CN105468789A - 基于无人飞行器拍摄的图像处理装置及其图像处理方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于无人飞行器拍摄的图像处理装置及其图像处理方法，该装置包括测量模块(1)、拍摄设备(2)和图像处理装置(3)，所述测量模块(1)测量无人飞行器的飞行状态数据以及所述拍摄设备(2)的拍摄参数，所述图像处理装置(3)包括存储器(4)和处理器(5)，所述存储器(4)存储有数据库，所述数据库包括与所述飞行状态数据和所述拍摄参数相关联的关键词；当测量模块(1)发送拍摄时刻下的飞行状态数据和拍摄参数到所述存储器(4)以及拍摄设备(2)发送拍摄素材到所述存储器(4)，所述处理器(5)在所述数据库中基于所述飞行状态数据和/或所述拍摄参数读取相应的关键词，并根据预定顺序采用所述关键词对所述拍摄素材命名。
Description
技术领域
本发明属于航拍领域，特别是涉及一种基于无人飞行器拍摄的图像处理装置及其图像处理方法。
背景技术
无人飞行器航拍是一个集单片机技术、航拍传感器技术、GPS导航航拍技术、通讯航拍服务技术、飞行控制技术、任务控制技术、编程技术等多技术并依托于硬件的高科技产物，其拍摄影像具有高清晰、大比例尺、小面积、高现势性的优点。且无人飞行器为航拍摄影提供了操作方便，易于转场的遥感平台；起飞降落受场地限制较小，在操场、公路或其他较开阔的地面均可起降，其稳定性、安全性好，转场等非常容易；小型轻便、低噪节能、高效机动、影像清晰、轻型化、小型化、智能化更是无人飞行器航拍的突出特点。应用多旋翼无人机进行特定区域的监控可以不必担心人员安全，也不必担心飞行员的体力限制。无人飞行器可以执行各种最为危险的任务，例如在环境恶劣、人无法靠近的环境下采用无人机进行实时监控。因此，采用无人飞行器来实现航拍现在已经得到广泛应用，其中，随着多旋翼式无人飞行器的普及，越来越多的人开始了解和使用多旋翼式无人飞行器。尤其是利用多旋翼式无人飞行器来实施航拍，成为当下热门，并且完成航拍之后用户非常有意愿将这些得来不易的视频内容在互联网上进行分享。但是这种航拍视频的分享有一个问题，由于当前航拍技术还在发展之中，航拍视频中存在大量的重复内容作品，即使拍摄地点不同，有时候航拍内容和形式也很相近。
对于大量展示航拍内容的互联网网站或者互联网分享社区而言，大量内容、形式接近的视频作品也容易引发审美疲劳，驱逐用户离开网站。同时对于那些想要得到某种特定类型的航拍视频的用户来说，也导致检索困难。
因此，需要有一种方式能够有利于对航拍视频内容的整理和分类。
另外，对于航拍视频的命名，其实对于用户来说也是个问题。一段精美的航拍视频怎么取个好名字，其实也非常依赖于用户的个人水平。不乏拍摄技术好、无人机飞行器操控技术高的飞手，但是不会给视频取名字，导致精彩的航拍结果淹没于海量的视频信息中去。
专利文献CN101625688公开了一种用于影像撷取装置的相片管理系统，其包括一个存储单元、一个数据库、一个检索单元、一个分类单元及一个建立单元，所述存储单元内存储有多个相片，所述相片的文件信息中包括与所述相片相应的拍摄地点坐标，所述数据库内存储有坐标信息及与所述坐标信息相对应的地点名，所述检索单元用于根据所述存储单元内的各相片的拍摄地点坐标在所述数据库内检索以得到与所述相片相对应的地点名，所述建立单元以所述地点名为目录名在所述存储单元内建立目录，所述分类单元用于根据所述拍摄地点坐标将与其相应的相片分类至与所述坐标相对应的地点名的目录名内。该专利可根据相片的拍摄地点坐标查找数据库以得到与所述相片相应的地点名，以地点名建立目录并将相应相片分类至该目录内，方便使用者根据相片的拍摄地点管理相片。但该专利仅是通过地点来分类相片，由于无人飞行器的飞行状态对航拍产生非常大的影响，如俯冲和加速等，该专利不能利用飞行状态数据对拍摄素材进行分类命名且不能记录拍摄时刻下的相关信息，以及不能根据多种参数对拍摄素材进行如排序、调用等处理，更不能对海量的拍摄素材进行分类和命名。
