[发明专利]基于视觉导航的变电站无人机巡检方法及系统

权利要求书

1.一种基于视觉导航的变电站无人机巡检方法，其特征是，包括：

获取无人机采集的视频流数据，对视频流数据进行预处理，获取多张连续的视频帧图像；

将视频帧图像输入特征提取网络，提取变电站道路环境特征，将变电站道路环境特征分别输入偏航角预测网络和水平飞行预测网络，输出各方向的变电站道路的偏角参数和无人机飞行所需平移参数；

根据各方向的变电站道路的偏角参数，基于高斯混合模型，确定无人机偏航角，进而生成无人机旋转方向控制指令；根据无人机飞行所需平移参数，生成无人机平移控制指令；

基于无人机旋转方向控制指令和无人机平移控制指令，控制无人机飞行，进行巡检。

2.如权利要求1所述的一种基于视觉导航的变电站无人机巡检方法，其特征是，所述偏航角预测网络由一个Resnet残差块与四个全连接层构成，对于每一输入特征，偏航角预测网络输出n个方向的变电站道路的偏角参数和

3.如权利要求2所述的一种基于视觉导航的变电站无人机巡检方法，其特征是，所述偏航角预测网络的损失函数为标准负对数似然函数，公式为：

上式中，D为训练数据集标注的方向标签，j表示第j个样本，j∈[1[N]，N为训练数据集样本中的总数，x∈(-1，1)表示将图像中道路偏角的角度范围归一化后的值，P表示偏角方向为道路方向的概率；为偏航角预测网络的输出，即通过偏航角预测网络输出的各变电站道路的偏角参数；n表示变电站道路的道路方向个数。

4.如权利要求1所述的一种基于视觉导航的变电站无人机巡检方法，其特征是，所述水平飞行预测网络包含一个Resnet残差块和三个全连接层，用于预测无人机飞行所需平移参数

5.如权利要求4所述的一种基于视觉导航的变电站无人机巡检方法，其特征是，所述水平飞行预测网络的损失函数为均方误差损失，公式为：

上式中，T为平移标签，为预测平移标签，i表示第i个样本，i∈[1[N]，N为训练数据集样本中的总数。

6.如权利要求1所述的一种基于视觉导航的变电站无人机巡检方法，其特征是，所述根据各方向的变电站道路的偏角参数，基于高斯混合模型，确定无人机偏航角，进而生成无人机旋转方向控制指令，包括：

根据偏航角预测网络输出的各方向的变电站道路的偏角参数，基于高斯混合模型，获取各变电站道路方向的概率分布；

将概率大于预定阈值部分所对应的概率分布段的中点为无人机飞行候选旋转方向；

选取概率最高的无人机飞行候选旋转方向为输出旋转方向，将输出旋转方向作为无人机偏航角；

通过线性放缩将旋转方向线性转换为无人机旋转角速度，生成无人机旋转方向控制指令。

7.如权利要求1所述的一种基于视觉导航的变电站无人机巡检方法，其特征是，所述根据无人机飞行所需平移参数，生成无人机平移控制指令，包括：

根据水平飞行预测网络输出的无人机飞行所需平移参数，通过线性放缩将输出参数转换为无人机平移速度，生成无人机平移控制指令。

8.一种基于视觉导航的变电站无人机巡检系统，其特征是，包括无人机和地面站，所述无人机包括图像采集模块、机载处理模块和第一无线通信模块；所述地面站包括第二无线通信模块、数据读取模块和数据处理及控制模块；

所述图像采集模块用于采集变电站现场视频图像，并将采集的视频图像传输至机载处理模块，所述机载处理模块通过第一无线通信模块将采集的视频图像以视频流数据的形式传输至地面站；

地面站的第二无线通信模块用于获取无人机传输的视频流数据，所述数据读取模块用于获取无人机采集的视频流数据，对视频流数据进行预处理，获取多张连续的视频帧图像，并将视频帧图像传输至数据处理及控制模块，所述数据处理及控制模块用于执行如权利要求1-7任一项所述的基于视觉导航的变电站无人机巡检方法，下发控制指令，控制无人机飞行，进行巡检。