一种电力杆塔自巡检方法、装置、无人机及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电力杆塔自巡检方法、装置、无人机及存储介质。该方法包括：在无人机本体飞行至待巡检杆塔上方后，控制无人机本体按照给定巡检航线飞行；检测到无人机本体的当前飞行位置满足捕获条件时，控制云台摄像机捕获相对待巡检杆塔的点位图像；根据点位图像以及预先创建的基准图像集，确定无人机巡检的姿态校正信息；按照姿态校正信息对无人机本体及云台摄像机进行巡检姿态校正，并在持续飞行中返回继续执行点位图像捕获操作，直至达到飞行终点。本发明专利技术实施例，根据点位图像以及预先创建的基准图像集，确定无人机巡检的姿态校正信息，并按照姿态校正信息进行巡检姿态校正，实现精准调整航线和飞行姿态，从而更好地实现巡检业务需求。检业务需求。检业务需求。

【技术实现步骤摘要】
一种电力杆塔自巡检方法、装置、无人机及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及无人机电网巡检
，尤其涉及一种电力杆塔自巡检方法、装置、无人机及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，无人机巡检逐渐被应用于电网巡检业务。电网巡检业务主要方式是由无人机人工操作，该方式巡检效率低人力、成本高、且巡检效果因人而异不统一，因此逐渐衍生出无人机自主巡检的需求。现有技术中，无人机自主巡检技术也存在智能化和自动化程度的区别，主要区别在于航线规划上。对于智能化程度较低的方案主要有两种，一种是人工示教航点生成航线，另一种是使用地理信息系统(Geographic Information System，GIS)点云地图航迹规划，然而用这两种方法实现全自动巡检，均需要投入较大人力、物力做前期准备，需要较多的先验信息，且每次准备的先验信息只能适用一个杆塔，不具备通用性，不能够真正做到智能化低成本自主巡检。对于高度智能化的全自主巡检方案，主要有视觉感知、雷达感知和多传感器融合的方案，虽然其可适应多个塔或者多类塔的巡检场景，但在现阶段发展也并不成熟，使得感知权重增加的同时也使得对航线和飞行姿态的调整不够精确，降低了航线规划的精度和飞行控制的精度，从而不能满足巡检业务的需求，因此提升航线规划的精度以及飞行精度也就成为了完全自主巡检技术的瓶颈。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种电力杆塔自巡检方法、装置、无人机及存储介质，以实现对航线和飞行姿态的精准调整，提高无人机航线精度和飞行精度，从而更好地实现巡检业务需求。r/>[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种电力杆塔自巡检方法，该方法应用于无人机，所述无人机包括无人机本体以及云台摄像机，所述方法包括：
[0005]在无人机本体飞行至待巡检杆塔上方后，控制无人机本体按照给定巡检航线飞行；
[0006]检测到所述无人机本体的当前飞行位置满足捕获条件时，控制云台摄像机捕获相对所述待巡检杆塔的点位图像；
[0007]根据所述点位图像以及预先创建的基准图像集，确定无人机巡检的姿态校正信息，其中，所述基准图像集中包含至少一张按照目标巡检视角捕获的关键点位图像；
[0008]按照所述姿态校正信息对无人机本体及云台摄像机进行巡检姿态校正，并在持续飞行中返回继续执行点位图像捕获操作，直至达到飞行终点。
[0009]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种电力杆塔自巡检装置，该装置应用于无人机，所述无人机包括无人机本体以及云台摄像机，所述装置包括：
[0010]航线给定模块，用于在在无人机本体飞行至待巡检杆塔上方后，控制无人机本体按照给定巡检航线飞行；
[0011]第一图像捕获模块，用于检测到所述无人机本体的当前飞行位置满足捕获条件
时，控制云台摄像机捕获相对所述待巡检杆塔的点位图像；
[0012]信息确定模块，用于根据所述点位图像以及预先创建的基准图像集，确定无人机巡检的姿态校正信息，其中，所述基准图像集中包含至少一张按照目标巡检视角捕获的关键点位图像；
[0013]第二图像捕获模块，用于按照所述姿态校正信息对无人机本体及云台摄像机进行巡检姿态校正，并在持续飞行中返回继续执行点位图像捕获操作，直至达到飞行终点。
[0014]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种无人机，包括：无人机本体、固定设置于所述无人机本体上的云台摄像机、还包括：一个或多个控制器；
[0015]存储器，用于存储一个或多个程序，
[0016]当所述一个或多个程序被所述一个或多个控制器执行，使得所述一个或多个控制器实现如第一方面所述的电力杆塔自巡检方法。
[0017]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一所述的电力杆塔自巡检方法。
