CN106371456A - 一种无人机巡线方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种无人机巡线方法及系统，其中，该方法包括以下步骤：数据收集步骤，收集数据；面状区域生成步骤，生成面状区域对象；任务分区规划步骤，通过GIS缓冲区分析对DEM数据进行处理生成面状区域对象，然后根据无人机的高差阈值将面状区域对象划分成若干分区；航线数据生成步骤，初步航线数据顺次连接生成航线数据；巡线数据获取步骤，无人机沿航线数据所确定的路线飞行并采集巡线数据，巡线数据包括原始影像数据以及POS数据；线路缺陷自动分析步骤，自动生成电力线危险点解译结果。本发明实施例通过实现无人机巡线的任务区自动规划、线路缺陷自动分析实现了无人机的自动巡线。

Description

一种无人机巡线方法及系统

技术领域

本发明涉及输电设备检测领域，具体而言，涉及一种无人机巡线方法及系统。

背景技术

近年来，随着架空输电线路架设规模日益扩大，特别是超高压交直流线路，大多分布在远离城市和主要交通道路，线路走廊交叉跨越和周围地形环境也越来越复杂，同时，我国国民经济的持续快速发展对我国电力工业提出越来越高的要求。山区地带，地域气候差异大，多有微地形、微气象区，平原地区走廊环境复杂、交叉跨越等问题众多，为了保证输电线路的安全运行需要定期进行巡视，巡视方法一般采用人工巡视为主，直升机与无人机为辅。

人工巡检方法需要近前目测、受主观性影响容易产生漏判误判；其劳动强度大、危险性大、耗费高，投入与产出不成正比；耗时长、效率低、易受地形限制，不能及时发现线路问题或者不能巡线部分线路，同时随着线路智能巡检技术的发展，人工巡线逐步走向辅助巡检补充手段。

直升机巡线虽说可搭载可见光、激光雷达、红外线等拍摄设备，大大地扩大了线路巡检内容，但也存在一定的缺陷，比如：一、自动化程度较低，机上至少需要二人作业，一人操作巡检设备，一人目测线路设备、记录缺陷，易漏检；二、危险性高、操作难度大，机动性能没有固定翼无人机便捷；三、巡检成本高，主要体现在昂贵直升机费用上，致使直升机巡检的整体优势难以充分发挥和推广。

整体来看固定翼无人机巡线方法机动灵活性强、作业效率高、工程成本低，但是就目前固定翼无人机巡线仍处于技术方案探索、作业模式推广、智能巡检实验等阶段，从无人机巡线任务规划到线路缺陷识别都需要很多的人工参与，即还没有实现无人机的自动巡线。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种无人机巡线方法及系统，能够实现无人机的自动巡线。

第一方面，本发明实施例提供了一种无人机巡线方法，包括以下步骤：

数据收集步骤，收集杆塔坐标数据和数字高程模型(Digital Elevation Model，简称DEM)数据；

面状区域生成步骤，通过地理信息系统(Geographic Information System，简称GIS)缓冲区生成沿杆塔顺次连线的面状区域对象；

任务分区规划步骤，根据无人机的高差阈值与DEM数据将面状区域对象划分成若干分区，根据分区生成若干子分区，子分区内两端杆塔之间的杆塔到两端杆塔连线的距离小于设定阈值；

航线数据生成步骤，根据子分区的航线数据生成航线数据；

巡线数据获取步骤，无人机沿航线数据所确定的路线飞行并采集巡线数据，巡线数据包括由相机采集的原始影像数据以及由定位定向系统(Position and OrientationSystem，简称POS)设备采集的POS数据；

线路缺陷自动分析步骤，根据POS数据、原始影像数据的空三加密成果生成数字表面模型(Digital Surface Model，缩写DSM)和数字正射影像图(Digital Orthophoto Map，简称DOM)，根据空三加密成果与原始影像计算电力线坐标，然后根据电力线坐标与电力线三维模型参数构建电力线三维模型，若DSM中的点与电力线三维模型间的距离小于阈值，则判为危险点，然后融合DSM、DOM与危险点信息自动生成电力线危险点解译结果。

实现了无人机巡线任务区的自动规划与线路缺陷的自动分析，进而实现了无人机自动巡线。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，还包括线路缺陷目视解译分析步骤，将POS数据、原始影像数据和杆塔坐标数据融合生成解译影像数据，然后根据解译影像数据进行危险点识别并生成电力线危险点解译结果。

