[发明专利]一种飞行器系统及其方法、计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种飞行器系统，其特征在于：包括：

一图像传感器；

一位置传感器，被配置为检测所述飞行器的当前位置；和

一处理器，被配置为：

接收有界区域的预期边界的规格；

使用距离所述预期边界至少阈值距离的至少部分有界区域的一个或多个图像生成有界区域的一模型；和

使用飞行器的当前位置来确定飞行器距离预期边界的距离在阈值距离内，并且作为响应，使用所生成的有界区域的模型和由所述图像传感器获取的预期边界的至少部分边界图像来确定更新的预期边界。

2.根据权利要求1所述飞行器系统，其特征在于：所述处理器配置为在导航所述飞行器时使用所述更新的预期边界。

3.根据权利要求1所述飞行器系统，其特征在于：确定更新的预期边界包括确定多个边界假设并使用所述模型评估多个边界假设的每个边界假设以选择多个边界假设中的一个边界假设作为所选边界假设。

4.根据权利要求3所述飞行器系统，其特征在于：确定更新的预期边界包括将所述所选边界假设与所述预期边界结合以生成更新的预期边界。

5.根据权利要求3所述飞行器系统，其特征在于：多个边界假设至少部分地随机确定。

6.根据权利要求3所述飞行器系统，其特征在于：评估每个边界假设包括对于每个边界假设，使用有界区域的模型评估在对应边界假设的第一侧上获取的边界图像的第一部分，并且使用有界区域的模型评估在相应边界假设的第二侧所获取的边界图像的第二部分。

7.根据权利要求3所述飞行器系统，其特征在于：选择所选边界假设包括确定所选边界假设的置信度度量并确定所述置信度度量大于置信度阈值。

8.根据权利要求1所述飞行器系统，其特征在于：有界区域的预期边界的规格至少部分地由用户规定的多边形的顶点来确定。

9.根据权利要求1所述飞行器系统，其特征在于：生成有界区域的模型包括分析至少所述部分有界区域的一个或多个图像的视觉特性，以统计地分析有界区域的特征。

10.根据权利要求1所述飞行器系统，其特征在于：有界区域的模型至少部分地使用由飞行器的处理器执行的机器学习来生成。

11.根据权利要求1所述飞行器系统，其特征在于：有界区域的模型至少部分地使用基础训练数据进行预训练。

12.根据权利要求1所述飞行器系统，其特征在于：生成有界区域的模型包括更新在飞行器的先前飞行期间预先训练过的模型。

13.根据权利要求1所述飞行器系统，其特征在于：确定更新的预期边界包括分析所述边界图像内的所选搜索区域，并且所述搜索区域对应于预期边界的不确定性。

14.根据权利要求1所述飞行器系统，其特征在于：所述处理器还配置为使用更新的预期边界来修改飞行器的飞行路线的航点。

15.根据权利要求1所述飞行器系统，其特征在于：所述飞行器包括喷雾器，并且使用喷雾器在有界区域上喷洒化学品是使用更新的预期边界进行控制的。

16.根据权利要求1所述飞行器系统，其特征在于：所述处理器还配置为检测在所述边界图像中获取的所述部分预期边界是侧向边界还是末端边界。

17.根据权利要求1所述飞行器系统，其特征在于：有界区域的模型至少部分地通过确定用于生成该模型的一个或多个图像之一中的所述预期边界的一侧向边界，并且仅对被识别为属于所述侧向边界的有界区域侧的一个图像的部分进行建模而生成。