[发明专利]一种基于机器视觉的无人机智能识别系统

权利要求书

1.一种基于机器视觉的无人机智能识别方法，其特征在于，所述基于机器视觉的无人机智能识别方法包括：

获取目标无人机的基站位置数据，并根据所述基站位置数据对所述目标无人机发送交通识别飞行指令；

对所述交通识别飞行指令进行指令解析，得到所述交通识别飞行指令对应的目标检测线路和地面识别任务；

调用所述目标无人机中的图像采集终端执行所述地面识别任务，并对所述目标检测线路进行地面图像采集，得到地面图像数据；

获取所述目标无人机的飞行位置数据，并根据所述飞行位置数据计算所述目标无人机的飞行参数数据；

根据所述飞行参数数据对所述目标无人机进行重定位处理，得到重定位数据，并根据所述重定位数据判断是否对所述目标无人机执行返航操作；

若是，则根据所述重定位数据生成无人机返航飞行指令，并根据所述无人机返航飞行指令将所述地面图像数据传输至预置的后台智能识别模型进行道路交通流量识别，得到道路交通流量识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的无人机智能识别方法，其特征在于，所述基于机器视觉的无人机智能识别方法还包括：

通过所述目标无人机接收所述交通识别飞行指令，并对所述目标无人机进行飞行环境分析，得到目标飞行环境数据；

对所述目标飞行环境数据进行环境数据解析，得到环境数据解析结果；

根据所述环境数据解析结果确定所述目标无人机的飞行状态；

根据所述飞行状态判断所述目标无人机是否执行所述交通识别飞行指令，得到判断结果，其中，所述判断结果包括：执行和不执行。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的无人机智能识别方法，其特征在于，所述获取所述目标无人机的飞行位置数据，并根据所述飞行位置数据计算所述目标无人机的飞行参数数据，包括：

获取所述目标无人机在预设时段内的历史飞行路径，并对所述历史飞行路径进行路段分类，得到目标路段类型；

基于所述目标路段类型，计算所述目标无人机对应的飞行位置数据；

根据所述飞行位置数据对所述目标检测线路进行路径更新，得到路径更新数据；

根据所述路径更新数据计算所述目标无人机的剩余巡航时间，并根据所述路径更新数据和所述剩余巡航时间生成所述目标无人机的飞行参数数据。

4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的无人机智能识别方法，其特征在于，所述基于所述目标路段类型，计算所述目标无人机对应的飞行位置数据，包括：

根据所述目标路段类型，对所述目标无人机进行定位关系映射模型匹配，得到目标定位关系映射模型；

根据所述目标定位关系映射模型，对所述目标无人机进行定位数据分析和计算，得到所述目标无人机对应的飞行位置数据。

5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的无人机智能识别方法，其特征在于，所述根据所述飞行参数数据对所述目标无人机进行重定位处理，得到重定位数据，并根据所述重定位数据判断是否对所述目标无人机执行返航操作，包括：

根据所述飞行参数数据，对所述目标无人机发送飞行重定位指令；

根据所述飞行重定位指令和所述飞行参数数据，对所述目标无人机进行重定位操作，得到重定位数据；

根据所述重定位数据，判断是否对所述目标无人机执行返航操作。

6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的无人机智能识别方法，其特征在于，所述若是，则根据所述重定位数据生成无人机返航飞行指令，并根据所述无人机返航飞行指令将所述地面图像数据传输至预置的后台智能识别模型进行道路交通流量识别，得到道路交通流量识别结果，包括：

若是，则根据所述重定位数据生成无人机返航飞行指令；

根据所述无人机返航飞行指令对所述地面图像数据进行数据分包，得到所述地面图像数据对应的多个图像数据包；

分别将所述多个图像数据包传输至预置的后台智能识别模型，并通过所述后台智能识别模型对所述多个图像数据包进行数据包解析，得到所述地面图像数据；

基于所述后台智能识别模型对所述地面图像数据进行道路交通流量识别，得到道路交通流量识别结果。