[0018]本专利技术实施例的上述技术方案，通过在无人机本体飞行至待巡检杆塔上方后，控制无人机本体按照给定巡检航线飞行；检测到无人机本体的当前飞行位置满足捕获条件时，控制云台摄像机捕获相对待巡检杆塔的点位图像；根据点位图像以及预先创建的基准图像集，确定无人机巡检的姿态校正信息，按照姿态校正信息对无人机本体及云台摄像机进行巡检姿态校正，并在持续飞行中返回继续执行点位图像捕获操作，直至达到飞行终点。本专利技术实施例，根据点位图像以及预先创建的基准图像集，确定无人机巡检的姿态校正信息，按照姿态校正信息对无人机本体及云台摄像机进行巡检姿态校正，实现了对航线和飞行姿态的精准调整，提高了无人机航线精度和飞行精度，从而更好地实现巡检业务需求。与现有技术相比，所采用的电力杆塔自巡检方法方法，提升了航线规划的精度以及飞行精度，具备一定的通用性，可以适用于多个塔或者多类塔的巡检场景，且无需大量的先验信息，节省了人力以及物力，降低了成本。
附图说明
[0019]图1为本专利技术实施例一提供的一种电力杆塔自巡检方法的流程图；
[0020]图2为本专利技术实施例二提供的一种电力杆塔自巡检方法的流程图；
[0021]图3为本专利技术实施例二提供的一种电力杆塔自巡检方法的流程示意图；
[0022]图4为本专利技术实施例二提供的一种无人机飞行姿态精准调整阶段的流程示意图；
[0023]图5本专利技术实施例二提供的一种姿态调整的结构示意图；
[0024]图6为本专利技术实施例三提供的一种电力杆塔自巡检装置的结构示意图；
[0025]图7为本专利技术实施例四提供的一种无人机的结构示意图。
具体实施方式
[0026]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。
[0027]在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。此外，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0028]本专利技术使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”。
[0029]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本专利技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0030]实施例一
[0031]图1为本专利技术实施例一提供的一种电力杆塔自巡检方法的流程图，本实施例可适用于对电力杆塔进行自本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力杆塔自巡检方法，其特征在于，应用于无人机，所述无人机包括无人机本体以及云台摄像机，所述方法包括：在无人机本体飞行至待巡检杆塔上方后，控制无人机本体按照给定巡检航线飞行；检测到所述无人机本体的当前飞行位置满足捕获条件时，控制云台摄像机捕获相对所述待巡检杆塔的点位图像；根据所述点位图像以及预先创建的基准图像集，确定无人机巡检的姿态校正信息，其中，所述基准图像集中包含至少一张按照目标巡检视角捕获的关键点位图像；按照所述姿态校正信息对无人机本体及云台摄像机进行巡检姿态校正，并在持续飞行中返回继续执行点位图像捕获操作，直至达到飞行终点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测到所述无人机本体的当前飞行位置满足捕获条件时，控制云台摄像机捕获相对所述待巡检杆塔的点位图像，包括：根据所述巡检航线确定所述无人机本体飞行的下一巡检关键点；检测到无人机本体的当前飞行位置处于下一巡检关键点时，确定满足捕获条件；控制所述云台摄像机捕获包含所述下一巡检关键点的巡检图像，作为相对所述待巡检杆塔的点位图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述点位图像以及预先创建的基准图像集，确定无人机巡检的姿态校正信息，包括：从所述点位图像中提取包含所述下一巡检关键点的巡检目标框，并从所述基准图像集中选定包含所述下一巡检关键点的目标关键点位图像；确定所述巡检目标框中下一巡检关键点的当前姿态特征向量，以及所述目标关键点位图像中下一巡检关键点的目标姿态特征向量；根据所述当前姿态特征向量与所述目标姿态特征向量，确定无人机巡检的姿态校正信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述巡检目标框中下一巡检关键点的当前姿态特征向量，以及所述目标关键点位图像中下一巡检关键点的目标姿态特征向量，包括：按照设定的滑动窗口，遍历所述巡检目标框以及目标关键点位图像；获得所述巡检目标框所包括各特征点的第一特征点信息，并基于各所述第一特征点信息构成当前姿态特征向量；获得所述目标关键点位图像所包括各特征点的第二特征点信息，并基于各所述第二特征点信息构成目标姿态特征向量。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓刚林，苏阔，胡冬，程亮，曹亚兵，董润茹，
申请(专利权)人：上海复亚智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：