专利文献CN102202173公开了一种照片自动命名方法，包括以下步骤：当拍摄照片时获取关于拍摄地点的GPS信息；对拍摄的照片进行解析以获得拍摄的照片的人物信息和背景信息；获取拍摄的照片的时间信息；通过将GPS信息和拍摄的照片的背景信息关联，来确定拍摄地点；根据拍摄地点、人物信息和时间信息，以语义性描述语言对拍摄的照片进行自动命名，其中，所述自动命名的步骤包括：根据解析的人物信息确定拍摄的照片中是否存在人物；如果拍摄的照片中不存在人物，则确定先前存储的照片中是否存在与拍摄的照片相同的拍摄地点；如果不存在相同的拍摄地点，则以包含拍摄地点和一日行的语义性描述语言对拍摄的照片进行命名；如果存在相同的拍摄地点，则确定先前存储的具有相同拍摄地点的照片中是否存在与拍摄的照片日期相同的时间信息；如果存在日期相同的时间信息，则以包含拍摄地点和一日行的语义性描述语言对拍摄的照片进行命名；如果不存在日期相同的时间信息，则以包含拍摄地点和M次行的语义性描述语言对拍摄的照片进行命名，其中，M是大于1的正整数。该专利根据提取的照片数据信息自动按照拍摄地点、照片内容(包括照片背景和人物信息)以及拍摄时间等要素以语义性描述语言对照片进行自动命名，但其不能利用飞行状态数据对拍摄素材进行分类命名，以及不能根据多种参数对拍摄素材进行如排序、调用等处理，更不能对海量的拍摄素材进行分类和命名。
由于根据无人飞行器及其所应用的云台、拍摄设备的不同，其拍摄出来的航拍视频的效果也是不一致的，所以这些拍摄指标反映了拍摄结果的一部分属性；同样根据被拍摄对象的特性，比如拍摄对象也能反映出拍摄结果的一部分属性；由于航拍视频命名的随意性和不确定性，随着用户数量的增多，各种个性化的命名方式不断出现，将导致很难从名称预判出航拍视频的具体内容，无论是对于航拍视频的分享网站还是对于使用该网站来搜索目的视频的用户来说，都造成了不便。
因此，本领域急需一种装置和方法，其能够依据上述指标来给航拍视频自动命名，对一定量的拍摄素材的名字进行统计与归类，并将高概率的关键词摘选出来，自动提供给新的航拍视频的提供者，引导其按照已有的规则去命名，从而间接的实现了航拍视频分享网站的命名规律化的技术效果。
在背景技术部分中公开的上述信息仅仅用于增强对本发明背景的理解，因此可能包含不构成在本国中本领域普通技术人员公知的现有技术的信息。
发明内容
本发明的目的是通过以下技术方案予以实现。
根据本发明的第一方面，本发明公开的一种基于无人飞行器拍摄的图像处理装置包括测量模块、拍摄设备和图像处理装置，所述测量模块测量无人飞行器的飞行状态数据以及所述拍摄设备的拍摄参数，所述图像处理装置包括存储器和处理器，所述存储器存储有数据库，所述数据库包括与所述飞行状态数据和所述拍摄参数相关联的关键词；当测量模块发送拍摄时刻下的飞行状态数据和拍摄参数到所述存储器以及拍摄设备发送拍摄素材到所述存储器，所述处理器在所述数据库中基于所述飞行状态数据和/或所述拍摄参数读取相应的关键词，并根据预定顺序采用所述关键词对所述拍摄素材命名。
优选地，所述测量模块至少包括电子罗盘、GPS单元、高度计、速度传感器、加速度计、角度传感器、计时器、光线传感器、湿度传感器和温度传感器中的一个或多个，所述测量模块测量的所述飞行状态数据至少包括所述无人飞行器的方位信息、高度信息、位置信息、速度信息、加速度信息、飞行姿态信息、时间信息、光强信息、湿度信息和温度信息中的一个或多个。
