[发明专利]一种基于多无人机的油井巡检方法、设备及介质

权利要求书

1.一种基于多无人机的油井巡检方法，其特征在于，所述方法包括：

获取油井巡检任务；其中，所述油井巡检任务包含有待巡检区域中各油井的地理坐标位置；

将所述油井巡检任务的待巡检区域划分为多个巡检子区域，并为每个巡检子区域分配对应功能的多个无人机；

确定所述多个巡检子区域中各无人机的最优飞行路径；

控制所述无人机按照所述最优飞行路径在巡检子区域进行图像采集，获取所述油井的初始拍摄图像；

根据所述初始拍摄图像具有的位置坐标，确定各巡检子区域中多个无人机初始拍摄图像的重叠区域；

过滤所述各巡检子区域的重叠区域，获取所述各巡检子区域的清晰图像作为待分析图像；

将所述各巡检子区域符合要求的待分析图像输入预先设置的油井隐患识别网络模型，输出所述油井的安全隐患类型及位置坐标。

2.根据权利要求1所述的一种基于多无人机的油井巡检方法，其特征在于，所述将所述油井巡检任务的待巡检区域划分为多个巡检子区域，具体包括：

获取所述待巡检区域中各油井设备的历史巡检动作；

基于聚类算法对所述历史巡检动作进行聚类分析，获得预设距离阈值内的历史巡检动作的聚类中心；其中，所述历史巡检动作包括：可疑人员巡检、油井设备漏油巡检、危险物巡检、可燃物巡检；

根据所述聚类中心的聚类范围对所述待巡检区域进行分割，获得多个巡检子区域。

3.根据权利要求1所述的一种基于多无人机的油井巡检方法，其特征在于，所述确定所述多个巡检子区域中各无人机的最优飞行路径，具体包括：

根据所述巡检子区域内的油井的坐标及油井的重要等级，确定所述无人机的初始油井坐标与目标油井坐标；

基于所述无人机的巡检任务确定所述无人机的飞行高度；

根据所述飞行高度截取所述巡检子区域的二维平面图；

基于所述二维平面图，确定所述无人机的飞行区域；

根据所述无人机的飞行区域、所述无人机的起点油井坐标与目标油井坐标，确定所述巡检子区域内的无人机通行路径；

基于变邻域搜索算法对所述无人机通行路径进行分析，获得所述巡检子区域的最优飞行路径。

4.根据权利要求1所述的一种基于多无人机的油井巡检方法，其特征在于，所述确定所述多个巡检子区域中各无人机的最优飞行路径之后，所述方法还包括：

在每个巡检子区域的最优飞行路径中选取多个拍摄位置；

根据所述拍摄位置及所述巡检子区域的范围，设置所述无人机各拍摄位置处的拍摄角度与及拍摄参数，以使所述拍摄图像覆盖所述巡检子区域内油井的预设故障巡检点。

5.根据权利要求1所述的一种基于多无人机的油井巡检方法，其特征在于，所述将所述各巡检子区域符合要求的待分析图像输入预先设置的油井隐患识别网络模型之前，所述方法还包括：

对所述各巡检子区域的待分析图像进行灰度校正和自适应直方图均衡化处理，获得所述待分析图像的校正图像；

基于预设的过滤方式对所述校正图像进行处理，去除所述校正图像的噪声数据，获得去噪图像；

将所述去噪图像作为各巡检子区域符合要求的待分析图像。

6.根据权利要求5所述的一种基于多无人机的油井巡检方法，其特征在于，所述基于预设的过滤方式对所述校正图像进行处理，去除所述校正图像的噪声数据，获得去噪图像，具体包括：

根据所述校正图像的预估噪声强度，确定小波变化的参数；其中所述参数包括：小波基函数、分解层数、阈值函数；

根据所述小波变换的参数对所述校正图像进行分解，获得所述校正图像的高频分量与低频分量；

利用高斯随机矩阵将所述高频分量投影到低频空间中，获得过滤噪声向量后的测量值；

对所述低频分量及所述测量值进行小波逆变换，以对所述去噪图像进行重构。