CN107977453A - 一种无人机巡视图片分类方法以及系统 - Google Patents

一种无人机巡视图片分类方法以及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种无人机巡视图片分类方法以及系统，方法包括：获取无人机巡视时拍摄的图片中的相机位置信息；获取设备台账中杆塔的杆塔位置信息；根据所述相机位置信息和杆塔位置信息，计算并确定相机图片中的所拍摄的目标杆塔。系统包括：相片信息提取单元，用于获取无人机巡视时拍摄的图片中的相机位置信息；杆塔信息提取单元，用于获取设备台账中杆塔的杆塔位置信息；图片分类单元，用于根据所述相机位置信息和杆塔位置信息，计算并确定相机图片中的所拍摄的目标杆塔。本发明可以完成图片自动分类工作，可以节省大量人工整理图片的工作，提高工作效率，提高分类准确性。

Description

一种无人机巡视图片分类方法以及系统
技术领域
本发明涉及电力行业无人机巡视管理领域，尤其涉及一种无人机巡视图片分类方法以及系统。
背景技术
电网规模逐年扩大，电力线路巡视工作任务也日益繁重。随着无人机技术的发展，无人机巡视正在逐步取代人力巡视，成为更快速、更细致的电力线路巡视手段。
在传统的巡视过程中，巡视人员到达现场后，会以巡视对象杆塔为主体拍摄照片，作为巡视工作的记录，如果发现隐患或者缺陷，会放大拍摄细节位置的照片，巡视完成后由人工进行分类管理。由于人工在地面拍摄的照片数量少，且拍摄位置相对固定，很容易识别照片拍摄的是哪一基杆塔，分类工作相对轻松。
但是，无人机的应用带来了新的问题：由于无人机飞行位置自由，拍摄角度自由，巡视过程中采集的大量图片难以由人工判断究竟是对应的是哪一基杆塔，变成了一堆“弃之可惜，食之无味”的垃圾数据。如何对无人机巡视过程中采集的杆塔照片进行快速、准确的分类，以便资料归档、信息查询，成为新技术条件下面临的新问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种无人机巡视图片分类方法以及系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种无人机巡视图片分类方法，方法包括：
获取无人机巡视时拍摄的图片中的相机位置信息；
获取设备台账中杆塔的杆塔位置信息；
根据所述相机位置信息和杆塔位置信息，计算并确定相机图片中的所拍摄的目标杆塔。
在本发明所述的无人机巡视图片分类方法中，
所述的获取无人机巡视时获取的相机图片中的相机位置信息包括：读取无人机巡视时拍摄的数码照片的EXIF数据中的无人机GPS信息、相机云台姿态信息；
所述的获取设备台账中杆塔的杆塔位置信息包括：读取设备台账中杆塔的各个杆塔的杆塔GPS信息。
在本发明所述的无人机巡视图片分类方法中，所述的根据所述相机位置信息和杆塔位置信息，计算并确定相机图片中的所拍摄的目标杆塔，包括：
根据无人机GPS信息、相机云台姿态信息，确定相机拍摄照片时的视线所对应的射线；
根据杆塔GPS信息和杆塔高度信息，确定各个杆塔的所有顶点所确定的包围盒；
计算射线与有效范围内的杆塔的包围盒的各个面是否有交点，如果其中一面有交点，则计算射线的原点与交点的距离；
根据计算得到的距离选取最近的杆塔确定为图片中的所拍摄的目标杆塔。
在本发明所述的无人机巡视图片分类方法中，所述方法还包括：在计算交点之前，根据无人机GPS信息和杆塔GPS信息，选取预设最远识别距离以内的杆塔作为所述有效范围内的杆塔。
在本发明所述的无人机巡视图片分类方法中，所述方法还包括：如果有效范围内的杆塔不存在，则根据无人机GPS信息直接进行分类。
本发明还要求保护一种无人机巡视图片分类系统，系统包括：
相片信息提取单元，用于获取无人机巡视时拍摄的图片中的相机位置信息；
杆塔信息提取单元，用于获取设备台账中杆塔的杆塔位置信息；
图片分类单元，用于根据所述相机位置信息和杆塔位置信息，计算并确定相机图片中的所拍摄的目标杆塔。
在本发明所述的无人机巡视图片分类系统中，