优选地，安装在所述无人飞行器上的云台可调整安装在其上的所述拍摄设备，所述测量模块测量所述拍摄设备的拍摄角度和拍摄位置。
优选地，所述图像处理装置还包括图像解析模块，所述图像解析模块基于所接收的拍摄素材解析获得拍摄对象特性，所述存储器存储包括与所述飞行状态数据、拍摄参数和拍摄对象特性相关联的关键词的数据库，当测量模块发送拍摄时刻下的飞行状态数据和拍摄参数到所述存储器以及拍摄设备发送拍摄素材到所述存储器，所述处理器在所述数据库中基于所述飞行状态数据和/或所述拍摄对象特性读取相应的关键词，并根据预定顺序采用所述关键词对所述拍摄素材命名。
优选地，当测量模块发送拍摄时刻下的飞行状态数据和拍摄参数到所述存储器以及所述拍摄设备发送拍摄素材到所述存储器，所述处理器在所述数据库中基于所述飞行状态数据、所述拍摄参数和/或所述拍摄对象特性读取相应的关键词，并根据预定顺序采用所述关键词对所述拍摄素材命名。
优选地，当测量模块发送拍摄时刻下的飞行状态数据和拍摄参数到所述存储器以及所述拍摄设备发送拍摄素材到所述存储器，所述处理器在所述数据库中基于所述飞行状态数据、所述拍摄参数、拍摄角度和/或拍摄位置读取相应的关键词，并根据预定顺序采用所述关键词对所述拍摄素材命名。
优选地，当存储器存储一定数量的命名了的拍摄素材时，所述处理器对所述拍摄素材的名称中的关键词进行统计，将重复频率超过一定阈值的关键词作为分类类别，所述处理器基于所述分类类别对所述拍摄素材分类。
优选地，所述处理器修改所述名称使得重复频率超过一定阈值的所述关键词在所述名称中排在最前端。
优选地，所述处理器基于所述关键词对相应的所述拍摄素材进行排序和调用。
根据本发明的第二方面，本发明公开的使用所述的基于无人飞行器拍摄的图像处理装置的图像处理方法，其包括以下步骤。
第一步骤中，所述测量模块测量所述无人飞行器飞行状态数据以及所述拍摄设备的拍摄参数。
第二步骤中，当所述测量模块发送拍摄时刻下的飞行状态数据和拍摄参数到所述存储器以及所述拍摄设备发送拍摄素材到所述存储器，所述处理器在所述数据库中基于所述飞行状态数据和/或所述拍摄参数读取相应的关键词。
第三步骤中，所述处理器根据预定顺序采用所述关键词对所述拍摄素材命名。
根据本发明的第三方面，本发明公开的使用所述的基于无人飞行器拍摄的图像处理装置的图像处理方法，其包括以下步骤。
第一步骤中，所述测量模块测量所述无人飞行器飞行状态数据以及所述拍摄设备的拍摄参数。
第二步骤中，当所述测量模块发送拍摄时刻下的飞行状态数据和拍摄参数到所述存储器以及所述拍摄设备发送拍摄素材到所述存储器，所述处理器在所述数据库中基于所述飞行状态数据和/或所述拍摄参数读取相应的关键词。
第三步骤中，所述处理器根据预定顺序采用所述关键词对所述拍摄素材命名。
第四步骤中，当存储器存储一定数量的命名了的拍摄素材时，所述处理器对所述拍摄素材的名称中的关键词进行统计，将重复频率超过一定阈值的关键词作为分类类别，所述处理器基于所述分类类别对所述拍摄素材分类。
本发明提出的方案能够利用飞行状态数据、拍摄参数、拍摄对象特性和拍摄角度、拍摄位置对拍摄素材进行分类命名且记录拍摄时刻下的相关信息，以及根据多种参数对拍摄素材进行如排序、调用等处理，对海量的拍摄素材进行分类和命名。
附图说明
图1是根据本发明一个实施例的基于无人飞行器拍摄的图像处理装置的结构示意图。
图2是根据本发明另一个实施例的基于无人飞行器拍摄的图像处理装置的结构示意图。
图3是根据本发明一个实施例的使用基于无人飞行器拍摄的图像处理装置的图像处理方法的步骤示意图。
图4是根据本发明另一个实施例的使用基于无人飞行器拍摄的图像处理装置的图像处理方法的步骤示意图。
