CN107590826A - 无人机自动拍照的控制方法、控制系统及无人机 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种无人机自动拍照的控制方法，包括如下步骤：S1、利用机载相机获取两张图片；S2、提取两张所述图片中的特征点；S3、将所述特征点输入匹配器，找出两张所述图片中共同的所述特征点，并记为匹配点；S4、根据所述匹配点确定两张所述图片的差异参数；S5、根据所述差异参数以及预设的差异参数阈值判断无人机是否进行拍照。与相关技术相比，本发明具有如下有益效果：可以在保证相邻图片的重叠率与物体表面数据采集的完整性，同时减少采集不必要的数据，使得在尽可能保证数据完整性与可用性的前提下减少后期数据处理的负担；可以实现手动飞行时全自动影像采集，增加了数据采集的灵活性。
Description
技术领域
本发明涉及无人机拍照控制技术领域，尤其涉及一种无人机自动拍照的控制方法、控制系统及无人机。
背景技术
在越来越多的应用中，人们开始利用无人机对物体进行影像数据采集。采集的数据主要分两项用途，一是对采集的原始影像数据进行直接分析，二是利用原始影像数据经过后处理软件对被检测物体的三维模型重建出来。不管哪个用途，都对影像数据采集这个过程有严格的要求。例如，在对物体表面原始影像数据进行分析时，为了保证表面数据不漏采集，相邻的两张图片就必须要保证一定的重叠率。三维模型重建时对所采集相邻影像的重叠率要求更高，一般较为精确的三维模型重建都需要相邻影像有70％以上的重叠率，如果该重叠率不能保证，轻则重建出的三维模型精度降低，重则无法重建(重叠率不够高导致图片间的特征匹配失败)，及其影响效率。
为了保证相邻影像的重叠率，目前业内有两种自动化的影像数据采集方法：网格式采集法与环绕式采集法。这两种方法都需要用户在无人机起飞前就划定拍摄区域、为无人机规划好飞行航线。
目前瑞士的Pix4D公司还有一种较以上两种方法稍智能一些的数据采集方法：固定间隔采集。该方法不需要飞行前先规划好路线，在飞行中，当飞机距离上一拍照地点达到某阈值时，即触发快门指令。但该方法还是无法很好地保证相邻影像的重叠率，特别是对几何复杂度大的物体进行影像采集时。
因此，有必要提供一种新的无人机自动拍照的控制方法、控制系统及无人机以解决上述问题。
发明内容
本发明目的在于提供一种无人机自动拍照的控制方法、控制系统及无人机，其不但可以自动进行拍照，而且还减少了采集不必要的数据。
本发明提供了一种无人机自动拍照的控制方法，包括如下步骤：
S1、利用机载相机获取两张图片，其中一张所述图片为当前实时图片，记录获取两张所述图片的位置参数和时间参数；
S2、提取两张所述图片中的特征点；
S3、将所述特征点输入匹配器，找出两张所述图片中共同的所述特征点，并记为匹配点；
S4、根据所述匹配点确定两张所述图片的差异参数；
S5、根据所述差异参数以及预设的差异参数阈值判断无人机是否进行拍照。
优选的，在步骤S2中，利用计算机视觉算法提取所述图片中的特征点。
优选的，所述计算机视觉算法为Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)算法。
优选的，在步骤S3中，还包括滤除明显错误的所述匹配点。
优选的，在步骤S4中，所述差异参数包括两张所述图片的相对旋转量、位移量以及形变量。
优选的，在步骤S5中，所述差异参数阈值为机载相机的快门触发逻辑。
优选的，在步骤S5中，还包括步骤：
若无人机不进行拍照，则判断无人机自上一次拍照后移动的距离是否大于预设的距离阈值或者判断无人机自上一次拍照后飞行的时间是否大于预设的时间阈值，若大于则进行拍照。
优选的，在步骤S5中，还包括步骤：
当两张所述图片找到的匹配点数量低于预设的匹配点数量阈值，或者无法计算出差异参数时，触发拍照。
本发明还提供了一种无人机自动拍照的系统，包括：
图片获取模块，用于利用机载相机获取两张图片，其中一张所述图片为当前实时图片，并记录获取两张所述图片的位置参数和时间参数；
特征点提取模块，用于提取两张所述图片中的特征点；
匹配点查找模块，用于将所述特征点输入匹配器，找出两张所述图片中共同的所述特征点，并记为匹配点；
差异参数获取模块，用于根据所述匹配点确定两张所述图片的差异参数；
差异参数判断模块，用于根据所述差异参数以及预设的差异参数阈值判断无人机是否进行拍照。
优选的，所述匹配点查找模块还用于滤除明显错误的所述匹配点。
