一種公路巡查無人機圖像傳輸與處理方法與流程

2023-04-29 04:34:46 1

本發明專利屬於模式識別與智能系統類方向圖像處理領域的一種利用圖像識別、rtk技術和gis技術相結合新型圖像處理與傳輸方法。

背景技術：

在高速公路運營管理工作中，以往受之前科技發展水平及軟硬體技術和其它因素制約，高速公路日常巡查多採用的是人工目測巡查方式。巡查時由有關部門安排汽車上路。基於這樣一類的事情,需要上路發現問題後回到單位，錄入計算機系統進行處理,不僅浪費人力物力,而且極大地降低了效率。運用對圖片的識別和整合的速度、對比等方面現有技術不成熟。圖像識別是指圖形刺激作用於感覺器官，圖像距離的改變或圖像在感覺器官上作用位置的改變，都會造成圖像在視網膜上的大小和形狀的改變。

技術實現要素：

本發明專利所要解決的技術問題在於針對上述現有技術的不足，提供一種公路巡查無人機圖像傳輸與處理方法。

為解決上述和技術問題，本發明採用的技術方案是一種公路巡查無人機圖像傳輸與處理方法，其特徵在於該方法包括以下幾個步驟：步驟一圖將像處理成帶有時間、飛行速度信息、有經緯度網格、有時間、有裡程標註的圖像；步驟二將圖像處理後的數據與同一路段上雲儲存中的歷史數據相對比；步驟三進行智能處理判別；步驟四數據下發到各相關部門進行維修處理；步驟五傳至雲存儲保存記錄。

與現有技術相比，本發明的有益效果在於，本發明專利提供一種利用圖像識別、rtk技術和gis技術相結合新型圖像處理與傳輸方法。此發明解決了人工目測巡查方式存在的人工成本高、巡查效率低等諸多問題。也解決了圖像在感覺器官上作用位置的改變，會造成圖像在視網膜上的大小和形狀的改變的問題。

附圖說明

圖1是一種公路巡查無人機圖像傳輸與處理方法的工作流程圖。

圖中，1、時間，2、帶有裡程坐標的圖像，3、同一路段雲儲存歷史圖像，4、對比處理，5、ai處理器，6、人工判別，7、記憶並命名，8、派單維修，9、雲儲存幾部分組成。

具體實施方式

無人機巡查系統將採集到有精確定位數據經地面接收系統傳輸到5、ai處理器，在精確定位數據傳輸到5、ai處理器進行分析加工再處理的同時，也要將無人機巡查在同一時間節點採集到的原始圖像數據，以及無人機巡查時的飛行空速同時傳輸到5、ai處理器同時進行處理。

在圖像處理方面，利用gis其獨特的地理空間分析、快速的空間定位搜索和複雜的查詢功能、強大的圖形處理和表達能力、rtk技術，即兩個地面測站同時定位，從而達到消除誤差的目的，實時提供觀測點的三維坐標，達到釐米級的高精度和圖像識別技術。使gis技術和rtk技術與5、ai處理器相結合結，將具有同時間節點的數據進行匯總整理，從而形成帶有裡程坐標的和飛行速度信息、有經緯度網格圖像。使形成的2、帶有裡程坐標的圖像與3、同一路段雲儲存歷史圖像進行4、對比處理，整合後的圖像數據再與無人機巡查時拍攝圖片的1、時間上傳到5、ai處理器。

ai處理器5首先將圖像進行圖像灰度化、圖像濾波預處理，處理之後利用ai核心技能所配置的gpu-zv1.64處理進行識別判斷，識別方法是在9雲儲存的雲端資料庫中調用出與無人機實時拍攝照片3同一路段的雲儲存歷史圖像，再由ai處理器5分析實現將高速公路中的障礙實物自主分離，分析路面及相關輔助設施的具體情況，得到巡查問題結果後對其問題進行分析，從資料庫中找出相關問題與之對應，前期傳輸至人工判別模塊對所出問題進行確認。識別判斷的數據結果傳輸至平臺進行6人工判別，有問題的數據進7派單維修，沒問題的圖像進行圖像7記憶並命名存儲9雲存儲，完善資料庫使ai處理器5更加精準的分析出問題。