以下结合附图和实施例对本发明作进一步的解释。
具体实施方式
以下详细描述实际上仅是示例性的而并不意欲限制应用和使用。此外，并不意欲受以上技术领域、背景、简要概述或以下详细描述中呈现的任何明确或暗示的理论约束。如本文使用，术语“模块”或“单元”是指任何硬件、软件、固件、电子控制部件、处理逻辑和/或处理器设备(单独地或者以任何组合)，包括而不限于：专用集成电路(ASIC)、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享、专用或成组的)和存储器、组合逻辑电路和/或提供所描述的功能性的其他适合的部件。此外，除非明确地具有相反的描述，否则词语“包括”及其不同的变型应被理解为隐含包括所述的部件但不排除任意其他部件。本发明的“处理”包括但不限于对拍摄素材的选择、排序、编辑以及组合等应用。
本发明的实施例描述了一种基于无人飞行器拍摄的图像处理装置，如图1所示的根据本发明的一个实施例的基于无人飞行器拍摄的图像处理装置的示意图，基于无人飞行器拍摄的图像处理装置包括测量模块1、拍摄设备2和图像处理装置3。在本领域中，无人飞行器可以是多旋翼式无人飞行器。
所述测量模块1测量无人飞行器的飞行状态数据以及所述拍摄设备2的拍摄参数，所述图像处理装置3包括存储器4和处理器5，所述存储器4存储有数据库，所述数据库包括与所述飞行状态数据和所述拍摄参数相关联的关键词，当测量模块1发送拍摄时刻下的飞行状态数据和拍摄参数到所述存储器4以及拍摄设备2发送拍摄素材到所述存储器4，所述处理器5在所述数据库中基于所述飞行状态数据和/或所述拍摄参数读取相应的关键词，并根据预定顺序采用所述关键词对所述拍摄素材命名。
所述测量模块1至少包括电子罗盘、GPS单元、高度计、速度传感器、加速度计、角度传感器、计时器、光线传感器、湿度传感器和温度传感器中的一个或多个，所述测量模块1测量的所述飞行状态数据至少包括所述无人飞行器的方位数据、高度数据、位置数据、速度数据、加速度数据、飞行姿态数据、时间数据、光强数据、湿度数据和温度数据中的一个或多个。在一个实施例中，测量模块测量拍摄设备的例如光圈、快门、白平衡、ISO、焦距等拍摄参数。
在一个实施例中，所述拍摄设备2为可见光高清摄像机、高分辨率照相机、红外成像仪或紫外成像设备，所述拍摄素材可以是照片或视频。
在一个实施例中，所述数据库是以查找表的形式关联所述飞行状态数据、所述拍摄参数和关键词。例如，飞行状态数据为俯冲状态，其相关联的关键词为俯视，拍摄参数为预定范围内的长焦距，其相关联的关键词为远景。
在一个实施例中，所述预定顺序为首先是飞行状态数据关联的关键词，然后是拍摄参数相关联的关键词，在另一个实施例中，所述预定顺序为首先是拍摄参数相关联的关键词，然后是自定义的关键词，再是飞行状态数据关联的关键词，最后一起组成所述拍摄素材的名称。自定义的关键词举例来说，当根据拍摄参数比如，航拍地点的GPS坐标确定被拍摄区域是城市时，则调用城市类别数据库中的备用名字，向用户推荐名字如下：城市-华灯初上、城市-熙熙攘攘、城市-老城黄昏、等等。再如，当根据比如，单独人像拍摄确定被拍摄对象是一个人时，则调用美女类别数据库中的备用名字，向用户推荐名字如下：美女-茕茕孑立、美女-形单影只、美女-回眸一笑等等。
在一个实施例中，例如，对于海滩，本发明可能根据拍摄设备2拍摄的GPS位置坐标以及拍摄时间给出了第一个部分的关键词为“青岛日出海滩”，而对于第二个部分的关键词则是用户在选择了当前拍摄的内容是风景类别、海景类别之后，系统会根据用户的选择给出“海边观日出”、“紫气东来”等自定义关键词，供用户选择。最终用户所确定的名称，可以是上述两种命名方式确认的两个部分名称的组合或者其中之一，或者以其中之一为文件名称，将另一个隐含在无人飞行器拍摄素材的文件头部分或者文件尾部分，作为信息标签载入内容文件。