结合第一方面及其第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，还包括展示步骤，将电力线危险点解译结果导入三维地理信息管理平台进行展示与处理。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，电力线坐标包括巡检线路坐标与交叉跨越线路坐标，根据电力线坐标与电力线三维模型提取巡检线路空间跨越信息。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，还包括飞行安全分析步骤，将航线数据、无人机转弯参数导入叠加由DEM数据的三维地理信息管理平台并设定模拟飞行轨迹，若飞行轨迹与沿线障碍物之间的距离小于设定阈值，则标识飞行轨迹中小于设定阈值的部分。用于模拟航线安全性的高低，位航线优化提供了数据支撑。

第二方面，本发明实施例还提供一种无人机巡线系统，无人机与数据分析平台，数据分析平台包括数据收集模块、面状区域生成模块、任务分区规划模块、航线数据生成模块、巡线数据获取模块和线路缺陷自动分析模块；

收集模块用于存放收集的杆塔坐标数据和DEM数据；

面状区域生成模块用于通过GIS缓冲区生成沿杆塔顺次连线的面状区域对象；

任务分区规划模块用于根据无人机的高差阈值与DEM数据将面状区域对象划分成若干分区，根据分区生成若干子分区，子分区内两端杆塔之间的杆塔到两端杆塔连线的距离小于设定阈值；

航线数据生成模块用于根据子分区的航线数据生成航线数据；

巡线数据获取模块用于获取无人机沿航线数据所确定的路线飞行并采集的巡线数据，巡线数据包括由相机采集的原始影像数据以及由POS设备采集的POS数据；

线路缺陷自动分析模块根据POS数据、原始影像数据的空三加密成果生成DSM和DOM，根据空三加密成果与原始影像计算电力线坐标，然后根据电力线坐标与电力线三维模型参数构建电力线三维模型，若DSM中的点与电力线三维模型间的距离小于阈值，则判为危险点，然后融合DSM、DOM与危险点信息自动生成电力线危险点解译结果。

结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，数据分析平台还包括线路缺陷目视解译分析模块，用于将POS数据、原始影像数据和杆塔坐标数据融合生成解译影像数据，然后根据解译影像数据进行危险点识别并生成电力线危险点解译结果。

结合第二方面及其第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，还包括展示平台，展示平台为三维地理信息管理平台，用于展示与处理所导入的电力线危险点解译结果。实现解译成果的三维漫游、整体分布、局部细节等可视化展示；同时可基于线路区域、线路名称、线路等级、巡检时间、杆塔编号、缺陷/隐患类型、缺陷/隐患等关键属性信息对成果的查询、编辑、统计等操作，满足巡线数据统一管理应用需求。

结合第二方面第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，线路缺陷自动分析模块还包括巡检线路空间跨越信息提取单元，用于根据电力线坐标与电力线三维模型提取巡检线路空间跨越信息。

结合第二方面第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第二方面的第四种可能的实施方式，其中，数据分析平台还包括飞行安全分析模块，用于将航线数据、无人机转弯参数导入叠加由DEM数据的三维地理信息管理平台并设定模拟飞行轨迹，若飞行轨迹与沿线障碍物之间的距离小于设定阈值，则标识飞行轨迹中小于设定阈值的部分。

本发明带来了以下有益效果：

通过线路矢量数据、杆塔坐标数据与DEM数据生成任务分区，然后根据任务分区及其子分区生成航线数据，然后根据无人机获取的原始影像数据与POS数据生成DSM与DOM，然后基于原始影像与空三加密成果采集电力线坐标，最后通过电力线坐标与电力线三维模型构建电力线三维模型，并通过判断DSM中的点与电力线三维模型间的距离是否小于阈值来自动识别危险点，并自动生成电力线危险点解译结果，直接反映电力线危险点的各种信息，实现了无人机的任务分区、数据获取、电力线坐标获取与危险点分析整个流程的自动化，避免了由于操作人员经验不足带来的失误，而且大大提高了线路缺陷自动识别的效率，进而提高了线路巡检的效率。

进一步，通过三维地理信息平台展示电力线危险点解译结果，实现解译成果的三维漫游、整体分布、局部细节等可视化展示；同时可基于线路区域、线路名称、线路等级、巡检时间、杆塔编号、缺陷/隐患类型、缺陷/隐患等关键属性信息对成果的查询、编辑、统计等操作，满足巡线数据统一管理应用需求。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本发明实施例1所提供的一种无人机巡线方法的流程图；

图2示出了本发明实施例1所提供的一种无人机巡线方法中航线数据生成步骤中航线顺序优化前示意图；

图3示出了本发明实施例1所提供的一种无人机巡线方法中航线数据生成步骤中航线顺序优化后示意图；

图4示出了本发明实施例2所提供的一种无人机巡线系统示意图；

图5示出了本发明实施例2所提供的一种无人机巡线系统中的数据分析平台的示意图。

1-无人机；2-数据分析平台；21-数据收集模块；22-面状区域生成模块，23-任务分区规划模块；24-航线数据生成模块；25-飞行安全分析模块；26-巡线数据获取模块；271-线路缺陷自动分析模块；272-线路缺陷目视解译分析模块；3-展示平台。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

目前的无人机不能自动完成巡线任务，需要较多的人工干预，基于此，本发明实施例提供的一种无人机巡线方法及系统，可以实现无人机的自动巡线。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种无人机巡线方法进行详细介绍。

一种无人机巡线方法，如图1所示，包括以下步骤：

S1.数据收集步骤

收集杆塔坐标数据、DEM数据为任务规划与线路缺陷识别提供数据支持。

S2.面状区域生成步骤

通过GIS缓冲区生成沿杆塔顺次连线的面状区域对象。

本步骤主要是基于GIS缓冲区利用杆塔坐标数据完成电力线线状特征向面状特征的转换，使杆塔顺次连线位于面状区域的长轴线上，且杆塔顺次连线到面状区域边界的距离小于无人机数据采集范围的半径。

S3.任务分区规划步骤

根据无人机的高差阈值与DEM数据将面状区域对象划分成若干分区，根据分区生成若干子分区，子分区内两端所述杆塔之间的杆塔到两端杆塔连线的距离小于设定阈值。

本步骤主要是基于DEM数据和杆塔坐标数据，完成航摄规划任务分区，按照任务分区和子任务分区两步来完成。

任务分区

任务分区主要是基于无人机的高差阈值与航摄分辨率等因素进行大致分区，具体为：

从线路的第一个杆塔T₁开始，基于T₁的平面坐标(X₁，Y₁)和DEM数据获取T₁高程值Z₁，利用相同的方法获取T₂高程值Z₂，取杆塔T₁、T₂高程值差的绝对值ΔZ₁＝|Z₁-Z₂|与设定阈值H进行比较：

如果ΔZ₁<H，则取T₃高程值Z₃，取杆塔T₁、T₂高程均值与T₃高程值差的绝对值ΔZ₂＝|(Z₁+Z₂)/2-Z₃|与设定阈值H进行比较，若高程值差的绝对值小于阈值，则以此类推，直至杆塔T_i时高程值差的绝对值ΔZ_i-1大于阈值，那么，以T_i与T_i-1的中点为两个分区的分界点，即T_i与T_i-1的中点至T₁属于一个分区，以T_i与T_i-1的中点为起始点开始下一个分区，并以T_i+1为下一个分区的对象起始点。

如果ΔZ₂>H，则取T₁、T₂的中间点作为分区点，T₁至T₁、T₂中点为一分区，然后以T₁、T₂中点开始下一个分区，T₂作为新分区的对象起始点。

子任务分区

子任务分区是在任务分区基础上，进一步细化航摄任务分区，优化航线设计飞行效率，具体划分过程为：

将分区线路两端点连接成线对象，计算分区内线路拐点到直线的距离；设定一个点到直线的设定阈值，若大于设定阈值，将该点作为新分割点，重新构建线对象、计算点到线距离并判断是否合理，如此反复，直至分区内所有点都符合标准，完成基于巡线最优效率分配。

S4航线数据生成步骤

根据所述子分区的航线数据生成航线数据。

为了提高飞行效率需要对航线顺序进行优化：

如图2-3所示，T_i～T_i+4为一个分区，T_i～T_i+2、T_i+2～T_i+4为两个子分区，H1、H2、H3、H4为铺设的航线，箭头表示飞机飞行方向。

i.一个分区设定统一航高H，整个任务区设定统一的地面分辨率μ、航向重叠度α、旁向重叠度β及其他参数；

ii.铺设航线以一个分区的子分区为单位进行，图中T_i～T_i+2子分区铺设航线H1、航线H2，图中T_i+2～T_i+4子分区铺设为航线H3、航线H4，并依据技术参数指标计算航线上曝光点位置；

iii.判断曝光点影像范围是否覆盖面状区域范围，若不覆盖，需重新设置相应参数进行优化；

iv.调整航线顺序，将顺时针航线顺序H1、H3、H4、H2(如图2所示)调整为H1、H2、H3、H4(如图3所示)，以减少飞机转弯掉头次数，调整后的航线数据为飞机飞行的航线数据。

S5.飞行安全分析步骤

将所述航线数据、无人机转弯参数导入叠加由DEM数据的所述三维地理信息管理平台并设定模拟飞行轨迹，若飞行轨迹与沿线障碍物之间的距离小于设定阈值，则标识飞行轨迹中小于设定阈值的部分，比如将航线改变颜色进行标识，以便后续对航线进行修改优化。

S6.巡线数据获取步骤

无人机沿航线数据所确定的路线飞行并采集巡线数据，巡线数据包括由相机采集的原始影像数据以及由POS设备采集的POS数据。

S71.线路缺陷自动分析步骤

①DOM与DSM生成

本步骤首先利用摄影测量数据处理软件对巡线原始影像、POS数据进行空三加密处理，然后利用正射模块生成DOM和DSM。

②电力线坐标获取

本步骤主要基于原始影像和空三加密成果，利用测绘立体采集软件获取电力线坐标点，一条电力线作为一个单元采集3-5个点，并进行分类属性设置；格式如下：

电压等级-电线类别-高度等级-杆塔号-杆塔号-电力线编号-点号-点坐标

③电力线模型生成

本步骤主要是基于电力线坐标数据和电力线悬链线方程，通过迭代解算电力线坐标点到电力线模型距离平均值与相应阈值进行比较，生成电力线模型。电力线悬链线方程为：

$y=\frac{{\mathrm{\&sigma;}}_0}{\mathrm{\&gamma;}}\&lsqb;ch\left(\frac{\mathrm{\&gamma;}(x-a)}{{\mathrm{\&sigma;}}_0}\right)-ch\left(\frac{\mathrm{\&gamma;}a}{{\mathrm{\&sigma;}}_0}\right)\&rsqb;$

其中，σ_o为电力线最低点的水平应力；λ为电力线的比载；x为电力线上的任意一点到电力线的悬挂点间垂直于荷载方向上的投影距离；a为电力线的最低点到电力线的悬挂点间垂直于荷载方向上的投影距离：

$a=\frac{l}{2}-\frac{{\mathrm{\&sigma;}}_0}{\mathrm{\&gamma;}}{\mathrm{sh}}^{-1}\left(\frac{h}{L_{h0}}\right)$

其中，L_h0为悬挂点高差为0时的悬链线长，且

$L_{h0}=\frac{2{\mathrm{\&sigma;}}_0}{\mathrm{\&gamma;}}sh\left(\frac{\mathrm{\&gamma;}l}{2{\mathrm{\&sigma;}}_0}\right)$

y为x到电力线的悬挂点间沿着荷载反方向的投影距离；l为电力线的档距；h为电力线的悬挂点的高差。

具体解算过程为：

i.将立体采集电力线坐标转换成悬链线方程坐标系下，因为采集的电力线坐标是测绘坐标系，悬链线方程坐标系是以电线两杆塔某一悬挂点为坐标原点，沿电线方向为X方向，垂直于X左方向为Y方向，垂直X上方向为Z方向，具体要基于电力线两悬挂点坐标计算测绘坐标系与悬链线方程坐标系三轴之间的旋转夹角；

ii.获取两杆塔之间线路的量悬挂点坐标T_i(X_i,Y_i,Z_i)、T_i+1(X_i+1,Y_i+1,Z_i+1)，计算电力线的档距l和悬挂点高差h(电力线档距为两悬挂点之间的水平距离，悬挂点高差为两悬挂点之间高差)；

iii.基于悬链线方程将看成一个整体；结合两悬挂点的空间距离，根据电力线悬垂经验系数给L一个初值，计算出然后再根据悬链线方程可以构建出一条电力线；

iv.计算电力线坐标到构建的电力线模型之间距离平均值并与设定阈值进行比较，若小于设定阈值，则电力线模型符合要求；

v.若大于阈值，则不断调整悬链线长度来优化来构建电力线模型，重新比较电力线坐标到电力线模型之间的距离平均值与设定阈值，直至满足要求为止。

④交叉跨越信息与危险点信息自动提取

本步骤主要是基于电力线模型、地表DSM数据，完成交叉跨越信息与危险点信息自动提取。

i.将交叉跨越电力线模型由线特征离散成点特征，其数据密度和DSM数据密度一样；

ii.遍历交叉跨越电力线离散点到主电力线之间的距离，利用冒泡法并对其进行排序比较，最小值为两电力线交叉跨越距离；

iii.将DSM数据转换到悬链线坐标系下表达；

iv.根据电力线模型空间位置和巡检区域宽度d划定待分析DSM数据矩形局域，遍历区域内DSM点云数据到电力线模型距离L，并与安全阈值进行比较，若小于安全阈值，则判断为危险点；

v.线路交叉跨越信息成果表达包括交叉跨越距离、交叉跨越线路、交叉跨越位置等信息；电力线危险点信息成果表达包括危险点位置、危险位置地物、危险位置地势等信息。

S72.线路缺陷目视解译分析步骤

将POS数据、原始影像数据和杆塔坐标数据融合生成解译影像数据，然后根据解译影像数据进行危险点识别并生成电力线危险点解译结果。

此步骤中目视解译者依次对影像浏览分析、标注、截屏、描述等，最终将缺陷/隐患截屏图片、成果索引统计文档、巡检成果报告文档等作为解译结果按照解译标准库的存储顺序进行保存，解译标准库连接三维地理信息平台。

S8.展示步骤

将电力线危险点解译结果导入展示平台进行展示与处理。

本步骤中的展示平台为三维地理信息管理平台，主要是将线路缺陷自动分析步骤与线路缺陷目视解译分析步骤中的解译结果统一整合到三维地理信息平台，实现分析结果的三维漫游、整体分布、局部细节等可视化展示；同时可基于线路区域、线路名称、线路等级、巡检时间、杆塔编号、缺陷/隐患类型、缺陷/隐患等关键信息对成果的查询、编辑、统计等操作，满足巡线数据统一管理应用需求。

本发明又一实施例还提供了一种无人机巡线系统，具体参见图4所示，本发明实施例所提供的无人机巡线系统包括无人机1与数据分析平台2。

如图5所示，数据分析平台2包括数据收集模块21、面状区域生成模块22、任务分区规划模块23、航线数据生成模块24、巡线数据获取模块26和线路缺陷自动分析模块271；

收集模块21用于存放收集的线路矢量数据、杆塔坐标数据和DEM数据；

面状区域生成模块22用于通过GIS缓冲区生成沿杆塔顺次连线的面状区域对象；

任务分区规划模块23用于根据无人机的高差阈值与DEM数据将面状区域对象划分成若干分区，根据分区生成若干子分区，子分区内两端杆塔之间的杆塔到两端杆塔连线的距离小于设定阈值；

航线数据生成模块24用于根据子分区的航线数据生成航线数据；

巡线数据获取模块26用于获取无人机1沿航线数据所确定的路线飞行并采集的巡线数据，巡线数据包括由相机采集的原始影像数据以及由POS设备采集的POS数据；

线路缺陷自动分析模块271根据所述POS数据、原始影像数据的空三加密成果生成DSM和DOM，根据空三加密成果与原始影像计算电力线坐标，然后根据电力线坐标与电力线三维模型参数构建电力线三维模型，若DSM中的点与电力线三维模型间的距离小于阈值，则判为危险点，然后融合DSM、DOM与危险点信息自动生成电力线危险点解译结果。

本实施例的另一种实施方式，数据分析平台2还包括线路缺陷目视解译分析模块272，用于将POS数据、原始影像数据和杆塔坐标数据融合生成解译影像数据，然后根据解译影像数据进行危险点识别并生成电力线危险点解译结果。

本实施例的另一种实施方式，数据分析平台2还包括飞行安全分析模块25，用于将航线数据、无人机1转弯参数导入叠加由DEM数据的三维地理信息管理平台并设定模拟飞行轨迹，若飞行轨迹与沿线障碍物之间的距离小于设定阈值，则标识飞行轨迹中小于设定阈值的部分。

此外，本实施例所有实施方式均包括展示平台3，展示平台3为三维地理信息管理平台，用于展示与处理所导入的电力线危险点解译结果，电力线解译结果包括巡检线路空间跨越信息。

本发明实施例所提供的一种无人机巡线方法及系统的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种无人机巡线方法，其特征在于，包括以下步骤：

数据收集步骤，收集杆塔坐标数据和DEM数据；

面状区域生成步骤，通过GIS缓冲区生成沿杆塔顺次连线的面状区域对象；

任务分区规划步骤，根据所述无人机的高差阈值与所述DEM数据将面状区域对象划分成若干分区，根据所述分区生成若干子分区，所述子分区内两端所述杆塔之间的所述杆塔到两端所述杆塔连线的距离小于设定阈值；

航线数据生成步骤，根据所述子分区的航线数据生成航线数据；

巡线数据获取步骤，所述无人机沿所述航线数据所确定的路线飞行并采集巡线数据，所述巡线数据包括由相机采集的原始影像数据以及由POS设备采集的POS数据；

线路缺陷自动分析步骤，根据所述POS数据、原始影像数据的空三加密成果生成DSM和DOM，根据所述空三加密成果与原始影像提取电力线坐标，然后根据所述电力线坐标构建电力线三维模型，若所述DSM中的点与所述电力线三维模型间的距离小于阈值，则判为危险点，然后融合所述DSM、DOM与所述危险点数据自动生成电力线危险点解译结果。

2.根据权利要求1所述的无人机巡线方法，其特征在于，还包括线路缺陷目视解译分析步骤，将所述POS数据、原始影像数据和杆塔坐标数据融合生成解译影像数据，然后根据所述解译影像数据进行所述危险点识别并生成所述电力线危险点解译结果。

3.根据权利要求1或2所述的无人机巡线方法，其特征在于，还包括展示步骤，将所述电力线危险点解译结果导入三维地理信息管理平台进行展示与处理。

4.根据权利要求3所述的无人机巡线方法，其特征在于，所述电力线坐标包括巡检线路坐标与交叉跨越线路坐标，根据所述电力线坐标与所述电力线三维模型提取巡检线路空间跨越信息。

5.根据权利要求3所述的无人机巡线方法，其特征在于，还包括飞行安全分析步骤，将所述航线数据、无人机转弯参数导入叠加由DEM数据的所述三维地理信息管理平台并设定模拟飞行轨迹，若所述飞行轨迹与沿线障碍物之间的距离小于设定阈值，则标识飞行轨迹中小于设定阈值的部分。

6.一种无人机巡线系统，其特征在于，包括：无人机与数据分析平台，所述数据分析平台包括数据收集模块、面状区域生成模块、任务分区规划模块、航线数据生成模块、巡线数据获取模块和线路缺陷自动分析模块；

所述数据收集模块用于存放收集的杆塔坐标数据和DEM数据；

所述面状区域生成模块用于通过GIS缓冲区生成沿杆塔顺次连线的面状区域对象；

所述任务分区规划模块用于根据所述无人机的高差阈值与所述DEM数据将面状区域对象划分成若干分区，根据所述分区生成若干子分区，所述子分区内两端所述杆塔之间的所述杆塔到两端所述杆塔连线的距离小于设定阈值；

所述航线数据生成模块用于根据所述子分区的航线数据生成航线数据；

所述巡线数据获取模块用于获取所述无人机沿所述航线数据所确定的路线飞行并采集的巡线数据，所述巡线数据包括由相机采集的原始影像数据以及由POS设备采集的POS数据；

所述线路缺陷自动分析模块根据所述POS数据、原始影像数据的空三加密成果生成DSM和DOM，根据所述空三加密成果与原始影像生成电力线坐标，然后根据所述电力线坐标与电力线三维模型参数构建电力线三维模型，若所述DSM中的点与所述电力线三维模型间的距离小于阈值，则判为危险点，然后融合所述DSM、DOM与所述危险点信息自动生成电力线危险点解译结果。

7.根据权利要求6所述的无人机巡线系统，其特征在于，所述数据分析平台还包括线路缺陷目视解译分析模块，用于将所述POS数据、原始影像数据和杆塔坐标数据融合生成解译影像数据，然后根据所述解译影像数据进行所述危险点识别并生成所述电力线危险点解译结果。

8.根据权利要求6或7所述的无人机巡线系统，其特征在于，还包括展示平台，用于展示与处理所导入的所述电力线危险点解译结果。

9.根据权利要求8所述的无人机巡线系统，其特征在于，所述线路缺陷自动分析模块还包括巡检线路空间跨越信息提取单元，用于根据所述电力线坐标与所述电力线三维模型提取巡检线路空间跨越信息。

10.根据权利要求8所述的无人机巡线系统，其特征在于，所述数据分析平台还包括飞行安全分析模块，用于将所述航线数据、无人机转弯参数导入叠加由DEM数据的三维地理信息管理平台并设定模拟飞行轨迹，若所述飞行轨迹与沿线障碍物之间的距离小于设定阈值，则标识飞行轨迹中小于设定阈值的部分。