CN117768626B - 一种基于数字孪生的巡检*** - Google Patents
一种基于数字孪生的巡检*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN117768626B CN117768626B CN202410183785.4A CN202410183785A CN117768626B CN 117768626 B CN117768626 B CN 117768626B CN 202410183785 A CN202410183785 A CN 202410183785A CN 117768626 B CN117768626 B CN 117768626B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- inspection
- image
- patrol
- module
- similarity
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims abstract description 157
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 32
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 14
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 8
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 10
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
- Y02T10/40—Engine management systems
Landscapes
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于数字孪生的巡检***,本发明设计的技术方案包括:巡检模块、分析模块和数字孪生平台;所述巡检模块用于利用无人机对巡检场地不同位置进行航拍巡检,获得巡检场地不同位置的巡检图像;所述分析模块用于对巡检图像进行储存并识别当前巡检图像是否为重复图像,对重复图像进行剔除;所述数字孪生平台用于输入巡检图像、预设巡检路径和预设方案,构建巡检模拟场景呈现巡检过程并输出巡检报告,本申请通过分析模块筛选剔除掉重复的巡检数据后输入数字孪生平台用于呈现巡检过程并输出巡检报告,加强了管理人员对于巡检过程的监控,并解决了在输入数字孪生平台前巡检数据存在大量冗余数据的问题,提高模拟效率。
Description
技术领域
本发明属于巡检管理领域,尤其涉及一种基于数字孪生的巡检***。
背景技术
数字孪生技术可将多个信息技术融合在一起,利用虚实交互这一技术,使得物理实体的虚拟映射效果取得了很大改进,现有数字孪生技术已然成为众多行业走向智能化、信息化和数字化发展道路的助推器。
随着技术的发展,在对场地巡检中,也逐渐使用数字孪生技术,通过对巡检数据和传感器状态进行实时模拟,直观呈现巡检过程,加强了管理人员对于巡检过程进行监控,而现有巡检***技术一般利用无人机进行航拍采集数据,输入巡检数据构建巡检过程的数字孪生模型进行模拟,进而对巡检过程进行安全监控或进行任务安排;对于构建数字孪生模型需要输入的巡检数据,往往是由多台无人机共同协作进行采集,存在多台无人机巡检采集相同的巡检数据,例如往返的两台无人机相遇时,会采集相同巡检数据,或同一位置在较小时间间隔中出现多台无人机进行采集,导致输入的巡检数据存在大量冗余数据,导致后续的模拟数据量庞大,影响监测的效率。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷,本发明提出一种基于数字孪生的巡检***,本发明设计的技术方案包括:
巡检模块、分析模块和数字孪生平台;
所述巡检模块用于利用无人机对巡检场地不同位置进行航拍巡检,获得巡检场地不同位置的巡检图像;
所述分析模块用于对巡检图像进行储存并识别当前巡检图像是否为重复图像,对重复图像进行剔除;
所述数字孪生平台用于输入巡检图像、预设巡检路径和预设方案,构建巡检模拟场景呈现巡检过程并输出巡检报告。
优选地,所述***还包括传输模块;
所述传输模块用于在巡检模块、分析模块和数字孪生平台之间通过AeroMACS无线技术进行信息传输。
优选地,所述识别当前巡检图像是否为重复图像包括:
对巡检图像进行定位操作输出位置特征,根据位置特征信息计算当前采集的巡检图像与已储存图像的相似度,根据相似度大小识别当前巡检图像是否为重复图像。
优选地,所述对巡检图像进行定位操作输出位置特征包括:
预设坐标系并将所述巡检图像输入3DPatMaxTool工具,选取所述巡检图像的多个参照点在预设坐标系中的位置,输出多个参照点的二维坐标和/或三维坐标的位置特征。