在一个实施例中，举例来说：基于无人飞行器的拍摄参数可以包括：光照情况、拍摄时间、拍摄长度、拍摄高度等。基于这些指标可以确定数据库内的关键词包括：晴天、阴天；早上、中午、晚上；定向拍摄、宽幅拍摄、摆动拍摄；超短片、短片、长片；超高俯拍、平高拍摄等名称。
在一个实施例中，当存储器4存储一定数量的命名了的拍摄素材时，所述处理器5对所述拍摄素材的名称中的关键词进行统计，将重复频率超过一定阈值的关键词作为分类类别，所述处理器5基于所述分类类别对所述拍摄素材分类。
在一个实施例中，所述处理器5修改所述名称使得重复频率超过一定阈值的所述关键词在所述名称中排在最前端。
在一个实施例中，所述处理器5基于所述关键词对相应的所述拍摄素材进行排序和调用。
本发明通过上述方式，利用飞行状态数据和/或拍摄参数与数据库的关键词相关联对应，能够在航拍内容一旦完成之后，迅速向用户推荐一个能够准确反映拍摄内容的名称，供用户选择，避免了用户的选择障碍。
另外，本发明还支持，稍后确认的命名确定规则，即用户在刚刚完成一段拍摄，或者需要连续完成多段拍摄时，并不需要马上就确定拍摄内容的命名，而是可以留待后期处理的时候来确认。在后期批量处理连续形成的多个视频内容时，用户很容易就忘了每段视频的具体内容，此时或者通过预览图的方式去回忆，或者通过重新浏览整个视频来回忆，这种方式的效率是比较低的，此时系统在用户需要进行命名时，弹出上述命名建议来供用户抉择，极大提升了用户的体验。
如图2所示的根据本发明另一个实施例的基于无人飞行器拍摄的图像处理装置的结构示意图，基于无人飞行器拍摄的图像处理装置包括无人飞行器1和飞行控制器2，安装在所述无人飞行器上的云台6可调整安装在其上的所述拍摄设备2，所述测量模块1测量所述拍摄设备2的拍摄角度和拍摄位置。所述图像处理装置3还包括图像解析模块7，所述图像解析模块7基于所接收的拍摄素材解析获得拍摄对象特性，所述存储器4存储包括与所述飞行状态数据、拍摄参数和拍摄对象特性相关联的关键词的数据库，当测量模块1发送拍摄时刻下的飞行状态数据和拍摄参数到所述存储器4以及拍摄设备2发送拍摄素材到所述存储器4，所述处理器5在所述数据库中基于所述飞行状态数据和/或所述拍摄对象特性读取相应的关键词，并根据预定顺序采用所述关键词对所述拍摄素材命名。
在一个实施例中，所述图像解析模块7基于所接收的拍摄素材解析获得拍摄对象特性，图像解析模块7可包括图像识别单元用于识别拍摄素材的拍摄对象特性，特别是例如人脸识别单元可以识别拍摄对象特性是否属于人像，因此，所述拍摄对象特性可以包括通过图像识别判断出来对象是否为人像等。另外，图像解析模块7可解析拍摄对象特性的数量，例如基于被拍摄对象是否为人像或者多个人像，可以提供的关键词包括：独照、合照等。
在一个实施例中，云台6负责固定拍摄设备2，并能提供设备位置调整功能与防抖动功能，而拍摄设备2通常为运动相机，能够在各种环境下，有效完成拍摄任务。云台6是既能左右旋转又能上下旋转的全方位云台。云台6可以是适用于对大范围进行拍摄的电动云台，该电动云台高速姿态可以由两台执行电动机来实现。
在一个实施例中，安装在所述无人飞行器上的所述云台6可调整安装在其上的所述拍摄设备2，所述云台6包括用于变焦操纵、俯仰运动和方位运动的可调整机构。
在一个实施例中，当测量模块1发送拍摄时刻下的飞行状态数据和拍摄参数到所述存储器4以及所述拍摄设备2发送拍摄素材到所述存储器4，所述处理器5在所述数据库中基于所述飞行状态数据、所述拍摄参数和/或所述拍摄对象特性读取相应的关键词，并根据预定顺序采用所述关键词对所述拍摄素材命名。
