【技术实现步骤摘要】
本申请涉及无人机控制的，尤其是涉及基于人工智能的无人机巡检控制方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、随着无人机技术的迅速发展和普及，使得无人机在各行各业中的应用越来越广泛；尤其在巡检领域，无人机的使用已经成为了重要的巡检方式；因此，对无人机巡检应急控制也变得越来越重要。
2、传统的无人机巡检控制方法主要依赖人工操作，在发现无人机发生故障后，由人工重新派遣无人机填补空缺。
3、但是，由于传统的无人机巡检控制方法主要依赖人工干预调整，无法快速对无人机进行快速调控，应急响应过长，容易发生巡检数据不完整的情况发生。
技术实现思路
1、为了缩短无人机应急响应时间，本申请提供基于人工智能的无人机巡检控制方法、装置、设备及介质。
2、第一方面，本申请提供一种基于人工智能的无人机巡检控制方法，采用如下的技术方案：
3、一种基于人工智能的无人机巡检控制方法，包括：
4、获取勘测图像信息；
5、基于所述勘测图像信息，确定待巡检区域以及障碍物信息；
6、基于所述待巡检区域，确定起降位置信息，所述起降位置信息为无人机巡检开始起飞点以及巡检结束降落点对应的位置信息；
7、基于所述障碍物信息以及所述起降位置信息，确定巡检路径信息；
8、获取所述无人机巡检时的巡检图像信息；
9、若所述巡检图像信息与预设巡检图像信息不一致，则确定故障无人机对应的故障位置信息以及故障无人机邻近无人机对应的相邻位
10、基于所述故障位置信息、所述相邻位置信息以及所述巡检路径信息，生成无人机第一控制指令。
11、通过采用上述技术方案，在获取勘测图像信息后，通过勘测图像信息，确定出待巡检区域以及障碍物信息，从而对需要进行巡检的区域进行初步勘测，为后续规划巡检路径信息提供基础；随即，根据待巡检区域，对无人机巡检开始以及巡检结束对应的位置信息进行规划，确定出起降位置信息；之后，根据障碍物信息以及起降位置信息对巡检过程中无人机行驶的路线进行规划，确定出巡检路径信息，从而有效规划无人机巡检的巡检路线；将获取到的巡检图像信息与预设巡检图像阈值进行比对，若巡检图像信息与预设巡检图像阈值不一致，则说明此时无人机可能出现故障无法正常传输巡检图像信息，随即确定出故障无人机对应的故障位置信息以及故障无人机邻近无人机对应的相邻位置信息；根据故障位置信息、相邻位置信息以及巡检路径信息，生成无人机第一控制指令，从而达到控制没有发生故障的无人机快速弥补由于故障造成巡检数据不完整的情况；从而提高应急效率，缩短无人机应急响应时间。
12、在一种可能的实现方式中，所述所述基于所述勘测图像信息，确定待巡检区域以及障碍物信息，包括：
13、对所述勘测图像信息进行特征提取，确定特征信息，所述特征信息包括所述勘测图像信息中的每个障碍物特征以及检测目标特征；
14、对所述特征信息进行识别，确定检测目标位置；
15、基于所述检测目标位置，确定待巡检区域；
16、对特征信息进行边缘检测，确定轮廓信息，所述轮廓信息包括勘测图像信息中每个障碍物轮廓；
17、基于所述轮廓信息，确定所述障碍物信息。
18、通过采用上述技术方案，对所述勘测图像信息进行特征提取，得到特征信息；随即对特征信息进行识别，通过检测目标特征，确定出检测目标所在位置，即检测目标位置；根据检测目标位置，确定出待巡检区域，确保每个检测目标都能包含在待巡检区域内；之后，对特征信息的边缘进行提取，进而准确地确定特征信息内每个障碍物的轮廓信息；对轮廓信息进行识别，确定出障碍物信息；从而提高路径规划的准确性。
19、在一种可能的实现方式中，所述基于所述障碍物信息以及所述起降位置信息，确定巡检路径信息，包括：
20、基于所述障碍物信息，确定障碍物影响范围；
21、基于所述障碍物影响范围以及所述检测目标位置，确定航线范围；
22、根据所述航线范围以及所述起降位置信息，确定所述巡检路径信息。
23、通过采用上述技术方案，在确定出障碍物信息后，通过分析确定出障碍物影响范围，从而避免与障碍物发生碰撞，提高飞机的安全性；随即，根据障碍物影响范围以及检测目标位置，确定出航线范围，从而提高航行的效率；基于航向范围以及起降位置信息，规划出巡检路径信息；从而提高巡检路径的准确性。
24、在一种可能的实现方式中，所述基于所述待巡检区域，确定起降位置信息，包括：
25、获取环境信息；
26、基于所述待巡检区域以及环境信息，确定候选位置信息，所述候选位置信息为无人机起飞或降落候选点对应的位置信息；
27、若所述候选位置信息与预设候选位置信息一致，则确定评估结果；
28、若所述评估结果满足预设评估结果，则确定所述候选位置信息为所述起降位置信息。
29、通过采用上述技术方案，在获取到环境信息后，通过对待巡检区域以及环境信息进行识别，确定出无人机起飞或降落候选点对应的位置信息，即候选位置信息；若所述候选位置信息与预设候选位置信息一致，则说明该候选位置信息符合无人机起飞以及降落的标准，根据评估标准数据库确定出每个候选位置信息对应的评估结果；若评估结果大于预设评估结果，则说明选择该候选位置信息进行起飞或降落时操作更加便捷，则将该候选位置信息确定为起降位置信息，从而确定出最佳的起降位置。