优选地,所述输出多个参照点的二维坐标和/或三维坐标的位置特征包括:
所述输出多个参照点的二维坐标的预设坐标系为二维坐标系;
所述输出多个参照点的三维坐标的预设坐标系为三维坐标系。
优选地,所述计算当前采集的巡检图像与已储存图像的相似度公式如下:
式中,为相似度,n为位置特征数目,为当前巡检图像的第i个位置特
征,为已储存巡检图像的第i个位置特征。
优选地,所述根据相似度大小识别当前巡检图像是否为重复图像包括:
设置相似阈值区间和约束时间阈值,当图像的相似度处于相似阈值区间,且当前巡检图像采集时间与已储存图像的采集时间之差小于约束时间阈值,则判定当前巡检图像为重复图像。
优选地,所述数字孪生平台还用于通过构建巡检模拟场景呈现巡检过程,模拟无人机的仿真巡检,优化巡检路径并将优化巡检路径命令发送至巡检模块。
优选地,所述数字孪生平台包括安全监控模块;
所述安全监控模块用于根据巡检报告,对照预设方案进行综合评判,评判是否存在安全隐患,记录评判结果并对异常现象给出告警,向管理员推送评判结果。
有益效果:本发明利用巡检模块中的无人机采集巡检数据,并利用分析模块筛选剔除掉重复的巡检数据,最后输入数字孪生平台用于呈现巡检过程并输出巡检报告,利用数字孪生技术对巡检数据和无人机进行模拟,直观呈现巡检过程,加强了管理人员对于巡检过程的监控,并解决了在输入数字孪生平台前巡检数据存在大量冗余数据的问题,提高模拟效率。
附图说明
图1是本发明一个较佳实施例的***结构示意图;
图2是本发明一个较佳实施例的第一曲线优化示意图;
图3是本发明一个较佳实施例的第二曲线优化示意图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明,下述的实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
本发明设计了一种基于数字孪生的巡检***,如图1所示,技术方案具体包括:
巡检模块、分析模块和数字孪生平台;
巡检模块用于利用无人机对巡检场地不同位置进行航拍巡检,获得巡检场地不同位置的巡检图像;
分析模块用于对巡检图像进行储存并识别当前巡检图像是否为重复图像,对重复图像进行剔除;
数字孪生平台用于输入巡检图像、预设巡检路径和预设方案,构建巡检模拟场景呈现巡检过程并输出巡检报告。
具体的,无人机通过沿着巡检路径直线巡逻,匀速飞行速度为15km/h,本发明设置多台无人机;另外,在数字孪生平台中,虚拟场景作为数字孪生平台重要组成,实现对真实巡检情况的映射,本发明为了实现虚拟环境的可视化呈现,采用Unity引擎软件实现场景搭建,包括对巡检过程数据进行特征建模,通过3dMax软件对模型进行优化改善和轻量化处理,最后对模型进行渲染和材质的优化,提高巡检过程模型的真实感。
优选地,***还包括传输模块;
传输模块用于在巡检模块、分析模块和数字孪生平台之间通过AeroMACS无线技术进行信息传输。
具体的,由于AeroMACS相较于4G无线技术而言有较低时延,达到 0.5~20ms时延之间,而4G无线技术时延普遍达到20ms以上;虽然5G时延与AeroMACS的时延均较低,但AeroMACS为民航专用网络,安全可靠性更高,因此本发明选用AeroMACS无线技术进行传输,有效提高数字孪生场景平台的处理时间,使孪生场景与实地场景更加贴合,提高应急方***度和预测预警的实时性。
优选地,识别当前巡检图像是否为重复图像包括:
对巡检图像进行定位操作输出位置特征,根据位置特征信息计算当前采集的巡检图像与已储存图像的相似度,根据相似度大小识别当前巡检图像是否为重复图像。
优选地,对巡检图像进行定位操作输出位置特征包括:
预设坐标系并将巡检图像输入3DPatMaxTool工具,选取巡检图像的多个参照点在预设坐标系中的位置,输出多个参照点的二维坐标和/或三维坐标的位置特征。
优选地,输出多个参照点的二维坐标和/或三维坐标的位置特征包括:
输出多个参照点的二维坐标的预设坐标系为二维坐标系;
输出多个参照点的三维坐标的预设坐标系为三维坐标系。
具体的,由于采集的图像为二维巡检图像,当需要输出三维坐标时,本发明将二维图像转化为三维点云图像,并重新构建坐标系,满足不同巡检要求;预设参考坐标系可将无人机出发点作为预设坐标系覆盖整个巡检现场,基于巡检要求管理人员可选择输出的图像位置特征信息为二维还是三维图像,本发明可记录图像左上、右上、左下和右下四点,分别输出四点的位置特征信息。
优选地,计算当前采集的巡检图像与已储存图像的相似度公式如下:
式中,为相似度,n为位置特征数目,为当前巡检图像的第i个位置特
征,为已储存巡检图像的第i个位置特征。
优选地,根据相似度大小识别当前巡检图像是否为重复图像包括:
设置相似阈值区间和约束时间阈值,当图像的相似度处于相似阈值区间,且当前巡检图像采集时间与已储存图像的采集时间之差小于约束时间阈值,则判定当前巡检图像为重复图像。