在一个实施例中，当测量模块1发送拍摄时刻下的飞行状态数据和拍摄参数到所述存储器4以及所述拍摄设备2发送拍摄素材到所述存储器4，所述处理器5在所述数据库中基于所述飞行状态数据、所述拍摄参数、拍摄角度和/或拍摄位置读取相应的关键词，并根据预定顺序采用所述关键词对所述拍摄素材命名。所述处理模块8基于每个所述拍摄时刻接收的所述环境信息、所述位置参数和/或所述拍摄参数对在所述拍摄时刻所拍摄的所述相应拍摄素材进行处理。
处理器5可编译、组织或分析在存储器的存储格式的传感数据以执行对数据的统计分析。处理器5可以包括通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路ASIC，现场可编程门阵列FPGA、模拟电路、数字电路、及其组合、或其他已知或以后开发的处理器。存储器4可以是易失性存储器或非易失性存储器。存储器4可以包括一个或多个只读存储器ROM、随机存取存储器RAM、快闪存储器、电子可擦除可编程只读存储器EEPROM或其它类型的存储器。
在一个实施例中，所述处理器5基于所述关键词对相应的所述拍摄素材进行排序和调用。
在一个实施例中，与上述根据飞行状态数据、拍摄参数来确定的拍摄素材名称不同，在海量视频内容于某些分享式社区网站上被分享时，基于某些命名人灵机一动的创造，可能会出现一些新颖、具有较强号召力的名称，而这些名称是仅通过参数推导难以确定的。但是这些新颖的名称可能导致对视频内容分布规律的破坏。举个极端的例子，假设100篇视频内容的名称均是选自如下3种：高山、海洋、城市。那么对于这100篇视频，可以轻松的按照拍摄对象来进行归类。此时，出现了第101篇视频投稿，这是一个由新用户定义的名为“美女”的航拍视频，并且获得了其他视频内容欣赏用户的广泛关注，因此，后续的其他用户有动机，在拍摄类似题材视频内容时，也采取该命名方式，并将导致“美女”成为事实上的一种类别。但是，同样的，由于这个类别是新出现的，所以在“美女”这个类别成为一种系统认可的类别之前，对于大量用户来说，他们的命名选择可能是选择“美女”这个类别，但是同样也可能是按照原有惯性，选择原来的高山、海洋、城市这样的类别。这种过渡性会导致，在视频内容分享网站上，实际内容是跟美女相关的视频内容，在命名时，有时候是含有“美女”，有时候是不含“美女”的。这种过渡期越长，那么视频网站的内容归类工作就越麻烦。在一个实施例中，当存储器4存储一定数量的命名了的拍摄素材时，所述处理器5对所述拍摄素材的名称中的关键词进行统计，将重复频率超过一定阈值的关键词作为分类类别，所述处理器5基于所述分类类别对所述拍摄素材分类。在上述实施例中，由于第101篇投稿视频的带动，可能到第135篇投稿时，就已经出现了10篇在名称中含有“美女”关键词的视频内容，换句话说，已经达到了10篇的频率阈值，此时系统将确认“美女”关键词成为新的分类类别。在一个实施例中，所述处理器5修改所述名称使得重复频率超过一定阈值的所述关键词在所述名称中排在最前端。
上述方案说明了如何根据已有视频内容来学习产生新的视频内容分类，这里对如何将这些视频内容分类数据库中的分类数据提供给用户，来引导用户使用该类别名称去命名视频内容。当用户完成航拍拍摄时，根据航拍中的参数来向用户提供备选的名字，与接根据参数及其对应的数据库来向用户提供备选名字不同，在本实施例中，根据参数确定的备选名字时来自上述类别数据库中所储存的名字，每个类别中存储有多个预先设定好的朗朗上口的名字。