所述相机位置信息包括：无人机巡视时拍摄的数码照片的EXIF数据中的无人机GPS信息、相机云台姿态信息；
所述杆塔位置信息包括：各个杆塔的杆塔GPS信息。
在本发明所述的无人机巡视图片分类系统中，所述图片分类单元包括：
射线计算单元，用于根据无人机GPS信息、相机云台姿态信息，确定相机拍摄照片时的视线所对应的射线；
包围盒计算单元，用于根据杆塔GPS信息和杆塔高度信息，确定各个杆塔的所有顶点所确定的包围盒；
交点计算单元，用于计算射线与有效范围内的杆塔的包围盒的各个面是否有交点，如果其中一面有交点，则计算射线的原点与交点的距离；
目标杆塔单元，用于根据计算得到的距离选取最近的杆塔确定为图片中的所拍摄的目标杆塔。
在本发明所述的无人机巡视图片分类系统中，所述图片分类单元还包括：根据无人机GPS信息和杆塔GPS信息，选取预设最远识别距离以内的杆塔作为所述有效范围内的杆塔。
在本发明所述的无人机巡视图片分类系统中，所述图片分类单元还包括直接分类单元，用于在有效范围内的杆塔不存在时，根据无人机GPS信息直接进行分类。
实施本发明的无人机巡视图片分类方法以及系统，具有以下有益效果：本发明通过获取无人机巡视时拍摄的图片中的相机位置信息，获取设备台账中杆塔的杆塔位置信息，根据所述相机位置信息和杆塔位置信息，计算并确定相机图片中的所拍摄的目标杆塔，从而完成图片自动分类工作，可以节省大量人工整理图片的工作，提高工作效率，提高分类准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图：
图1是本发明无人机巡视图片分类方法的流程图；
图2是相机云台的姿态参数示意图；
图3无人机视锥示意图；
图4是射线与包围盒相交示意图。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的典型实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
参考图1，本发明总的思路是，构造一种无人机巡视图片分类方法，其包括：
S100、获取无人机巡视时拍摄的图片中的相机位置信息；
S200、获取设备台账中杆塔的杆塔位置信息；
S300、根据所述相机位置信息和杆塔位置信息，计算并确定相机图片中的所拍摄的目标杆塔。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明，应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
实施例一
实施例一提供了一种无人机巡视图片分类方法，方法具体包括：
S100、获取无人机巡视时拍摄的图片中的相机位置信息，具体包括：读取无人机巡视时拍摄的数码照片的EXIF数据中的无人机GPS信息、相机云台姿态信息。如下表1示意了EXIF数据的内容。
表1
其中，GPS信息主要是海拔高度、纬度和经度；姿态信息具体包括偏航角、俯仰角、横滚角三个姿态参数。参考图2，示意了机云台的各种姿态参数。
S200、获取设备台账中杆塔的杆塔位置信息，具体为，读取设备台账中杆塔的各个杆塔的杆塔GPS信息。
参考下表2示意了设备台账中杆塔的杆塔位置信息的具体内容。
表2
杆塔编号 经度(度) 经度(分) 经度(秒) 纬度(度) 纬度(分) 纬度(秒)
1 113 59 26.3632 22 44 50.8461
2 113 59 19.1617 22 44 51.3872
3 113 59 5.471 22 44 52.453
4 113 58 53.8694 22 44 53.4109
5 113 58 49.5874 22 44 47.1597
S300、根据所述相机位置信息和杆塔位置信息，计算并确定相机图片中的所拍摄的目标杆塔。
需要说明的是，如果仅仅知道无人机的位置，是无法直接确定照片是具体拍摄的哪个杆塔的，参考图3，同一位置沿不同视线拍摄的照片可能对应的杆塔不同，因此不能简单按无人机位置对图片进行分类。所以本实施例提出了判断拍摄时的视线与杆塔的包围盒是否相交来作为辅助判断依据之一。因此，结合图4，本实施例的步骤S300具体包括：