具体的,采用上述计算当前巡检图像与已储存的多张图像分别的相似度,能有效将实时采集的当前巡检图像进行识别并剔除,通过剔除重复图像有效减少冗余数据,另外,对于需要进行往返巡检的区域,当正在前进的无人机与往返的无人机采集相同的图像时,会使图像位置特征产生反转,因此当使用传统cosine函数进行计算两者相似度时,会产生相同图像却输出异常相似度,因此采用上述公式进行计算相似度,当出现上述情况,仍能输出原有相似度的一半,或者由于无人机的抖动,导致图像位置特征产生部分反转,上述公式也能最大程度减少误差,因此提高了对于图像之间相似度的准确性。
优选地,数字孪生平台还用于通过构建巡检模拟场景呈现巡检过程,模拟无人机的仿真巡检,优化巡检路径并将优化巡检路径命令发送至巡检模块。
具体的,优化巡检路径包括当判定为重复图像时,以当前无人机位置为中心构建矩形坐标区域标记为重复区域,标记的重复区域保留至预定时间,预定时间过后重新作为巡检区域,基于重复区域重新优化无人机巡检路线,步骤包括:
S10:无人机的初始巡检路径包含多个途径点,连接当前无人机与下一个途径点;
S20:判断连接线是否闯入重复区域,当连接线闯入重复区域,剔除当前下一个途径点,将无人机、闯入点、重复区域端点和闯出点依次连接作为新的连接线,闯出点作为新的下一个途径点,否则保持原连接线和下一个途径点;
S30:无人机沿着连接线进行巡检作业,至下一个途径点;
S40:重复步骤S10-S30,直至到达最后一个途径点。
具体的,上述步骤重新优化了无人机的巡检路线,避开了重复区域使其对非重复区域进行巡检,额外补充了其余巡检数据,使巡检结果更加完整,且避免产生更多的冗余巡检数据,提高无人机的巡检作业效率。
另外,步骤S20中的重复区域端点为重复区域的坐标矩形图的一个或两个端点,根据闯入点和闯出点连接坐标矩形图的边界,基于闯入点和闯出点的最短路径,途径的坐标矩形图端点作为重复区域端点;
步骤S20还包括对新的连接线进行曲线优化,包括:
如图2所示,当重复区域端点为两个时,第一曲线优化公式如下:
式中,为两端点的曲线巡检路线,和为闯入点和闯出点,为预设曲线顶
点,t为调整参数,和为和间的近似点,和为和间的近似点;
如图3所示,当重复区域端点为一个时,第二曲线优化公式如下:
式中,为一端点的曲线巡检路线,和为和间的近似点;
具体的,由于新的连接线需要避开重复区域,通常会产生多个偏转角,会导致无人
机的巡检角度产生骤变,所以将巡检路线中多个拐点转化为曲线,避免无人机在优化巡检
路径中发生侧翻、倾覆等状况,使运动路径更加平滑,提升巡检任务的质量和效果;在第一
曲线优化公式中,重复区域端点包括第一重复区域端点与第二重复端点,在两端点间设置
曲线顶点,曲线的切线过闯入点和闯出点,构成曲线巡检路线,其中在和设置两个近似
点和构成一半的曲线巡检路线,在和间设置两个近似点和构成另一半的曲线巡
检路线,调整参数t的取值范围为,用于调整曲线巡检路线的具体形状;在第二曲线优
化公式中,由于仅有一个重复区域端点,因此仅需对闯入点和闯出点构建曲线巡检路线,并
将和通过调整参数以尽可能靠近重复区域端点进行调整,将直线巡检路线转化为曲线
巡检路线。
另外,对于无人机经过闯入点和闯出点同样也会产生偏转角,可以使用上述第二曲线优化公式,例如通过在原先路径上未到达闯入点的位置设置第一控制点,在闯入点与邻近重复区域端点间的位置设置第二控制点,通过第一控制点和第二控制点间设置两个相似点构建曲线路线,曲线路径以尽可能靠近闯入点进行调整,近似无人机经过闯入点,反之在无人机经过闯出点前同样进行第二曲线优化处理。
优选地,数字孪生平台包括安全监控模块;
安全监控模块用于根据巡检报告,对照预设方案进行综合评判,评判是否存在安全隐患,记录评判结果并对异常现象给出告警,向管理员推送评判结果。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解,本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此,凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的试验可以得到的技术方案,皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (7)
1.一种基于数字孪生的巡检***,其特征在于,包括:
巡检模块、分析模块和数字孪生平台;
所述巡检模块用于利用无人机对巡检场地不同位置进行航拍巡检,获得巡检场地不同位置的巡检图像;
所述分析模块用于对巡检图像进行储存并识别当前巡检图像是否为重复图像,对重复图像进行剔除;
所述数字孪生平台用于输入巡检图像、预设巡检路径和预设方案,构建巡检模拟场景呈现巡检过程并输出巡检报告;
所述识别当前巡检图像是否为重复图像包括:
对巡检图像进行定位操作输出位置特征,根据位置特征信息计算当前采集的巡检图像与已储存图像的相似度,根据相似度大小识别当前巡检图像是否为重复图像;
所述计算当前采集的巡检图像与已储存图像的相似度公式如下:
,
