CN106998451A - 基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统及其方法 - Google Patents
基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统及其方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106998451A CN106998451A CN201710265622.0A CN201710265622A CN106998451A CN 106998451 A CN106998451 A CN 106998451A CN 201710265622 A CN201710265622 A CN 201710265622A CN 106998451 A CN106998451 A CN 106998451A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- unmanned vehicle
- area
- area condition
- control terminal
- central control
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 17
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 84
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 43
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 8
- 238000013507 mapping Methods 0.000 abstract description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 10
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 10
- 210000000352 storage cell Anatomy 0.000 description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 8
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 230000002547 anomalous effect Effects 0.000 description 1
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
- H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明属于无人飞行器技术领域,具体公开了一种基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统,该系统包括中央控制端和至少一台无人飞行器,所述每台无人飞行器均分别与所述中央控制端通信连接;所述中央控制端用于收发、处理并分析从所述无人飞行器传输的选定区域内的区域状况信息;所述每台无人飞行器用于采集选定区域内的无人飞行器监测点的区域状况信息并将该区域状况信息的数据特征传输至所述中央控制端。因此,本发明主要通过无人飞行器航拍采集某一区域的区域状况实时数据与预设电子数据库相对应区域建立映射关系而重新形成的实时电子地图数据库来达到全局性的提供某个区域的全景区域状况,从而实现高频率呈现区域区域状况。
Description
技术领域
本发明涉及无人飞行器技术领域,具体涉及一种基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统及其方法。
背景技术
现有导航工具一般具有帮助用户判断当前道路的拥堵情况的重要功能。但是,目前并无很理想的办法解决这个问题,虽然现有技术中已经通过各种办法进行了尝试,比如通过来自交通管理部门的数据接口所提供的拥堵数据(由固定摄像头采集的数据;来自公交车、出租车等,按照规定装载有GPS的车的移动情况数据),再如根据安装有导航工具的车辆在路上的行驶情况进行分析得到的拥堵数据;再如根据各个路口历史数据的同时段分析数据等等。无论上述哪种方法,均是通过间接的、采样式的方式来获取道路交通拥堵情况的,总是会存在不准确的情形。
又再如,对于狭窄的小路、缺乏交通固定摄像头采集数据的路段,行车较少的路段,均难以得到道路拥堵情况的数据。然而,即使是一些车流量较小的路段,也不排除出现特殊的路段状况或者车辆事故,导致完全拥堵。另外,通过固定摄像头采集的数据,往往仅是路口的情况,并且角度主要是用于了解行驶车辆的速度和违章情形,也很难得到有效的全局道路交通数据。
总之,由于现有的对道路信息采集的方式不完备,导致对于某个区域或某个区域的全局道路交通了解不够完善,从而难以达到解决对交通情况进行很好规划的目的。如果按照智能区域的发展思路来做,那么可能需要在不同的位置和高度安装大量的摄像头,才能实现不同区域数据的有效级联,形成完整交通数据。但是安装固定摄像头,不仅数量大、成本高、数据集成难度大;而且出于被安装位置的物理环境考量,有些地方还不能安装。籍此,这也导致现有区域交通概况不易获得,显示不直观。
发明内容
本发明的发明目的是提供一种基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统及其方法,以便能全局性的提供某个区域的整体区域状况,进而以高频率呈现某个区域的区域状况。
为了解决上述技术问题,本发明采用的技术方案如下:
一种基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统,其特征在于:
该系统包括中央控制端和至少一台无人飞行器,所述每台无人飞行器均分别与所述中央控制端通信连接;
所述中央控制端用于收发、处理并分析从所述无人飞行器传输的选定区域内的区域状况信息;
所述每台无人飞行器用于采集选定区域内的无人飞行器监测点的区域状况信息并将该区域状况信息的数据特征传输至所述中央控制端。
作为优选的,还包括客户端,所述客户端与所述中央控制端通信,并从所述中央控制端获取数据结果。