总之，上述方案中，通过网站的视频内容学习来确认视频类别数据库的类别始终是保持动态更新状态，通过拍摄参数等的识别与对应来确定要向用户提供的关键词数据库类别。在这种工作方式下，作为终端的用户而言，完全可以享受到自动化的名称推荐服务，并且这种名称的推荐还符合分享网站的分类规则，并且能够准确的反映视频内容的真实情况。
另外地，图1所示的命名方式较为固定，但是推荐速度快，比较便捷；前述实施例所述的分类命名便于分享网站的后期分类，对于海量的航拍视频内容展示是有意义的。此外，本发明可以综合使用两种命名方式来建立一个长文件名；也可以是将其中一个作为文件名，将另一个作为文件标签，含在视频拍摄文件内；另外也可以是单独使用其中一种方式来做命名方式。
参见图3所示的根据本发明一个实施例的使用根据所述的基于无人飞行器拍摄的图像处理装置的图像处理方法，其包括以下步骤。
第一步骤S1中，所述测量模块1测量所述无人飞行器飞行状态数据以及所述拍摄设备2的拍摄参数。
第二步骤S2中，当所述测量模块1发送拍摄时刻下的飞行状态数据和拍摄参数到所述存储器5以及所述拍摄设备2发送拍摄素材到所述存储器5，所述处理器5在所述数据库中基于所述飞行状态数据和/或所述拍摄参数读取相应的关键词。
第三步骤S3中，所述处理器5根据预定顺序采用所述关键词对所述拍摄素材命名。
参见图4所示的根据本发明另一个实施例的使用根据所述的基于无人飞行器拍摄的图像处理装置的图像处理方法，其包括以下步骤。
第一步骤S1中，所述测量模块1测量所述无人飞行器飞行状态数据以及所述拍摄设备2的拍摄参数。
第二步骤S2中，当所述测量模块1发送拍摄时刻下的飞行状态数据和拍摄参数到所述存储器5以及所述拍摄设备2发送拍摄素材到所述存储器5，所述处理器5在所述数据库中基于所述飞行状态数据和/或所述拍摄参数读取相应的关键词。
第三步骤S3中，所述处理器5根据预定顺序采用所述关键词对所述拍摄素材命名。
第四步骤S4中，当存储器4存储一定数量的命名了的拍摄素材时，所述处理器5对所述拍摄素材的名称中的关键词进行统计，将重复频率超过一定阈值的关键词作为分类类别，所述处理器5基于所述分类类别对所述拍摄素材分类。尽管以上结合附图对本发明的实施方案进行了描述，但本发明并不局限于上述的具体实施方案和应用领域，上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的，而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下和在不脱离本发明权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多种的形式，这些均属于本发明保护之列。
Claims (10)
1.一种基于无人飞行器拍摄的图像处理装置，其包括测量模块(1)、拍摄设备(2)和图像处理装置(3)，其中，
所述测量模块(1)测量无人飞行器的飞行状态数据以及所述拍摄设备(2)的拍摄参数，所述图像处理装置(3)包括存储器(4)和处理器(5)，所述存储器(4)存储有数据库，所述数据库包括与所述飞行状态数据和所述拍摄参数相关联的关键词；
当测量模块(1)发送拍摄时刻下的飞行状态数据和拍摄参数到所述存储器(4)以及拍摄设备(2)发送拍摄素材到所述存储器(4)，所述处理器(5)在所述数据库中基于所述飞行状态数据和/或所述拍摄参数读取相应的关键词，并根据预定顺序采用所述关键词对所述拍摄素材命名。
2.根据权利要求1所述的基于无人飞行器拍摄的图像处理装置，其特征在于：所述测量模块(1)至少包括电子罗盘、GPS单元、高度计、速度传感器、加速度计、角度传感器、计时器、光线传感器、湿度传感器和温度传感器中的一个或多个，所述测量模块(1)测量的所述飞行状态数据至少包括所述无人飞行器的方位信息、高度信息、位置信息、速度信息、加速度信息、飞行姿态信息、时间信息、光强信息、湿度信息和温度信息中的一个或多个。