本发明还提供了一种无人机，包括所述的无人机自动拍照的控制系统。
与相关技术相比，本发明提供的无人机自动拍照的控制方法、控制系统及无人机具有如下有益效果：可以在保证相邻图片的重叠率与物体表面数据采集的完整性，同时减少采集不必要的数据，使得在尽可能保证数据完整性与可用性的前提下减少后期数据处理的负担；可以实现手动飞行时全自动影像采集，增加了数据采集的灵活性。
附图说明
图1是本发明无人机自动拍照的控制方法的流程图；
图2是本发明无人机自动拍照的控制系统的框架图。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，为本发明无人机自动拍照的控制方法的流程图。本发明提供了一种无人机自动拍照的控制方法，包括如下步骤：
S1、利用机载相机获取两张图片，其中一张所述图片为当前实时图片，记录获取两张所述图片的位置参数和时间参数；
两张所述图片至少部分图像重叠。
S2、提取两张所述图片中的特征点；
利用计算机视觉算法提取所述图片中的特征点，该计算机视觉算法有很多种，例如，SURF算法、Akaze match算法、Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)算法等。在本发明，优选的采用ORB算法进行特征点的提取。
在该步骤中还包括计算该特征点的特征点描述符，可以使用openCV中自带的ORB库来处理。
S3、将所述特征点输入匹配器，找出两张所述图片中共同的所述特征点，并记为匹配点；
在本实施例中，我们具体将步骤S2中得到的两张所述图片的特征点描述符进行比对，在本实施例中，采用openCV中自带的BFmatcher比对方法对所述特征点描述符进行比对，并计算所述匹配点在两张所述图片中像素位置的变化量。所述变化量可以为矢量也可以为标量，在本实施例中为标量，即所述像素位置变化量的欧氏距离。
在该步骤中还包括滤除所述匹配点中明显错误的内容，滤除逻辑根据实际情况设计，无统一的方法，在本发明一具体方法中，如果某匹配点在两张所述图片中的像素位置变化量超过所有匹配点的像素位置变化量中最小值的五倍，则该匹配点为错误匹配点，将其滤除。
S4、根据所述匹配点确定两张所述图片的差异参数；在该步骤中，根据滤除错误匹配点后的匹配点计算两张所述图片间的变形矩阵，在本发明中，采用openCV中自带的findHomography函数，得到变形矩阵后，从该变形矩阵中计算出所述差异参数，所述差异参数包括两张所述图片的相对旋转量、位移量以及形变量。
S5、根据所述差异参数以及预设的差异参数阈值判断无人机是否进行拍照。
所述差异参数阈值为机载相机的快门触发逻辑，判断无人机是否进行拍照。本实施例中提供的所述快门触发逻辑为：当所述位移量达到25％以上，或当所述形变量(画面放大或缩小)超过50％以上，或当两张所述图片中没有找到特征点，或当所述匹配点数量小于10，或当匹配点不能成功生成两张所述图片的所述变形矩阵，就触发拍照。当然，本发明提供的所述快门触发逻辑也可以利用时间、位移等条件设定触发快门，或组合使用时间、位移、计算机视觉中的任意几项作为判断条件触发快门。因此，在步骤S5中，还包括：若无人机不进行拍照，则判断无人机自上一次拍照后移动的距离是否大于预设的距离阈值或者判断无人机自上一次拍照后飞行的时间是否大于预设的时间阈值，若大于则进行拍照；另外一种情况，当两张所述图片找到的匹配点数量低于预设的匹配点数量阈值，或者无法计算出差异参数时，触发拍照。
为了对本发明提供的所述无人机自动拍照的控制方法进行详细的说明，现举一具体实施例进行说明。假设两张所述图片中的第一张图片为I1，另一张当前实时图片为Inow，利用计算机视觉算法，例如ORB算法，提取所述图片I1和图片Inow中的特征点为特征点F1和特征点Fnow，将所述特征点F1和特征点Fnow输入匹配器，找出所述图片I1和所述图片Inow中的共同特征点MP，记录所述共同特征点MP分别在所述图片I1和所述图片Inow中的位置。根据共同特征点MP计算出所述图片I1和所述图片Inow的差异参数，并根据所述差异参数以及预设的差异参数阈值判断无人机是否进行拍照，如果拍照，则当前实时图片Inow变为图片I1，程序重新从步骤S1开始执行；如果不拍照，则判断无人机移动的距离是否大于预设的距离阈值或者判断无人机飞行的时间间隔是否大于预设的时间阈值，若大于则进行拍照。
请一并参阅图2，为本发明无人机自动拍照的控制系统的框架图。本发明还提供了一种无人机自动拍照的系统1，包括：
