[发明专利]一种基于多无人机的涌潮潮头平面形态检测方法在审
申请号: | 202210480518.4 | 申请日: | 2022-05-05 |
公开(公告)号: | CN114897808A | 公开(公告)日: | 2022-08-12 |
发明(设计)人: | 赵梦雅;丁涛;占光洁;姜合;邓琴;马志斌;郑佳坤 | 申请(专利权)人: | 中国计量大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T5/30;G06T5/00;G06T3/40 |
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地址: | 310018 浙江省杭*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 无人机 涌潮 潮头 平面 形态 检测 方法 | ||
1.一种基于多无人机的涌潮潮头平面形态检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:各模块通电自检。对无人机模块、云台相机模块、NUC、自组网模块和地面站模块通电自检;
步骤2:集初始航点,飞控模块生成各航点信息;
步骤3:地面站控制各无人机起飞至初始航点悬停并调整姿态;
步骤4:当涌潮进入云台相机视野范围内,无人机切换至涌潮摄影模式,利用云台相机模块进行涌潮图像采集,并实时传输至NUC模块;
步骤5:NUC模块运行涌潮拼接算法,对涌潮图像进行同步拼接;
步骤6:NUC模块运行跟踪算法,实时保持动态涌潮跟踪;
步骤7:每间隔给定的距离,飞控模块给云台相机模块发送拍照指令,重复步骤4-步骤6;
步骤8:任务完成,各无人机返航。
2.根据权利要求1所述的一种基于多无人机的涌潮潮头平面形态检测方法,其特征在于,所述步骤1的具体步骤为:打开飞行器,用移动设备连接APP,进入图传界面,点击图传界面的顶部进入飞行器状态列表,可以看到模块自检和该飞行器各个模块的状态,重点检查模块自检、指南针、IMU、电调状态、云台状态是否异常。
3.根据权利要求1所述的一种基于多无人机的涌潮潮头平面形态检测方法,其特征在于,所述步骤2的具体步骤为:将初始坐标、期望航向、期望距离和无人机数量通过地面站节点发送至自组网模块,再由自组网模块分发至所有无人机节点,各无人机节点的飞控模块运行航点生成算法生成航点信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于多无人机的涌潮潮头平面形态检测方法,其特征在于,所述步骤3的具体步骤为:在涌潮来临之前,通过地面站模块向自组网模块发送“起飞”控制命令,各无人机节点将根据生成的航点信息,依次飞往任务起始点江面上方悬停等待,并调整无人机姿态以及控制云台相机模块的三轴航拍角度。
5.根据权利要求1所述的一种基于多无人机的涌潮潮头平面形态检测方法,其特征在于,所述步骤4的具体步骤为:打开无人机搭载的云台相机,等待涌潮到来,当涌潮进入云台相机视野范围内时,地面站将无人机飞行模式切换至涌潮摄影模式,云台相机模块在摄影模式下进行涌潮图像采集,并实时将采集到的涌潮图像传输至NUC模块。
6.根据权利要求1所述的一种基于多无人机的涌潮潮头平面形态检测方法,其特征在于,所述步骤5的具体步骤为:NUC模块运行涌潮拼接算法,将各无人机采集的沿涌潮宽度方向的涌潮图像进行同步拼接。
7.根据权利要求6所述的一种基于多无人机的涌潮潮头平面形态检测方法,其特征在于,所述涌潮拼接算法具体步骤如下:
7-1:首先加载图像,运用中值滤波消除图像中的噪声,为后面图像配准做好基础;
7-2:然后采用基于不变量的SIFT算法进行图像配准,建立DOG尺度空间,提取尺度空间中的关键点,生成基准图和待配准图的特征点描述子;
7-3:再采用暴力匹配方法进行涌潮特征点匹配,计算某一个特征点描述子与其他所有特征点描述子之间的距离,再将得到的距离进行排序,取距离最近的一个作为匹配点,通过对所有匹配集合的距离进行排序,选取距离最近的50个作为匹配点集;
7-4:采用RANSAC算法来消除匹配过程中特征点的误匹配;
7-5:最后采用像素间距离加权的方法对拼接的图像进行融合,消除拼接的图像序列之间存在的曝光差异等问题,提高全景图像的质量。
8.根据权利要求1所述的一种基于多无人机的涌潮潮头平面形态检测方法,其特征在于,所述步骤6的具体步骤为:NUC模块运行涌潮跟踪算法,计算出涌潮当前的行进速度,而后反馈给飞控系统来智能地调整无人机飞行速度,以保证无人机始终处于涌潮正上方,最终实现多无人机的涌潮智能跟踪观测。
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