式中,为相似度,n为位置特征数目,/>为当前巡检图像的第i个位置特征,/>为已储存巡检图像的第i个位置特征。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的巡检***,其特征在于,所述***还包括传输模块;
所述传输模块用于在巡检模块、分析模块和数字孪生平台之间通过AeroMACS无线技术进行信息传输。
3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的巡检***,其特征在于,所述对巡检图像进行定位操作输出位置特征包括:
预设坐标系并将所述巡检图像输入3DPatMaxTool工具,选取所述巡检图像的多个参照点在预设坐标系中的位置,输出多个参照点的二维坐标和/或三维坐标的位置特征。
4.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生的巡检***,其特征在于,所述输出多个参照点的二维坐标和/或三维坐标的位置特征包括:
所述输出多个参照点的二维坐标的预设坐标系为二维坐标系;
所述输出多个参照点的三维坐标的预设坐标系为三维坐标系。
5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的巡检***,其特征在于,所述根据相似度大小识别当前巡检图像是否为重复图像包括:
设置相似阈值区间和约束时间阈值,当图像的相似度处于相似阈值区间,且当前巡检图像采集时间与已储存图像的采集时间之差小于约束时间阈值,则判定当前巡检图像为重复图像。
6.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的巡检***,其特征在于,所述数字孪生平台还用于通过构建巡检模拟场景呈现巡检过程,模拟无人机的仿真巡检,优化巡检路径并将优化巡检路径命令发送至巡检模块。
7.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的巡检***,其特征在于,所述数字孪生平台包括安全监控模块;
所述安全监控模块用于根据巡检报告,对照预设方案进行综合评判,评判是否存在安全隐患,记录评判结果并对异常现象给出告警,向管理员推送评判结果。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410183785.4A CN117768626B (zh) | 2024-02-19 | 2024-02-19 | 一种基于数字孪生的巡检*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410183785.4A CN117768626B (zh) | 2024-02-19 | 2024-02-19 | 一种基于数字孪生的巡检*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117768626A CN117768626A (zh) | 2024-03-26 |
CN117768626B true CN117768626B (zh) | 2024-06-11 |
Family
ID=90325992
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202410183785.4A Active CN117768626B (zh) | 2024-02-19 | 2024-02-19 | 一种基于数字孪生的巡检*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117768626B (zh) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115205712A (zh) * | 2022-04-07 | 2022-10-18 | 国网信息通信产业集团有限公司 | 一种基于孪生网络的无人机巡检图像快速查重方法和*** |
CN115935610A (zh) * | 2022-11-15 | 2023-04-07 | 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 | 一种架空线路无人机巡检策略优化方法和*** |
CN116231504A (zh) * | 2022-12-09 | 2023-06-06 | 华电新疆发电有限公司新能源分公司 | 一种升压站远程智能巡检方法、装置及*** |
CN117041311A (zh) * | 2023-09-12 | 2023-11-10 | 鑫达物管(北京)科技有限公司 | 一种基于数字孪生的智能巡检方法及装置 |