3.根据权利要求1所述的基于无人飞行器拍摄的图像处理装置，其特征在于：安装在所述无人飞行器上的云台(6)可调整安装在其上的所述拍摄设备(2)，所述测量模块(1)测量所述拍摄设备(2)的拍摄角度和拍摄位置。
4.根据权利要求1所述的基于无人飞行器拍摄的图像处理装置，其特征在于：所述图像处理装置(3)还包括图像解析模块(7)，所述图像解析模块(7)基于所接收的拍摄素材解析获得拍摄对象特性，所述存储器(4)存储包括与所述飞行状态数据、拍摄参数和拍摄对象特性相关联的关键词的数据库，当测量模块(1)发送拍摄时刻下的飞行状态数据和拍摄参数到所述存储器(4)以及拍摄设备(2)发送拍摄素材到所述存储器(4)，所述处理器(5)在所述数据库中基于所述飞行状态数据、所述拍摄参数和/或所述拍摄对象特性读取相应的关键词，并根据预定顺序采用所述关键词对所述拍摄素材命名。
5.根据权利要求3所述的基于无人飞行器拍摄的图像处理装置，其特征在于：当测量模块(1)发送拍摄时刻下的飞行状态数据和拍摄参数到所述存储器(4)以及所述拍摄设备(2)发送拍摄素材到所述存储器(4)，所述处理器(5)在所述数据库中基于所述飞行状态数据、所述拍摄参数、拍摄角度和/或拍摄位置读取相应的关键词，并根据预定顺序采用所述关键词对所述拍摄素材命名。
6.根据权利要求1所述的基于无人飞行器拍摄的图像处理装置，其特征在于：当存储器(4)存储一定数量的命名了的拍摄素材时，所述处理器(5)对所述拍摄素材的名称中的关键词进行统计，将重复频率超过一定阈值的关键词作为分类类别，所述处理器(5)基于所述分类类别对所述拍摄素材分类。
7.根据权利要求6所述的基于无人飞行器拍摄的图像处理装置，其特征在于：所述处理器(5)修改所述名称使得重复频率超过一定阈值的所述关键词在所述名称中排在最前端。
8.根据权利要求6所述的基于无人飞行器拍摄的图像处理装置，其特征在于：所述处理器(5)基于所述关键词对相应的所述拍摄素材进行排序和调用。
9.一种使用根据权利要求1－5中任一项所述的基于无人飞行器拍摄的图像处理装置的图像处理方法，其包括以下步骤：
第一步骤(S1)中，所述测量模块(1)测量所述无人飞行器飞行状态数据以及所述拍摄设备(2)的拍摄参数；
第二步骤(S2)中，当所述测量模块(1)发送拍摄时刻下的飞行状态数据和拍摄参数到所述存储器(5)以及所述拍摄设备(2)发送拍摄素材到所述存储器(5)，所述处理器(5)在所述数据库中基于所述飞行状态数据和/或所述拍摄参数读取相应的关键词；
第三步骤(S3)中，所述处理器(5)根据预定顺序采用所述关键词对所述拍摄素材命名。
10.一种使用根据权利要求6所述的基于无人飞行器拍摄的图像处理装置的图像处理方法，其包括以下步骤：
第一步骤(S1)中，所述测量模块(1)测量所述无人飞行器飞行状态数据以及所述拍摄设备(2)的拍摄参数；
第二步骤(S2)中，当所述测量模块(1)发送拍摄时刻下的飞行状态数据和拍摄参数到所述存储器(5)以及所述拍摄设备(2)发送拍摄素材到所述存储器(5)，所述处理器(5)在所述数据库中基于所述飞行状态数据和/或所述拍摄参数读取相应的关键词；
第三步骤(S3)中，所述处理器(5)根据预定顺序采用所述关键词对所述拍摄素材命名；
第四步骤(S4)中，当存储器(4)存储一定数量的命名了的拍摄素材时，所述处理器(5)对所述拍摄素材的名称中的关键词进行统计，将重复频率超过一定阈值的关键词作为分类类别，所述处理器(5)基于所述分类类别对所述拍摄素材分类。
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