图片获取模块10，用于利用机载相机获取两张图片，其中一张所述图片为当前实时图片，并记录获取两张所述图片的位置参数和时间参数；
特征点提取模块11，用于提取两张所述图片中的特征点，具体的，利用ORB算法提取所述图片中的特征点；
匹配点查找模块12，用于将所述特征点输入匹配器，找出两张所述图片中共同的所述特征点，并记为匹配点；
滤除模块13，用于滤除所述匹配点中不符合预设要求的错误匹配点，得到目标匹配点；
差异参数获取模块14，用于根据所述匹配点确定两张所述图片的差异参数，在本发明中，所述差异参数包括两张所述图片的相对旋转量、位移量以及形变量；
差异参数判断模块15，用于根据所述差异参数以及预设的差异参数阈值判断无人机是否进行拍照，所述差异参数阈值为机载相机的快门触发逻辑，该快门触发逻辑在本发明中设置为：当画面位移25％以上，或在当前实时图片中发现新增的特征点到达30％时，就触发拍照。当然，本发明提供的所述快门触发逻辑也可以利用时间、位移等条件设定触发快门，或组合使用时间、位移、计算机视觉中的任意几项作为判断条件触发快门；也就是说，若无人机不进行拍照，则判断无人机自上一次拍照后移动的距离是否大于预设的距离阈值或者判断无人机自上一次拍照后飞行的时间是否大于预设的时间阈值，若大于则进行拍照。
本发明还提供了一种无人机(未图示)，包括如上所述的无人机自动拍照的控制系统1。
与相关技术相比，本发明提供的无人机自动拍照的控制方法、控制系统及无人机具有如下有益效果：可以在保证相邻图片的重叠率与物体表面数据采集的完整性，同时减少采集不必要的数据，使得在尽可能保证数据完整性与可用性的前提下减少后期数据处理的负担；可以实现手动飞行时全自动影像采集，增加了数据采集的灵活性。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种无人机自动拍照的控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、利用机载相机获取两张图片，其中一张所述图片为当前实时图片，记录获取两张所述图片的位置参数和时间参数；
S2、提取两张所述图片中的特征点；
S3、将所述特征点输入匹配器，找出两张所述图片中共同的所述特征点，并记为匹配点；
S4、根据所述匹配点确定两张所述图片的差异参数；
S5、根据所述差异参数以及预设的差异参数阈值判断无人机是否进行拍照。
2.根据权利要求1所述的无人机自动拍照的控制方法，其特征在于，在步骤S2中，利用计算机视觉算法提取所述图片中的特征点。
3.根据权利要求1所述的无人机自动拍照的控制方法，其特征在于，在步骤S3中，还包括滤除明显错误的所述匹配点。
4.根据权利要求1所述的无人机自动拍照的控制方法，其特征在于，在步骤S4中，所述差异参数包括两张所述图片的相对旋转量、位移量以及形变量。
5.根据权利要求1所述的无人机自动拍照的控制方法，其特征在于，在步骤S5中，所述差异参数阈值为机载相机的快门触发逻辑。
6.根据权利要求1所述的无人机自动拍照的控制方法，其特征在于，在步骤S5中，还包括步骤：
若无人机不进行拍照，则判断无人机自上一次拍照后移动的距离是否大于预设的距离阈值或者判断无人机自上一次拍照后飞行的时间是否大于预设的时间阈值，若大于则进行拍照。
7.根据权利要求1所述的无人机自动拍照的控制方法，其特征在于，在步骤S5中，还包括步骤：
当两张所述图片找到的匹配点数量低于预设的匹配点数量阈值，或者无法计算出差异参数时，触发拍照。
8.一种无人机自动拍照的系统，其特征在于，包括：
图片获取模块，用于利用机载相机获取两张图片，其中一张所述图片为当前实时图片，并记录获取两张所述图片的位置参数和时间参数；
特征点提取模块，用于提取两张所述图片中的特征点；
匹配点查找模块，用于将所述特征点输入匹配器，找出两张所述图片中共同的所述特征点，并记为匹配点；
差异参数获取模块，用于根据所述匹配点确定两张所述图片的差异参数；
差异参数判断模块，用于根据所述差异参数以及预设的差异参数阈值判断无人机是否进行拍照。
9.根据权利要求8所述的无人机自动拍照的控制系统，其特征在于，所述匹配点查找模块还用于滤除明显错误的所述匹配点。
10.一种无人机，其特征在于，包括如权利要求8或9所述的无人机自动拍照的控制系统。
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