[发明专利]无人机巡采巡查的微区域智能划分方法及系统

权利要求书

1.一种无人机巡采巡查的微区域智能划分方法，其特征在于，包括：

获取待划分区域内的地理特征信息；

根据所述地理特征信息对所述待划分区域进行分类，得到至少一个地理特征区域；

根据所述地理特征区域的地理特征信息选择无人机，得到无人机飞行参数；

设置无人机往返时间且与所述无人机飞行参数计算得到所述地理特征区域内微区域的个数；

基于所述地理特征区域内微区域的个数计算各个所述微区域的边界。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机飞行参数包括续航时间和飞行速度；

所述设置无人机往返时间且与所述无人机飞行参数计算得到所述地理特征区域内微区域的个数，包括：

设置小于所述续航时间的时间作为无人机往返时间；

将所述续航时间减去所述无人机往返时间，得到无人机作业时间；

对所述地理特征区域使用航线规划算法，得到覆盖所述地理特征区域的航线；

计算所述地理特征区域的航线长度并除以所述飞行速度，得到所述地理特征区域的航线时间；

将所述航线时间除以所述无人机作业时间且向上取整，得到所述地理特征区域内微区域的个数。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述飞行参数包括旁向覆盖率、飞行高度和相机横向视场角；

所述对所述地理特征区域使用航线规划算法前，包括：

计算所述地理特征区域的航线间距；

所述航线间距的计算公式为：

d＝(1-p1)*2*H*tan(Fv1/2)

其中，d表示航线间距，p1表示所述旁向覆盖率，H表示所述飞行高度，Fv1表示所述相机横向视场角。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，计算所述地理特征区域的航线的长度，包括：

获取所述航线的起点、终点和各个转弯拐点的地理位置信息；

根据所述起点、终点和各个转弯拐点的地理位置信息分别计算所述起点到第一个所述转弯拐点、相邻两个所述转弯拐点以及最后一个所述转弯拐点到终点的距离并相加得到所述航线的长度。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，计算所述地理特征区域的航线的长度，包括：

获取所述地理特征区域的纵向长度和横向长度；

通过所述航线间距、所述纵向长度和横向长度计算所述航线长度，计算公式为：

其中，L为所述地理特征区域的纵向长度；M为所述地理特征区域的横向长度；d为所述航线间距；表示的向上取整。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述地理特征区域内微区域的个数计算各个所述微区域的边界，包括：

在所述地理特征区域内随机初始化多个位置点；

根据所述微区域个数将所述多个位置点分为N蔟，N等于所述地理特征区域内微区域的个数；

根据所述多个位置点的地理位置信息计算所述地理特征区域内各个所述微区域的边界。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述地理特征信息对所述划分区域进行分类，得到至少一个地理特征区域，包括：

从卫星遥感地图上选取出多个区域图并根据所述地理特征信息对各个所述区域图进行标注，得到训练数据；

使用所述训练数据训练预先构建的语义分割模型，迭代训练多次，最后得到训练完成的语义分割模型；

将所述待划分区域输入到所述训练完成的语义分割模型，训练完成的所述语义分割模型对所述待划分区域进行分类，得到至少一个地理特征区域。