S310、根据无人机GPS信息、相机云台姿态信息，确定相机拍摄照片时的视线所对应的射线p；
相机拍摄照片时的视线相当于一条射线p。射线p的原点o为无人机的GPS坐标位置，假设无人机GPS信息为：经度lo，纬度la，海拔高度alt。相机云台的空中姿态与无人机自身的飞行姿态相对独立，因此射线p水平投影方向为相机云台偏航角α2，垂直投影方向为相机云台俯仰角β2，横滚角θ2只会影响照片的水平程度，不影响射线p的指向，因此不参与计算，见附图2。
可见，射线p的原点o＝(lo,la,alt),方向d0＝(cosα2,sinα2,tanθ2),将方向d0进行单位化处理：故射线方程为：p＝o+td,t∈[0,∞)。
S320、根据杆塔GPS信息和杆塔高度信息，确定各个杆塔的所有顶点所确定的包围盒，将杆塔视为包围盒，可以大幅度减少计算量。
以长方体形状的杆塔为例，根据设备台账可获取的杆塔位置信息是对应杆塔四脚的位置p1,p2,p3,p4，在四脚位置的海拔高度基础上加上杆塔全高，得到四个顶角的位置p5,p6,p7,p8。故杆塔的包围盒为8个顶点组成的一个长方体。一个平面可以由平面上的一点p0和平面的法向量n来确定，故平面上任意一点px满足如下方程：n·(px–p0)＝0。
S330、计算射线p与有效范围内的杆塔的包围盒的各个面是否有交点，如果其中一面有交点，则计算射线p的原点与交点的距离。
优选的，如果有效范围内的杆塔不存在，意味着可能照片拍摄的是线行中间位置，则根据无人机GPS信息直接进行分类，避免出现部分照片无法归类的情况。
需要说明的是，有效范围并不作具体限制，可以根据需求预先设置，理论上全部杆塔都可以用于计算，但是因为射线长度无限，但是实际拍摄中有距离限制，因此不可能将全部杆塔纳入射线与平面相交计算中，因此，在计算交点之前，可以根据无人机GPS信息和杆塔GPS信息，选取预设最远识别距离以内的杆塔作为所述有效范围内的杆塔。
继续步骤S320中的长方体杆塔的例子，计算射线与长方体六个面是否有交点，如果有其中一面与射线有交点，计算射线原点与交点的距离，在杆塔密集的区域，如果有多个杆塔在相机视野范围内，则根据距离取最近的杆塔。
其中，判断射线相交的方法是：如果射线与平面相交，则交点一定在平面上，设交点为pi,那么pi一定同时满足射线的方程和平面的方程。以(p1,p2,p5,p6)组成的一个平面为例，设ni为该平面法向量，平面已知则其法向量亦为已知，取p1作为平面上的已知点，则计算过程如下：
a)将交点pi代入射线方程为：pi＝o+tid，其中pi和ti未知；
b)将交点pi代入平面方程为：ni·(pi–p1)＝0，代入a)中的射线方程后，则可以得到：ni·(o+tid–p1)＝0，整理后得到：ti＝(ni·p1–ni·o)/ni·d；
c)由向量点乘分配律得：ti＝ni·(p1-o)/ni·d，若ti∈[0,∞)，则射线与平面相交，且交点pi＝p1+tid。
S340、根据计算得到的距离，选取距离最近的杆塔确定为图片中的所拍摄的目标杆塔。
可以理解的是，还可以针对不同型号的杆塔创建较精细的三维模型，，即创建更多的面参与相交运算，则可以计算出照片拍摄杆塔的更具体位置，比如塔头、塔身、横担、绝缘子串等部位，使分类更加精细。
综上所述，实施本发明的无人机巡视图片分类方法以及系统，具有以下有益效果：本发明通过获取无人机巡视时拍摄的图片中的相机位置信息，获取设备台账中杆塔的杆塔位置信息，根据所述相机位置信息和杆塔位置信息，计算并确定相机图片中的所拍摄的目标杆塔，从而完成图片自动分类工作，可以节省大量人工整理图片的工作，提高工作效率，提高分类准确性。
