[发明专利]一种基于自适应算法的无人机测绘方法及系统

说明书

一种基于自适应算法的无人机测绘方法及系统，包括步骤：获取无人机测绘数据及对应通信传输信号；根据气压、无人机高度、亮度数据对通信传输信号进行补全；将通信传输信号与补全值合并并调制到中频，传输至后台服务器；对后台服务器接收到的信号进行解调，获取解调后测绘影像数据并进行预处理，根据预处理后测绘影像数据的特征信息匹配历史测绘数据信息，对预处理后的特征信息与匹配成功的历史测绘数据信息进行显示，否则将预处理后的特征信息加入或取代历史测绘数据信息。本发明实现了预处理后的特征信息与历史测绘信息的匹配，补全值提高了测绘的准确率以及识别速度，增强了传输效率，从而改善用户体验。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体地涉及一种基于自适应算法的无人机测绘方法及系统。

背景技术

目前，随着无人机电子技术的快速发展，无人机测绘相关技术迅猛发展，并加上相应图像和视频等信息达到与现实测绘场景相结合，大大提升了测绘的准确度以及可读性，是近年来计算机测绘与无人机领域备受关注的热点。

现有技术中，虽然存在无人机测绘方法及系统，测绘准确度较低，数据传输速率较慢，且不能够实现与历史数据的匹配，对现有的对测绘数据定期及时更新的大量需求并不匹配；现有技术中只涉及无人机测绘泄露信息的加和，未有对无人机测绘失真信息的考虑，实现无人机测绘与现实需求的高度融合匹配是实现无人机测绘准确度及可读性等大幅提高的关键。如何能够让测绘更加智能化，人性化，提高其运行效率及准确度，增强用户可读性成为新的研究课题，但是现有无人机传输准确性以及效率较低；且主要是针对现有测绘的处理，没有涉及与历史测绘数据的结合，因此，一种能够增加测绘智能化程度的增强显示匹配技术成为了改进测绘效果的迫切需求，从而改善用户的体验。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于自适应算法的无人机测绘方法及系统，本发明的基于自适应算法的无人机测绘方法及系统显著了提高无人机数据准确度以及传输效率，在准确率方面大大增强，增强用户体验；一种基于自适应算法的无人机测绘方法，包括步骤：获取无人机测绘数据及对应通信传输信号B₁S(t)cos(w_ct+θ₁)，其中，B₁为通信传输信号幅度调节值，S(t)为测绘数据，w_c为载波频率，θ₁为通信传输信号相位值；根据气压、无人机高度、亮度数据对通信传输信号进行补全，补全值为B₂cos(w_ct+θ₂)，B₂为补全幅值经验值，补全幅值经验值B₂与无人机拍摄时的气压、无人机高度、亮度与标准设定值的差值正相关，t为时间，θ₂为补全通信传输信号相位值；将通信传输信号与补全值合并并调制到中频，传输至后台服务器；对后台服务器接收到的信号进行解调，获取解调后测绘影像数据并进行预处理，根据预处理后测绘影像数据的特征信息匹配历史测绘数据信息，对预处理后的特征信息与匹配成功的历史测绘数据信息进行显示，否则将预处理后的特征信息加入或取代历史测绘数据信息；所述测绘影像数据的特征信息包括视频图像信息、等高线数据信息、方位信息；所述匹配包括如下步骤：获取的预处理后测绘影像数据的特征信息包括像素点信息及对应的等高线信息、方位信息，构成三维立体信息搜寻窗体，搜寻窗体遍历历史测绘数据信息，当前搜寻窗体遍历完成后，下一帧获取的预处理后测绘影像数据的特征信息形成新的搜寻窗体进行遍历，匹配成功与否由搜寻窗体该位置像素点到历史测绘数据对应位置像素点的类似程度确定，类似程度由空间距F_d和关联距F_s表示，其中，F_d(i,j)＝F_d(d_EU(i,j))，F_s(i,j)＝F_s(d_RV(g_i,g_j))，d_EU(i,j)是像素i与像素j的空间距离，d_RV(g_i,g_j)是像素i和像素j的关联距离，

其中，