作为进一步优选的,所述中央控制端包括与所述无人飞行器连接的第一数据收发单元、与所述第一数据收发单元连接的数据处理单元和分别与所述第一数据收发单元和所述数据处理单元连接的数据分析单元;所述第一数据收发单元从无人飞行器处接收采集到的区域状况信息,并将其发送给数据处理单元;所述数据处理单元将接收到的区域状况信息合并成区域状况信息;所述数据分析单元根据原有电子数据库的区域状况信息与上述合并的区域状况信息,生成最终区域状况信息。
作为优选的,每个所述选定区域选定至少一个无人飞行器监测点,且每个无人飞行器监测点设定至少一台无人飞行器用于实时或按照一定频率实施监测。
作为进一步优选的,所述实时方式具体为通过系留式无人飞行器和/或多台无人飞行器交替工作的手段来实现。
作为进一步优选的,其中部分所述选定区域通过选定两个以上无人飞行器监测点共同工作。
作为进一步优选的,所述无人飞行器实施监测的方式是采用从上往下垂直拍摄的正射拍摄方式和/或采用斜向下拍摄的倾斜拍摄方式。
作为优选的,所述区域状况信息为至少一处所述选定区域的交通状况数据。
为了解决上述技术问题,本发明采用的又一技术方案如下:
一种使用上述技术方案所述的基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统的方法,该方法包括:
S1、将中央控制端与至少一台无人飞行器建立通信,且根据区域状况信息采集的选定区域选择无人飞行器监测点进行区域状况信息采集;
S2、中央控制端收发、处理并分析从所述无人飞行器传输的选定区域内的区域状况信息;
S3、每台无人飞行器采集选定区域内的无人飞行器监测点的区域状况信息并将该区域状况信息的数据特征传输至中央控制端。
作为优选的,在步骤S3之后还包括步骤S4,所述步骤S4具体包括将客户端与中央控制端建立通信且获取中央控制端数据结果。
本发明技术方案的有益技术效果:本发明所述方案主要通过无人飞行器航拍采集某一区域的区域状况实时数据与预设电子数据库相对应区域建立映射关系而重新形成的实时电子地图数据库来达到全局性的提供某个区域的全景区域状况,从而实现高频率呈现区域区域状况。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够使得本发明的技术手段更加清楚明白,达到本领域技术人员可依照说明书的内容予以实施的程度,并且为了能够让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,下面以本发明的具体实施方式进行举例说明。
附图说明
通过阅读下文优选的具体实施方式中的详细描述,本发明各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。说明书附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。显而易见地,下面描述的附图仅仅是本发明的一些实施例,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的附图。而且在整个附图中,用相同的附图标记表示相同的部件。在附图中:
图1示出了根据本发明实施例一的区域状况全景导览系统的结构示意图;
图2示出了根据本发明实施例一、二、三、四和五的区域状况全景导览系统的结构示意图;
图3示出了根据本发明实施例二的区域状况全景导览系统的结构示意图;
图4示出了根据本发明实施例三的区域状况全景导览系统的结构示意图;
图5示出了根据本发明实施例四的区域状况全景导览系统的结构示意图;
图6示出了根据本发明实施例五的区域状况全景导览系统的结构示意图;
图7示出了根据本发明实施例六的区域状况全景导览方法的基本流程图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的具体实施例。虽然附图中显示了本发明的具体实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明,并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
需要说明的是,在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可以理解,硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名词的差异来作为区分组件的方式,而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”或“包括”为一开放式用语,故应解释成“包含但不限定于”。说明书后续描述为实施本发明的较佳实施方式,然所述描述乃以说明书的一般原则为目的,并非用以限定本发明的范围。本发明的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。
鉴于现有技术,关于本发明的技术方案所要解决的技术问题,其具体如下:
1、能够全局性的提供某个区域的整体区域状况
以区域交通状况为例,采用航拍无人飞行器在100米-200米高空进行向下方的拍摄,就能覆盖极大范围内的区域概况,尤其是对于特征极为明显的路况而言,经过对照片上图像的简单分析,就能确定哪些路段的行车较多,哪些路段的行车较少。并且,即使是在晚上,也能通过行驶车辆的交通灯来有效判断车流量。
2.、能够高频率的呈现区域区域状况
以区域交通状况为例,采用定期高频让无人飞行器起飞来向下拍摄的方式,不仅能够确定无人飞行器的起落点,保证安全,并且由于无人飞行器是悬空作业,所以能够针对任何区域的特点,进行最有效率的布局,来确定拍摄点。另外,即使是想要实现无间断的数据采集,也可以采用系留式无人飞行器的解决方案,来提供不间断的数据采集服务。
为便于对本发明实施例的理解,下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明,且各个附图并不构成对本发明实施例的限定。
无人飞行器英文缩写为“UAV(unmanned aerial vehicle)”,是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。从技术角度定义可以分为:无人直升机、无人固定翼机、无人多旋翼飞行器、无人飞艇、无人伞翼机等。近年来,随着传感器工艺的提高、微处理器技术的进步、动力装置的改善以及电池续航能力的增加,使其在军事、民用方面的用途不断高速拓展,无人飞行器市场具有广阔前景。本发明所述无人飞行器为旋翼式无人飞行器(或称为多旋翼飞行器),可以是四旋翼、六旋翼及旋翼数量大于六的无人飞行器。
实施例一