CN117498225A (zh) * | 2024-01-03 | 2024-02-02 | 山东黄金电力有限公司 | 一种无人机智能电力线路巡检*** |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20220096754A (ko) * | 2020-12-31 | 2022-07-07 | 한국전자통신연구원 | 디지털 트윈 에이전트를 이용한 실시간 시뮬레이션 방법 및 시스템 |
-
2024
- 2024-02-19 CN CN202410183785.4A patent/CN117768626B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115205712A (zh) * | 2022-04-07 | 2022-10-18 | 国网信息通信产业集团有限公司 | 一种基于孪生网络的无人机巡检图像快速查重方法和*** |
CN115935610A (zh) * | 2022-11-15 | 2023-04-07 | 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 | 一种架空线路无人机巡检策略优化方法和*** |
CN116231504A (zh) * | 2022-12-09 | 2023-06-06 | 华电新疆发电有限公司新能源分公司 | 一种升压站远程智能巡检方法、装置及*** |
CN117041311A (zh) * | 2023-09-12 | 2023-11-10 | 鑫达物管(北京)科技有限公司 | 一种基于数字孪生的智能巡检方法及装置 |
CN117498225A (zh) * | 2024-01-03 | 2024-02-02 | 山东黄金电力有限公司 | 一种无人机智能电力线路巡检*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117768626A (zh) | 2024-03-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111409788B (zh) | 一种无人船艇自主航行能力测试方法及*** | |
CN112084556A (zh) | 一种海量数据bim模型的轻量化显示方法及*** | |
CN110598655B (zh) | 人工智能云计算多光谱烟雾高温火花火灾监控方法 | |
CN114584571B (zh) | 基于空间计算技术的电网场站数字孪生同步通信方法 | |
KR102139172B1 (ko) | 가상환경에서의 자율주행차량 시뮬레이션 방법 | |
CN114758337B (zh) | 一种语义实例重建方法、装置、设备及介质 | |
CN112528508B (zh) | 电磁可视化方法和装置 | |
KR101405891B1 (ko) | 항공정보 현시 시스템 및 그 방법 | |
JP2022028870A (ja) | 車線検出方法、装置、電子機器、記憶媒体及び車両 | |
CN117351521B (zh) | 基于数字孪生的输电线鸟类检测方法、***、介质及设备 | |
CN111710041B (zh) | 基于多源异构数据融合展示技术的***及环境模拟方法 | |
CN111651649A (zh) | 一种输电线路及杆塔的虚拟围栏构建方法及*** | |
CN115082254A (zh) | 一种变电站精益管控数字孪生*** | |
CN115291515A (zh) | 一种基于数字孪生的自动驾驶仿真测试***及评价方法 | |
CN102521885B (zh) | 一种电网监测数据展现方法及装置 | |
CN116152863A (zh) | 一种人员信息识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN117392328B (zh) | 一种基于无人机集群的三维实景建模方法及*** | |
CN117768626B (zh) | 一种基于数字孪生的巡检*** | |
CN117523128A (zh) | 一种基于大数据实现城市信息的三维建模方法及*** | |
CN111951404A (zh) | 一种船舶管控方法、***、装置及存储介质 | |
CN116089261A (zh) | 一种面向直升机低空任务规划的地面验证***及方法 | |
WO2023049453A1 (en) | Traffic monitoring, analysis, and prediction | |
KR20160120955A (ko) | 수변구조물 피해탐지를 위한 대용량 다차원 영상정보 가시화 모듈 개발 | |
CN115546758A (zh) | 一种挖掘机施工盲区环境碰撞隐患预测方法 | |
CN115457411A (zh) | 航油管线无人化巡视方法、装置和航油安全运维*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |