定运行具有十分重要的意义。本发明通过无人机进行巡检，受地形限制小，视野广，高效、灵活、安全，极大地方便了光伏电站的运维。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是本发明实施例提供的一种无人机航线规划方法的流程图。

图2是本发明实施例提供的一种无人机航线规划方法的确定待测目标的分布走势流程图。

图3是本发明实施例提供的一种无人机航线规划方法的待测目标的原始图像示意图。

图4是本发明实施例提供的一种无人机航线规划方法的待测目标的原始图像二值化处理后的示意图。

图5是本发明实施例提供的一种无人机航线规划方法的待测目标二值化图像形态学变换后的示意图。

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它实施例，都属于本发明保护的范围。

参见图1至图5，本发明公开了一种无人机航线规划方法，包括：

从待测区域的数字正射影像中识别出待测目标；

确定待测目标的分布走势；

根据所述待测目标的分布走势确定无人机航线。

所述数字正射影像是利用数字高程模型对经过扫描处理的数字化的航摄影像经逐个像元进行投影差改正，再按影像镶嵌，根据图幅范围剪裁生成的影像数据。所述数字正射影像具有精度高、信息丰富、直观逼真、获取快捷等优点，可作为地图分析背景控制信息，也可从中提取自然资源和社会经济发展的历史信息或最新信息，为防治灾害和公共设施建设规划等应用提供可靠依据；还可从中提取和派生新的信息，实现地图的修测更新。

针对大范围山地光伏场区，相较于现有的无人机航线规划方法，本发明规划了转弯少、飞行时间短的无人机航线。本发明先用图像处理的方法提取光伏板组串并计算光伏板组串的分布走势，并根据光伏板的组串分布走势确定无人机航线。本发明规划的无人机航线具有转弯少、飞行时间短的特点。

优选地，所述方法还包括：

根据所述待测区域的数字地理模型和所述无人机航线，确定所述无人机航线上各路径点的飞行高度。所述数字地理模型预先采集了一些与地形相关的信息，如海拔高度、破、坡面等。

具体地，借助“仿地飞行”技术，将待测目标区域的高精度数字地理模型及数字正射影像导入无人机，无人机利用数字地理模型能够适应不同的地形，并且能够根据待测目标区域的地形自动生成无人机的变高航线。为了保证航摄图像分辨率的一致性，高精度的数字正射影像能够辅助航线规划，并且按照待测目标的实际布置分区域以及按行列进行规划。

在一个实施例中，根据所述待测区域的数字地理模型和所述无人机航线，确定所述无人机航线上各路径点的飞行高度的步骤包括：

针对任一路径点，从所述数字地理模型中获取与所述路径点最近的N个采集点的海拔高度，并根据所述N个采集点的海拔高度来确定所述路径点所对应的飞行高度。

优选地，所述N个采集点为10个采集点时能够达到较好的效果。这一步骤是为了避免因山地地形高度差造成巡检分辨率不一致，进而导致识别精度出现误差。这一步能够防止GPS定位到地面上凸起的异物带来海拔计算误差。

在另一个实施例中，所述路径点所对应的飞行高度等于对应的所述N个采集点的海拔高度的平均值与预设固定高度之和。

优选地，所述预设固定高度为40米。

示例性的，针对无人机的每个路径点，根据无人机路径点的GPS经纬度坐标，在地面密集点云文件里找和这个经纬度坐标最近的10个点，将这10个点的海拔高度平均值作为地面的海拔高度，然后再加上40米得到当前无人机路径点的海拔高度。找10个最近点求海拔平均值的原因是防止定位到地面上凸起的异物带来海拔计算误差。

优选的实施例中，所述从待测区域的数字正射影像中识别出待测目标的步骤包括：采用六角锥体模型的固定阈值方法对所述数字正射影像进行二值化处理，以从所述数字正射影像中确定出待测目标所在区域和非待测目标所在区域。

示例性的，将待测目标所在区域标记为白色，将非待测目标所在区域标记为黑色。所述数字正射影像为红外图像或可见光图像中的至少一种。

进一步地，在采用六角锥体模型的固定阈值方法对所述数字正射影像进行二值化处理的步骤之后，还包括：对二值化处理后的数字正射影像进行形态学变换，以对待测目标所在区域进行降噪。

优选地，所述形态学变换为形态学闭合变换。具体地，先采用3*3的元素全是1的模板进行形态学膨胀，再进行形态学腐蚀。

优选地，在进行形态学闭合变换后再进行形态学开启变换，以对经过形态学闭合变换后的数字正射影像进行细化。

优选的实施例中，确定待测目标的分布走势的步骤包括：

采用霍夫变换直线检测法计算得到所述待测区域内待测目标的分布走势信息，其中所述待测区域内待测目标被划分为至少一个待测目标组串，所述待测目标组串包括至少两个待测目标，所述分布走势信息包括：各待测目标组串内待测目标的分布走势。

示例性的，采用霍夫变换直线检测法计算得到了至少一个待测目标的细化直线，该细化直线与数字正射影像的上边平行。因为待测目标在实际布置中，可能出现若干个待测目标重叠导致出现多个不同方向线段粘连的情况，因此需要采用霍夫变换直线检测法将待测目标分别检测出来以提取分布走势。提取出待测目标组串并计算得到待测目标组串的分布走势，结合数字地理模型，即可得知待测目标组串的具***置。

进一步地，所述方法还包括：根据所述待测区域的数字地理模型和所述待测区域的数字正射影像，确定出各待测目标相较于水平面的倾斜角度，根据各待测目标相较于水平面的倾斜角度确定出无人机对各所述待测目标的拍摄方向；

其中，无人机对所述待测目标的拍摄方向与所述待测目标的倾斜角度垂直。

采用这个方向拍摄能让待测目标在数字正射影像中的像尽可能的大且形变尽可能的小，这为后续待测目标的故障识别奠定了一定的基础。

优选地，所述确定出各待测目标相较于水平面的倾斜角度具体包括：根据所述待测区域的数字地理模型和所述待测区域的数字正射影像，确定待测区域的地面斜坡倾角为第一角度，待测目标与地面成第二角度，将第一角度与第二角度相加得到待测目标相较于水平面的倾斜角度。

示例性的，地面斜坡倾角15度，待测目标与地面成15度角，将两者相加得到待测目标相较于水平面的倾斜角度为30度。

在一个实施例中，根据待测目标组串的分布走势，结合飞行高度要求和摄像覆盖范围对无人机的飞行航线进行调整。优选地，摄像覆盖范围至少包括一排待测目标组串。

优选地，无人机以摄像覆盖范围的覆盖率最大原则进行航线调整。

具体地，无人机航线与待测目标组串的长边平行。

在一个实施例中，当待测目标组串分布走势是折线时，无人机航线也对应是折线，且两者各段平行。

优选地，所述无人机携带可见光相机和红外相机中的至少一个进行航拍。

本发明还公开了一种无人机巡检方法，包括：

采用上述任一所述无人机航线规划方法确定出无人机在所述待测区域的无人机航线；

控制所述无人机按照所述无人机航线进行巡检。

本发明的无人机巡检方法，受地形限制小，视野广，高效、灵活、安全，极大地方便了光伏电站的运维。

优选的实施例中，当巡检发现异常目标时，采用以下步骤确定异常目标的具***置：

根据无人机的拍摄参数和异常目标中心点的像素坐标得到异常目标中心点和摄像机光心连线在摄像机坐标系中的第一方向；

根据无人机的云台数据得到摄像机光轴在世界坐标系的第二方向；

将第一方向和第二方向的矢量相加得到异常目标中心点和摄像机光心连线在世界坐标系中的第三方向；

根据第三方向和无人机飞行要求的相对高度，得到异常目标中心点和无人机的地面垂直投影点之间的偏移；

所述偏移加上无人机航摄时的经纬度得到异常目标中心点的经纬度；

将异常目标中心点的经纬度和历史测绘数据进行比对以确定无人机所拍摄的异常目标的具***置。

针对大范围山地光伏场区，相较于现有的无人机航线规划方法，本发明规划了转弯少、飞行时间短的无人机航线。本发明先用图像处理的方法提取光伏板组串并计算光伏板组串的分布走势，并根据与光伏板的组串分布走势相平行的路径规划无人机航线。本发明还通过寻找最近地面点的方法让无人机到地面高度保持不变的情况下进行仿地飞行，以保证摄像分辨率不变。本发明在规划无人机航线时，让航摄角度垂直于光伏组件面板以使得光伏板在数字正射影像中的像尽可能的大且形变尽可能的小，为后续光伏面板图像识别缺陷奠定了一定的基础。本发明还采用可见光图像和红外图像结合的方法提高巡检效率和巡检安全性，并降低运维成本，极大地减轻了电站运维压力，对保障光伏电站稳定运行具有十分重要的意义。本发明通过无人机进行巡检，受地形限制小，视野广，高效、灵活、安全，极大地方便了光伏电站的运维。

本发明还公开了一种无人机航线规划***，包括：

数据采集模块，用于采集待测区域的实际地形图像数据；

航线规划模块，用于根据待测区域的实际地形图像数据绘制待测区域的数字正射影像，从待测区域的数字正射影像中识别出待测目标；确定待测目标的分布走势；根据所述待测目标的分布走势确定无人机航线。

优选地，所述无人机航线规划***的实施例与前述方法相对应，在此不再赘述。

基于同一发明思路，本发明还公开了一种电子设备，该电子设备可以包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信。处理器可以调用存储器中的逻辑指令，以执行一种无人机航线规划方法，包括：

从待测区域的数字正射影像中识别出待测目标；

确定待测目标的分布走势；

根据所述待测目标的分布走势确定无人机航线。

此外，上述的存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的一种无人机航线规划方法，包括：

从待测区域的数字正射影像中识别出待测目标；

确定待测目标的分布走势；

根据所述待测目标的分布走势确定无人机航线。

又一方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的一种无人机航线规划方法，包括：

从待测区域的数字正射影像中识别出待测目标；

确定待测目标的分布走势；

根据所述待测目标的分布走势确定无人机航线。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种无人机航线规划方法，其特征在于，包括：

从待测区域的数字正射影像中识别出待测目标；

确定待测目标的分布走势；

根据所述待测目标的分布走势确定无人机航线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述待测区域的数字地理模型和所述无人机航线，确定所述无人机航线上各路径点的飞行高度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待测区域的数字地理模型和所述无人机航线，确定所述无人机航线上各路径点的飞行高度的步骤包括：

针对任一路径点，从所述数字地理模型中获取与所述路径点最近的N个采集点的海拔高度，并根据所述N个采集点的海拔高度来确定所述路径点所对应的飞行高度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述路径点所对应的飞行高度等于对应的所述N个采集点的海拔高度的平均值与预设固定高度之和。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从待测区域的数字正射影像中识别出待测目标的步骤包括：采用六角锥体模型的固定阈值方法对所述数字正射影像进行二值化处理，以从所述数字正射影像中确定出待测目标所在区域和非待测目标所在区域。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在采用六角锥体模型的固定阈值方法对所述数字正射影像进行二值化处理的步骤之后，还包括：对二值化处理后的数字正射影像进行形态学变换，以对待测目标所在区域进行降噪。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定待测目标的分布走势的步骤包括：

采用霍夫变换直线检测法计算得到所述待测区域内待测目标的分布走势信息，其中所述待测区域内待测目标被划分为至少一个待测目标组串，所述待测目标组串包括至少两个待测目标，所述分布走势信息包括：各待测目标组串内待测目标的分布走势。

8.根据权利要求1至7中任一所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述待测区域的数字地理模型和所述待测区域的数字正射影像，确定出各待测目标相较于水平面的倾斜角度，根据各待测目标相较于水平面的倾斜角度确定出无人机对各所述待测目标的拍摄方向；

其中，无人机对所述待测目标的拍摄方向与所述待测目标的倾斜角度垂直。

9.一种无人机巡检方法，其特征在于，包括：

采用权利要求1至8中任一所述无人机航线规划方法确定出无人机在所述待测区域的无人机航线；

控制所述无人机按照所述无人机航线进行巡检。

10.一种无人机航线规划***，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于采集待测区域的实际地形图像数据；

航线规划模块，用于根据待测区域的实际地形图像数据绘制待测区域的数字正射影像，从待测区域的数字正射影像中识别出待测目标；确定待测目标的分布走势；根据所述待测目标的分布走势确定无人机航线。