如图1和图2所示,本发明实施例提供了一种基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统,该系统包括中央控制端20和至少一台无人飞行器30,所述每台无人飞行器30均分别与所述中央控制端20通信连接;所述中央控制端20用于收发、处理并分析从所述无人飞行器传输的选定区域内的区域状况信息;所述每台无人飞行器30用于采集选定区域内的无人飞行器监测点的区域状况信息并将该区域状况信息的数据特征传输至所述中央控制端20。在本发明实施例中,所述区域状况信息以城市一选定区域的交通状况数据为例,除此之外还可以为火灾事件或人群聚集事件。
在本发明实施例中,该系统还包括客户端10,所述客户端10与所述中央控制端20通信,并从所述中央控制端20获取数据结果。所述数据结果包括在无人飞行器监测点所收集到的监测点的地理坐标以及一监测点所得到的图像边界特征或多个监测点的图像边界特征拼接成一副完整的影像。
所述中央控制端20包括与所述无人飞行器30连接的第一数据收发单元21、与所述第一数据收发单元21连接的数据处理单元22和分别与所述第一数据收发单元21和所述数据处理单元22连接的数据分析单元23;所述第一数据收发单元21从无人飞行器30处接收采集到的区域状况信息,并将其发送给数据处理单元22;所述数据处理单元22将接收到的区域状况信息合并成区域状况信息;所述数据分析单元23根据原有电子数据库的区域状况信息与上述合并的区域状况信息,分析汇总后生成最终区域状况信息。
在本发明实施例中,所述无人飞行器30包括用于采集选定区域中区域状况全景信息的航拍摄像单元31、与所述航拍摄像单元31连接的信号处理单元32、与所述信号处理单元32连接的数据存储单元33和与所述信号处理单元32连接的第二数据收发单元34,其中所述信号处理单元32用于将采集的区域状况全景信息信号转换为区域状况全景信息数据,所述数据存储单元33用于存储所转换的区域状况全景信息数据,所述第二数据收发单元34用于接收中央控制端20的控制信息和发送所采集的区域状况全景信息数据。
在本发明实施例中具体所述选定区域选定一个无人飞行器监测点A,且所述监测点A设定一台无人飞行器30用于实时不间断或按照一定频率的实施监测。在本发明实施例中通常一个无人飞行器监测点通常是该选定区域在面积范围上的中点,并且这个监测点的高度能够确保无人飞行器能够在高度位置上至少完整的拍摄到整个选定区域面积内的影像内容。其中所述实时不间断的采集方式具体为通过系留式无人飞行器和/或多台无人飞行器在一个点交替工作的手段来实现。所述每台无人飞行器30在中央控制端20的控制下采用从上往下垂直拍摄的正拍摄方式或采用斜向下拍摄方式采集区域状况信息。
实施例二:
结合图2和图3所示,本发明实施例提供了一种基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统,该系统包括中央控制端20和至少一台无人飞行器30,所述每台无人飞行器30均分别与所述中央控制端20通信连接;所述中央控制端20用于收发、处理并分析从所述无人飞行器传输的选定区域内的区域状况信息;所述每台无人飞行器30用于采集选定区域内的无人飞行器监测点的区域状况信息并将该区域状况信息的数据特征传输至所述中央控制端20。在本发明实施例中,所述区域状况信息以城市一选定区域的交通状况数据为例,除此之外还可以为火灾事件或人群聚集事件。
在本发明实施例中,该系统还包括客户端10,所述客户端10与所述中央控制端20通信,并从所述中央控制端20获取数据结果。所述数据结果包括在无人飞行器监测点所收集到的监测点的地理坐标以及一监测点所得到的图像边界特征或多个监测点的图像边界特征拼接成一副完整的影像。
所述中央控制端20包括与所述无人飞行器30连接的第一数据收发单元21、与所述第一数据收发单元21连接的数据处理单元22和分别与所述第一数据收发单元21和所述数据处理单元22连接的数据分析单元23;所述第一数据收发单元21从无人飞行器30处接收采集到的区域状况信息,并将其发送给数据处理单元22;所述数据处理单元22将接收到的区域状况信息合并成区域状况信息;所述数据分析单元23根据原有电子数据库的区域状况信息与上述合并的区域状况信息,分析汇总后生成最终区域状况信息。
在本发明实施例中,所述无人飞行器30包括用于采集选定区域中区域状况全景信息的航拍摄像单元31、与所述航拍摄像单元31连接的信号处理单元32、与所述信号处理单元32连接的数据存储单元33和与所述信号处理单元32连接的第二数据收发单元34,其中所述信号处理单元32用于将采集的区域状况全景信息信号转换为区域状况全景信息数据,所述数据存储单元33用于存储所转换的区域状况全景信息数据,所述第二数据收发单元34用于接收中央控制端20的控制信息和发送所采集的区域状况全景信息数据。
在本发明实施例中具体所述选定区域选定一个无人飞行器监测点A,且所述监测点A设定两台无人飞行器30用于实时不间断或按照一定频率的监测。在本发明实施例中通常一个无人飞行器监测点通常是该选定区域在面积范围上的中点,并且这个监测点的高度能够确保无人飞行器能够在高度位置上至少完整的拍摄到整个选定区域面积内的影像内容。其中所述实时不间断的采集方式具体为通过系留式无人飞行器或者多台无人飞行器在一个点交替工作的手段来实现。所述每台无人飞行器30在中央控制端20的控制下采用从上往下垂直拍摄的正拍摄方式或采用斜向下拍摄方式采集区域状况信息。
实施例三
结合图2和图4所示,本发明实施例提供了一种基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统,该系统包括中央控制端20和至少一台无人飞行器30,所述每台无人飞行器30均分别与所述中央控制端20通信连接;所述中央控制端20用于收发、处理并分析从所述无人飞行器传输的选定区域内的区域状况信息;所述每台无人飞行器30用于采集选定区域内的无人飞行器监测点的区域状况信息并将该区域状况信息的数据特征传输至所述中央控制端20。在本发明实施例中,所述区域状况信息以城市一选定区域的交通状况数据为例,除此之外还可以为火灾事件或人群聚集事件。
在本发明实施例中,该系统还包括客户端10,所述客户端10与所述中央控制端20通信,并从所述中央控制端20获取数据结果。所述数据结果包括在无人飞行器监测点所收集到的监测点的地理坐标以及一监测点所得到的图像边界特征或多个监测点的图像边界特征拼接成一副完整的影像。
所述中央控制端20包括与所述无人飞行器30连接的第一数据收发单元21、与所述第一数据收发单元21连接的数据处理单元22和分别与所述第一数据收发单元21和所述数据处理单元22连接的数据分析单元23;所述第一数据收发单元21从无人飞行器30处接收采集到的区域状况信息,并将其发送给数据处理单元22;所述数据处理单元22将接收到的区域状况信息合并成区域状况信息;所述数据分析单元23根据原有电子数据库的区域状况信息与上述合并的区域状况信息,分析汇总后生成最终区域状况信息。
在本发明实施例中,所述无人飞行器30包括用于采集选定区域中区域状况全景信息的航拍摄像单元31、与所述航拍摄像单元31连接的信号处理单元32、与所述信号处理单元32连接的数据存储单元33和与所述信号处理单元32连接的第二数据收发单元34,其中所述信号处理单元32用于将采集的区域状况全景信息信号转换为区域状况全景信息数据,所述数据存储单元33用于存储所转换的区域状况全景信息数据,所述第二数据收发单元34用于接收中央控制端20的控制信息和发送所采集的区域状况全景信息数据。
在本发明实施例中具体所述选定区域选定两个无人飞行器监测点A、监测B,且所述监测点A和所述监测点B分别设定两台无人飞行器30用于实时不间断或按照一定频率的监测。在本发明实施例中通常选定多个无人飞行器监测点,是因为这些点的高度更低,位置分布也不是在整个选定区域面积的中点,通过多个监测点同时工作,来确保采集到整个选定区域的影像内容。其中所述实时不间断的采集方式具体为通过系留式无人飞行器或者多台无人飞行器在一个点交替工作的手段来实现。所述每台无人飞行器30在中央控制端20的控制下采用从上往下垂直拍摄的正拍摄方式或采用斜向下拍摄方式采集区域状况信息。
实施例四
结合图2和图5所示,本发明实施例提供了一种基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统,该系统包括中央控制端20和至少一台无人飞行器30,所述每台无人飞行器30均分别与所述中央控制端20通信连接;所述中央控制端20用于收发、处理并分析从所述无人飞行器传输的选定区域内的区域状况信息;所述每台无人飞行器30用于采集选定区域内的无人飞行器监测点的区域状况信息并将该区域状况信息的数据特征传输至所述中央控制端20。在本发明实施例中,所述区域状况信息以城市一选定区域的交通状况数据为例,除此之外还可以为火灾事件或人群聚集事件。
在本发明实施例中,该系统还包括客户端10,所述客户端10与所述中央控制端20通信,并从所述中央控制端20获取数据结果。所述数据结果包括在无人飞行器监测点所收集到的监测点的地理坐标以及一监测点所得到的图像边界特征或多个监测点的图像边界特征拼接成一副完整的影像。
所述中央控制端20包括与所述无人飞行器30连接的第一数据收发单元21、与所述第一数据收发单元21连接的数据处理单元22和分别与所述第一数据收发单元21和所述数据处理单元22连接的数据分析单元23;所述第一数据收发单元21从无人飞行器30处接收采集到的区域状况信息,并将其发送给数据处理单元22;所述数据处理单元22将接收到的区域状况信息合并成区域状况信息;所述数据分析单元23根据原有电子数据库的区域状况信息与上述合并的区域状况信息,分析汇总后生成最终区域状况信息。
在本发明实施例中,所述无人飞行器30包括用于采集选定区域中区域状况全景信息的航拍摄像单元31、与所述航拍摄像单元31连接的信号处理单元32、与所述信号处理单元32连接的数据存储单元33和与所述信号处理单元32连接的第二数据收发单元34,其中所述信号处理单元32用于将采集的区域状况全景信息信号转换为区域状况全景信息数据,所述数据存储单元33用于存储所转换的区域状况全景信息数据,所述第二数据收发单元34用于接收中央控制端20的控制信息和发送所采集的区域状况全景信息数据。
在本发明实施例中具体所述选定区域选定三个无人飞行器监测点A、监测B、监测C,且所述监测点A、所述监测点B和所述监测C分别设定一台无人飞行器30用于实时不间断或按照一定频率的监测。在本发明实施例中通常选定多个无人飞行器监测点,是因为这些点的高度更低,位置分布也不是在整个选定区域面积的中点,通过多个监测点同时工作,来确保采集到整个选定区域的影像内容。其中所述实时不间断的采集方式具体为通过系留式无人飞行器或者多台无人飞行器在一个点交替工作的手段来实现。所述每台无人飞行器30在中央控制端20的控制下采用从上往下垂直拍摄的正拍摄方式或采用斜向下拍摄方式采集区域状况信息。
实施例五
结合图2和图6所示,本发明实施例提供了一种一种基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统,该系统包括中央控制端20和至少一台无人飞行器30,所述每台无人飞行器30均分别与所述中央控制端20通信连接;所述中央控制端20用于收发、处理并分析从所述无人飞行器传输的选定区域内的区域状况信息;所述每台无人飞行器30用于采集选定区域内的无人飞行器监测点的区域状况信息并将该区域状况信息的数据特征传输至所述中央控制端20。在本发明实施例中,所述区域状况信息以城市一选定区域的交通状况数据为例,除此之外还可以为火灾事件或人群聚集事件。
在本发明实施例中,该系统还包括客户端10,所述客户端10与所述中央控制端20通信,并从所述中央控制端20获取数据结果。所述数据结果包括在无人飞行器监测点所收集到的监测点的地理坐标以及一监测点所得到的图像边界特征或多个监测点的图像边界特征拼接成一副完整的影像。
所述中央控制端20包括与所述无人飞行器30连接的第一数据收发单元21、与所述第一数据收发单元21连接的数据处理单元22和分别与所述第一数据收发单元21和所述数据处理单元22连接的数据分析单元23;所述第一数据收发单元21从无人飞行器30处接收采集到的区域状况信息,并将其发送给数据处理单元22;所述数据处理单元22将接收到的区域状况信息合并成区域状况信息;所述数据分析单元23根据原有电子数据库的区域状况信息与上述合并的区域状况信息,分析汇总后生成最终区域状况信息。
在本发明实施例中,所述无人飞行器30包括用于采集选定区域中区域状况全景信息的航拍摄像单元31、与所述航拍摄像单元31连接的信号处理单元32、与所述信号处理单元32连接的数据存储单元33和与所述信号处理单元32连接的第二数据收发单元34,其中所述信号处理单元32用于将采集的区域状况全景信息信号转换为区域状况全景信息数据,所述数据存储单元33用于存储所转换的区域状况全景信息数据,所述第二数据收发单元34用于接收中央控制端20的控制信息和发送所采集的区域状况全景信息数据。
在本发明实施例中具体所述选定区域选定三个无人飞行器监测点A、监测B、监测C,且所述监测点A、所述监测点B和所述监测C分别设定一台无人飞行器30用于实时不间断或按照一定频率的监测。在本发明实施例中通常选定多个无人飞行器监测点,是因为这些点的高度更低,位置分布也不是在整个选定区域面积的中点,通过多个监测点同时工作,来确保采集到整个选定区域的影像内容。其中所述实时不间断的采集方式具体为通过系留式无人飞行器或者多台无人飞行器在一个点交替工作的手段来实现。所述每台无人飞行器30在中央控制端20的控制下采用从上往下垂直拍摄的正拍摄方式或采用斜向下拍摄方式采集区域状况信息。
如图7所示,本发明实施例提供了一种基于无人飞行器监测的区域状况全景导览方法,该方法包括:
S1、将中央控制端20与至少一台无人飞行器建立通信,且根据区域状况信息采集的选定区域选择无人飞行器监测点进行区域状况信息采集。
根据任务目标确定需要进行交通数据采集的工作范围,为了方便起见,在本发明实施例中以某个规则的4公里见方的16平方公里选定区域作为示例。实际上对于不规则的区域也可以采用类似的方式。假设飞行在100米高空的无人飞行器,向下航拍时能够通过广角镜头采集到大概2公里见方的4平方公里的区域范围的照片,那么总共只需要在4台无人飞行器就能覆盖该选定区域的整个范围,完成照片采集。由于广角镜头的数据采集虽有畸变,但是本申请方案中,需要采集的数据并不是地面目标的精细对象,而是类似道路、车流量这样目标较为明确的对象,因此无人飞行器在100米高空采集到的图像精度足够完成后续工作。
事实上,根据无人飞行器的配置不同,以及无人飞行器上设置的镜头不同,无人飞行器能够监控的范围可能更大或更小。比如,当前无人飞行器能够轻松飞行到500米高度,再如工业级无人飞行器能够搭载的重量足够负担专业级的航测相机。由于本申请,不涉及具体对无人飞行器配置和镜头的限定,这里不再赘述,但是通常从性价比和效果的角度考虑,无人飞行器飞行在100米到200米之间的相对高度,并且使用4k相机,就能基本达到本申请所要求的拍摄精度。
另外,对于上述规则的选定区域范围,采用4台无人飞行器就能基本覆盖整个区域范围,并且通过对区域边界的拼接,就能完成对整个区域无缺失的图像数据采集。但是,根据实际需要,当然也可以使用更多的无人飞行器来完成对某个区域数据的采集,比如未来更高的精度,可以在较低的飞行高度配置更多无人飞行器,再如,由于某些区域是限高飞行区,所以在限高飞行区内可以在较低高度配置更多无人飞行器来完成对地面交通数据的采集。对于非规则的区域,只需要根据区域形状,增设适当无人飞行器数据采集点即可。
S2、中央控制端20收发、处理并分析从所述无人飞行器传输的选定区域内的区域状况信息。
在上述拍摄点的数据采集完备之后,根据拍摄点的地理坐标以及拍摄点所得到的图像边界特征,能够较为简单的将多个拍摄点的图像拼接成一副完整的图片。该拼接原理类似全景照片的生成,在此不再赘述。由于拍摄点的地理坐标是清楚地,这些成组的地理坐标全部位于选定区域内。因此也可以根据拍摄点的地理坐标来得到该成组的拍摄点所对应的原电子数据库(电子地图)覆盖范围为预设选定区域。实际上选定区域和预设选定区域一个是实景图片,一个是电子地图,并且在地理位置坐标上有清晰的对应关系,因此能够轻易的将实景图片与原电子数据库(电子地图)数据形成映射关系,尤其是仅针对实景图片中的道路和车流量情形,与电子地图上的道路形成映射关系。
在实景图片中得到的道路与原电子数据库(电子地图)上的道路为一一对应关系,而实景图片中的车流量能够从照片上通过简单的图像特征识别(基于车辆顶视图的图形特征)就得到较为准确,可以商业化运用的数据。即使是在夜晚来说,无车路面与有车路面也具有明显的差别,是较为容易辨识的。
S3、每台无人飞行器30采集选定区域内的无人飞行器监测点的区域状况信息并将该区域状况信息的数据特征传输至中央控制端20。
S4、将客户端10与中央控制端20建立通信且获取中央控制端20数据结果。
在原电子数据库(电子地图)的数据基础上,结合通过实景图片得到的道路进行校对,然后结合实景图片中的车流量情形作为数据基础,就能得到整个选定区域内的宏观道路交通电子地图数据(含车流量)。在静态的实景图片中,通过某条道路上当前有车路段占比,就能直观了解道路初步的拥堵情况。
结合各个路口的红绿灯状态与对应的实景图片中得来的有车路段占比,就能直观得到行驶是否通顺的准确消息。因为在某些情况下,可能该道路的有车路段占比虽然很长,但是红绿灯频率设置适当,每次红绿灯都能有效的释放单向的基本全部车辆;而相反的,在某些情况下,可能有的道路有车路段占比并不是很长,但是红绿灯频率设置不当,在某个方向上,每次仅能释放少量车辆,导致该方向上拥堵情况严重。在适当频率下,结合若干张连续的实景图片中的有车路段占比情形,就能迅速的得到该路段的拥堵情况,对于在一个较长时间内,该道路上始终保持有车路段占比较高的情形,说明该路段拥堵可能性较高。此时若结合其他该路段上行驶车辆的GPS数据证明,车辆移动速度也很慢,则可基本认定,该路段处于拥堵状态。
对于最简单的情形,也可以直接将有车路段占比较高的路段标红,来表示该路段拥堵。对于绝大多数情况而言,道路上有车路段占比高,同时该路段行驶非常畅通,行车速度很快,即使是对于高速公路而言,也是不太可能的。因此这种简单的分析方式,同样也比当前的模糊的拥堵预估方案要更加准确。
在本发明实施例中除了能够完成对道路交通情况的监测,由于能够通过实景图片与电子地图的关联,将现实数据与电子地图进行了映射,那么还能实现对较为显著的事件对象的观测,比如在地图上出现了明显的异常事件,包括火灾事件、人群聚集事件等等。类似上述方案的原理,只要在除了车的顶视图的特征之外,提前设置好对应的事件特征图,比如人群聚集的特征、较大规模火焰的特征等等,就能基于实际地理位置来将该特征事件的产生标注在电子地图上,从而完成针对整个区域的对象监控。对于上述监控的结果,可以采用警示、提醒或者将该事件发生地的实景图片放大展示给系统用户的方式来处理。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统,其特征在于:
该系统包括中央控制端(20)和至少一台无人飞行器(30),所述每台无人飞行器(30)均分别与所述中央控制端(20)通信连接;
所述中央控制端(20)用于收发、处理并分析从所述无人飞行器传输的选定区域内的区域状况信息;
所述每台无人飞行器(30)用于采集选定区域内的无人飞行器监测点的区域状况信息并将该区域状况信息的数据特征传输至所述中央控制端(20)。
2.根据权利要求1所述的基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统,其特征在于,还包括客户端(10),所述客户端(10)与所述中央控制端(20)通信,并从所述中央控制端(20)获取数据结果。
3.根据权利要求2所述的基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统,其特征在于:
所述中央控制端(20)包括与所述无人飞行器(30)连接的第一数据收发单元(21)、与所述第一数据收发单元(21)连接的数据处理单元(22)和分别与所述第一数据收发单元(21)和所述数据处理单元(22)连接的数据分析单元(23);
所述第一数据收发单元(21)从无人飞行器(30)处接收采集到的区域状况信息,并将其发送给数据处理单元(22);
所述数据处理单元(22)将接收到的区域状况信息合并成区域状况信息;
所述数据分析单元(23)根据原有电子数据库的区域状况信息与上述合并的区域状况信息,生成最终区域状况信息。
4.根据权利要求1所述的基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统,其特征在于,每个所述选定区域选定至少一个无人飞行器监测点,且每个无人飞行器监测点设定至少一台无人飞行器(30)用于实时或按照一定频率实施监测。
5.根据权利要求4所述的基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统,其特征在于,所述实时方式具体为通过系留式无人飞行器和/或多台无人飞行器交替工作的手段来实现。
6.根据权利要求4所述的基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统,其特征在于,其中部分所述选定区域通过选定两个以上无人飞行器监测点共同工作。
7.根据权利要求4所述的基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统,其特征在于,所述无人飞行器(30)实施监测的方式是采用从上往下垂直拍摄的正射拍摄方式和/或采用斜向下拍摄的倾斜拍摄方式。
8.根据权利要求1所述的基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统,其特征在于,所述区域状况信息为至少一处所述选定区域的交通状况数据。
9.一种使用上述权利要求1至9中任一项所述的基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统的方法,该方法包括:
S1、将中央控制端(20)与至少一台无人飞行器建立通信,且根据区域状况信息采集的选定区域选择无人飞行器监测点进行区域状况信息采集;
S2、中央控制端(20)收发、处理并分析从所述无人飞行器传输的选定区域内的区域状况信息;
S3、每台无人飞行器(30)采集选定区域内的无人飞行器监测点的区域状况信息并将该区域状况信息的数据特征传输至中央控制端。
10.根据权利要求9所述的基于无人飞行器监测的区域状况全景导览方法,其特征在于,在步骤S3之后还包括步骤S4,所述步骤S4具体还包括将客户端(10)与中央控制端(20)建立通信且获取中央控制端(20)数据结果。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710265622.0A CN106998451A (zh) | 2017-04-21 | 2017-04-21 | 基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统及其方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710265622.0A CN106998451A (zh) | 2017-04-21 | 2017-04-21 | 基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统及其方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106998451A true CN106998451A (zh) | 2017-08-01 |
Family
ID=59434243
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710265622.0A Pending CN106998451A (zh) | 2017-04-21 | 2017-04-21 | 基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统及其方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106998451A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019062173A1 (zh) * | 2017-09-29 | 2019-04-04 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 视频处理方法、设备、无人机及系统 |
CN110062162A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-07-26 | 桂林旅游学院 | 一种基于增强现实的旅游导览系统 |
US11611811B2 (en) | 2017-09-29 | 2023-03-21 | SZ DJI Technology Co., Ltd. | Video processing method and device, unmanned aerial vehicle and system |
Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5663720A (en) * | 1995-06-02 | 1997-09-02 | Weissman; Isaac | Method and system for regional traffic monitoring |
US6285949B1 (en) * | 1997-10-22 | 2001-09-04 | Daimlerchrysler Ag | Method and device for extensive traffic situation monitoring |
JP2002237000A (ja) * | 2001-02-09 | 2002-08-23 | Chishiki Joho Kenkyusho:Kk | リアルタイムマップ情報通信システムおよびその方法 |
US6798357B1 (en) * | 2002-09-19 | 2004-09-28 | Navteq North America, Llc. | Method and system for collecting traffic information |
US20080010003A1 (en) * | 2003-05-20 | 2008-01-10 | Ildiko Hegedus | Method and system for collecting traffic information using thermal sensing |
KR20110055287A (ko) * | 2009-11-19 | 2011-05-25 | 픽스코리아 주식회사 | 전자지도용 지리정보 파노라마 사진 매핑 시스템 및 방법 |
WO2013051300A1 (ja) * | 2011-10-03 | 2013-04-11 | Hanabata Mitsuaki | 被災状況把握システム |
CN103377558A (zh) * | 2012-04-26 | 2013-10-30 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 交通流量管控系统及方法 |
KR20140127574A (ko) * | 2013-04-25 | 2014-11-04 | (주)유타스 | 화재 오보 감소를 위한 무인 비행체를 이용한 화재 감시 시스템 |
CN104332053A (zh) * | 2014-11-13 | 2015-02-04 | 深圳大学 | 一种基于小型无人机的道路交通巡检系统及其巡检方法 |
CN105022405A (zh) * | 2015-07-16 | 2015-11-04 | 杨珊珊 | 街景地图制作方法、控制服务器、无人机及制作装置 |
US20150356868A1 (en) * | 2014-06-04 | 2015-12-10 | Cuende Infometrics, S.A. | System and method for measuring the real traffic flow of an area |
CN105608891A (zh) * | 2015-10-22 | 2016-05-25 | 小米科技有限责任公司 | 确定交通状况的方法及装置、电子设备 |
CN105721751A (zh) * | 2016-03-28 | 2016-06-29 | 中国人民解放军第三军医大学第三附属医院 | 一种夜间交通事故现场信息采集方法 |
CN105761494A (zh) * | 2016-05-12 | 2016-07-13 | 招商局重庆交通科研设计院有限公司 | 基于无人机的异常交通信息采集方法 |
-
2017
- 2017-04-21 CN CN201710265622.0A patent/CN106998451A/zh active Pending
Patent Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5663720A (en) * | 1995-06-02 | 1997-09-02 | Weissman; Isaac | Method and system for regional traffic monitoring |
US6285949B1 (en) * | 1997-10-22 | 2001-09-04 | Daimlerchrysler Ag | Method and device for extensive traffic situation monitoring |
JP2002237000A (ja) * | 2001-02-09 | 2002-08-23 | Chishiki Joho Kenkyusho:Kk | リアルタイムマップ情報通信システムおよびその方法 |
US6798357B1 (en) * | 2002-09-19 | 2004-09-28 | Navteq North America, Llc. | Method and system for collecting traffic information |
US20080010003A1 (en) * | 2003-05-20 | 2008-01-10 | Ildiko Hegedus | Method and system for collecting traffic information using thermal sensing |
KR20110055287A (ko) * | 2009-11-19 | 2011-05-25 | 픽스코리아 주식회사 | 전자지도용 지리정보 파노라마 사진 매핑 시스템 및 방법 |
WO2013051300A1 (ja) * | 2011-10-03 | 2013-04-11 | Hanabata Mitsuaki | 被災状況把握システム |
CN103377558A (zh) * | 2012-04-26 | 2013-10-30 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 交通流量管控系统及方法 |
KR20140127574A (ko) * | 2013-04-25 | 2014-11-04 | (주)유타스 | 화재 오보 감소를 위한 무인 비행체를 이용한 화재 감시 시스템 |
US20150356868A1 (en) * | 2014-06-04 | 2015-12-10 | Cuende Infometrics, S.A. | System and method for measuring the real traffic flow of an area |
CN104332053A (zh) * | 2014-11-13 | 2015-02-04 | 深圳大学 | 一种基于小型无人机的道路交通巡检系统及其巡检方法 |
CN105022405A (zh) * | 2015-07-16 | 2015-11-04 | 杨珊珊 | 街景地图制作方法、控制服务器、无人机及制作装置 |
CN105608891A (zh) * | 2015-10-22 | 2016-05-25 | 小米科技有限责任公司 | 确定交通状况的方法及装置、电子设备 |
CN105721751A (zh) * | 2016-03-28 | 2016-06-29 | 中国人民解放军第三军医大学第三附属医院 | 一种夜间交通事故现场信息采集方法 |
CN105761494A (zh) * | 2016-05-12 | 2016-07-13 | 招商局重庆交通科研设计院有限公司 | 基于无人机的异常交通信息采集方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
彭仲仁;刘晓锋;张立业;孙健;: "无人飞机在交通信息采集中的研究进展和展望", 交通运输工程学报, no. 06 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019062173A1 (zh) * | 2017-09-29 | 2019-04-04 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 视频处理方法、设备、无人机及系统 |
US11611811B2 (en) | 2017-09-29 | 2023-03-21 | SZ DJI Technology Co., Ltd. | Video processing method and device, unmanned aerial vehicle and system |
CN110062162A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-07-26 | 桂林旅游学院 | 一种基于增强现实的旅游导览系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Shakhatreh et al. | Unmanned aerial vehicles (UAVs): A survey on civil applications and key research challenges | |
US12066840B2 (en) | Method and system for providing route of unmanned air vehicle | |
CN102654940B (zh) | 基于无人驾驶飞机的交通信息采集系统的信息处理方法 | |
US8368584B2 (en) | Airspace risk mitigation system | |
CN103646569B (zh) | 一种通用航空低空监视与服务系统 | |
Coifman et al. | Surface transportation surveillance from unmanned aerial vehicles | |
CN107408350A (zh) | 用于控制自动飞行器飞行路径的系统和方法 | |
CN112368660A (zh) | 无人驾驶飞行器风险评估 | |
US20170358225A1 (en) | Waypoint directory in air traffic control systems for unmanned aerial vehicles | |
CN109976375A (zh) | 一种基于三维数字化空中走廊的城市低空空域交通管理平台 | |
CN106813900B (zh) | 一种基于无人机技术的民用机场助航灯光飞行校验方法 | |
CN106210627A (zh) | 一种无人机消防调度系统 | |
CN106054928A (zh) | 一种基于无人机网络的全地域火灾发生测定方法 | |
Irizarry et al. | Feasibility study to determine the economic and operational benefits of utilizing unmanned aerial vehicles (UAVs). | |
US11620915B2 (en) | Flight device, flight system, flight method, and program | |
Geister et al. | Density based management concept for urban air traffic | |
CN106998451A (zh) | 基于无人飞行器监测的区域状况全景导览系统及其方法 | |
CN108803633A (zh) | 一种基于移动通信网络的无人机低空监控系统 | |
US10720063B2 (en) | Method and system for obtaining and presenting turbulence data via communication devices located on airplanes | |
CN112462778A (zh) | 一种用于配电网人机协同巡检的作业方法 | |
CN115686063A (zh) | 配网电路巡检的移动无人机和机巢管控系统 | |
CN107038900A (zh) | 一种通用航空低空监视与服务系统 | |
CN110554422A (zh) | 基于多旋翼无人机飞行式核素识别仪的全人工智能化系统 | |
Jin et al. | Unmanned aerial vehicle (uav) based traffic monitoring and management | |
Ogan et al. | Electrical transmission line inspection using unmanned aircraft |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
TA01 | Transfer of patent application right | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20171227 Address after: 100020 Beijing City West Road No. 12 Chaoyang District Building No. 2 (national advertising Industrial Park incubator No. 25978) Applicant after: High domain (Beijing) Intelligent Technology Research Institute Co., Ltd. Address before: 430223 Hubei province Wuhan city four road Wuhan University Science Park East Lake New Technology Development Zone, building a layer of Applicant before: Hubei sky Technology Co., Ltd. |