30、在一种可能的实现方式中，所述确定故障无人机以及故障无人机邻近无人机对应的相邻位置信息，包括：
31、对所述巡检图像信息进行特征提取，确定颜色特征信息；
32、基于所述颜色特征信息，确定黑色特征信息对应的第一数量以及彩色特征信息对应的第二数量；
33、将所述第一数量以及第二数量进行比值计算，确定特征比值信息；
34、若所述特征特征信息大于预设特征比值阈值，则确定所述巡检图像信息为故障图像信息；
35、获取所述故障图像信息对应的无人机的运行状态以及无人机位置信息；
36、基于所述故障图像信息以及所述运行状态，确定所述故障无人机；
37、根据所述无人机位置信息以及所述故障无人机，确定所述相邻位置信息。
38、通过采用上述技术方案，得到巡检图像信息后，对巡检图像进行特征提取，确定出巡检图像信息对应的颜色特征信息；随即，统计出黑色特征信息以及彩色特征信息对应的第一数量以及第二数量；将第一数量以及第二数量进行比值计算，确定出特征比值信息，并将计算出的特征比值信息与预设特征比值阈值进行对比，若特征比值信息大于预设特征比值信息则说明此时得到的巡检图像信息出现异常，无法得到完整的巡检图像信息，将其巡检图像信息设定为故障图像信息；接收到由无人机的运行状态以及无人机位置信息后，若运行状态为正常运行则说明此时可能为图片传输出现了问题；根据无人机位置信息以及故障无本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的无人机巡检控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的无人机巡检控制方法，其特征在于，所述基于所述勘测图像信息，确定待巡检区域以及障碍物信息，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的无人机巡检控制方法，其特征在于，所述基于所述障碍物信息以及所述起降位置信息，确定巡检路径信息，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的无人机巡检控制方法，其特征在于，所述基于所述待巡检区域，确定起降位置信息，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的无人机巡检控制方法，其特征在于，所述确定故障无人机以及故障无人机邻近无人机对应的相邻位置信息，包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的无人机巡检控制方法，其特征在于，所述基于所述故障位置信息、所述相邻位置信息以及所述巡检路径信息，生成无人机第一控制指令，包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的无人机巡检控制方法，其特征在于，所述确定应急时长，之后还包括：
8.一种基于人工智能的
9.一种电子设备，其特征在于，该电子设备包括：
10.一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，当所述计算机程序在计算机中执行时，令所述计算机执行权利要求1～7任一项所述的一种基于人工智能的无人机巡检控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的无人机巡检控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的无人机巡检控制方法，其特征在于，所述基于所述勘测图像信息，确定待巡检区域以及障碍物信息，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的无人机巡检控制方法，其特征在于，所述基于所述障碍物信息以及所述起降位置信息，确定巡检路径信息，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的无人机巡检控制方法，其特征在于，所述基于所述待巡检区域，确定起降位置信息，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的无人机巡检控制方法，其特征在于，所述确定故障无人机以及故障无人机邻近无人机对应的相邻...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，帖琴修，王瑞，宋文军，
申请(专利权)人：山西航越科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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