上述描述涉及各种单元，这些单元通常包括硬件和/或硬件与软件的组合(例如固化软件)。这些单元还可以包括包含指令(例如，软件指令)的计算机可读介质(例如，永久性介质)，当处理器执行这些指令时，就可以执行本发明的各种功能性特点。相应地，除非明确要求，本发明的范围不受实施例中明确提到的单元中的特定硬件和/或软件特性的限制。作为非限制性例子，本发明在实施例中可以由一种或多种处理器(例如微处理器、数字信号处理器、基带处理器、微控制器)执行软件指令(例如存储在非永久性存储器和/或永久性存储器)。另外，本发明还可以用专用集成电路(ASIC)和/或其他硬件元件执行。需要指出的是，上文对各种单元的描述中，分割成这些单元，是为了说明清楚。然而，在实际实施中，各种单元的界限可以是模糊的。例如，本文中的任意或所有功能性单元可以共享各种硬件和/或软件元件。又例如，本文中的任何和/或所有功能单元可以由共有的处理器执行软件指令来全部或部分实施。另外，由一个或多个处理器执行的各种软件子单元可以在各种软件单元间共享。相应地，除非明确要求，本发明的范围不受各种硬件和/或软件元件间强制性界限的限制。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种无人机巡视图片分类方法，其特征在于，方法包括：
获取无人机巡视时拍摄的图片中的相机位置信息；
获取设备台账中杆塔的杆塔位置信息；
根据所述相机位置信息和杆塔位置信息，计算并确定相机图片中的所拍摄的目标杆塔。
2.根据权利要求1所述的无人机巡视图片分类方法，其特征在于，
所述的获取无人机巡视时获取的相机图片中的相机位置信息包括：读取无人机巡视时拍摄的数码照片的EXIF数据中的无人机GPS信息、相机云台姿态信息；
所述的获取设备台账中杆塔的杆塔位置信息包括：读取设备台账中杆塔的各个杆塔的杆塔GPS信息。
3.根据权利要求1所述的无人机巡视图片分类方法，其特征在于，所述的根据所述相机位置信息和杆塔位置信息，计算并确定相机图片中的所拍摄的目标杆塔，包括：
根据无人机GPS信息、相机云台姿态信息，确定相机拍摄照片时的视线所对应的射线；
根据杆塔GPS信息和杆塔高度信息，确定各个杆塔的所有顶点所确定的包围盒；
计算射线与有效范围内的杆塔的包围盒的各个面是否有交点，如果其中一面有交点，则计算射线的原点与交点的距离；
根据计算得到的距离选取最近的杆塔确定为图片中的所拍摄的目标杆塔。
4.根据权利要求3所述的无人机巡视图片分类方法，其特征在于，所述方法还包括：在计算交点之前，根据无人机GPS信息和杆塔GPS信息，选取预设最远识别距离以内的杆塔作为有效范围内的杆塔。
5.根据权利要求4所述的无人机巡视图片分类方法，其特征在于，所述方法还包括：如果有效范围内的杆塔不存在，则根据无人机GPS信息直接进行分类。
6.一种无人机巡视图片分类系统，其特征在于，系统包括：
相片信息提取单元，用于获取无人机巡视时拍摄的图片中的相机位置信息；
杆塔信息提取单元，用于获取设备台账中杆塔的杆塔位置信息；
图片分类单元，用于根据所述相机位置信息和杆塔位置信息，计算并确定相机图片中的所拍摄的目标杆塔。
7.根据权利要求6所述的无人机巡视图片分类系统，其特征在于，
所述相机位置信息包括：无人机巡视时拍摄的数码照片的EXIF数据中的无人机GPS信息、相机云台姿态信息；
所述杆塔位置信息包括：各个杆塔的杆塔GPS信息。
8.根据权利要求6所述的无人机巡视图片分类系统，其特征在于，所述图片分类单元包括：
射线计算单元，用于根据无人机GPS信息、相机云台姿态信息，确定相机拍摄照片时的视线所对应的射线；
包围盒计算单元，用于根据杆塔GPS信息和杆塔高度信息，确定各个杆塔的所有顶点所确定的包围盒；
交点计算单元，用于计算射线与有效范围内的杆塔的包围盒的各个面是否有交点，如果其中一面有交点，则计算射线的原点与交点的距离；
目标杆塔单元，用于根据计算得到的距离选取最近的杆塔确定为图片中的所拍摄的目标杆塔。
9.根据权利要求8所述的无人机巡视图片分类系统，其特征在于，所述图片分类单元还包括：根据无人机GPS信息和杆塔GPS信息，选取预设最远识别距离以内的杆塔作为有效范围内的杆塔。
10.根据权利要求9所述的无人机巡视图片分类系统，其特征在于，所述图片分类单元还包括直接分类单元，用于在有效范围内的杆塔不存在时，根据无人机GPS信息直接进行分类。
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