CN109002055A - 一种基于无人机的高精度自动巡检方法及系统 - Google Patents

一种基于无人机的高精度自动巡检方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于无人机的高精度自动巡检方法及系统，包括如下步骤：获取待巡检的至少一个杆塔的数据；根据杆塔的数据设计航线线路；对航线线路进行优化，获得巡视线路；根据巡视线路自动巡视，并获取巡视图像。相比于现有技术，本发明通过对航线线路优化获得巡视线路，提高了巡检的精度，提高了作业效率。进一步地，通过将杆塔与巡视线路对应存储，进而在需要对相同的杆塔进行巡检时，无需工作人员再去到杆塔所在地获取巡视线路，直接调用存储的巡视线路就可以快速实现对相同杆塔的巡视，大大提高了巡视效率。

Description

一种基于无人机的高精度自动巡检方法及系统
技术领域
本发明涉及无人机巡检领域，特别是涉及一种基于无人机的高精度自动巡检方法及系统。
背景技术
输电电网中的电力线路作为输送电能的重要设备，其正常与否往往决定了能否正常输送电能，因此，为确保电能的正常输送，通常需要对电力线路进行巡检。
随着无人机的推行，对电力线路进行巡检时有时会采用无人机进行巡检，现有通过无人机进行巡检时，每次都需要工作人员到巡检点，然后借助手机、ipad或其他设备操控无人机，保证无人机在视距范围内进行操作，这种仅仅通过人工视力进行判断的方式，受设备以及地形的限制，巡检的精度不够高，而且每次巡检都需要工作人员达到巡检点，增加了劳动强度，增大了作用风险，降低了作业效率。
发明内容
基于此，本发明的目的在于，提供一种基于无人机的高精度自动巡检方法，其具有提高巡检精度，提高作业效率的优点。
一种基于无人机的高精度自动巡检方法，包括如下步骤：
获取待巡检的至少一个杆塔的数据；
根据杆塔的数据设计航线线路；
对航线线路进行优化，获得巡视线路；
根据巡视线路自动巡视，并获取巡视图像。
相比于现有技术，本发明通过对航线线路优化获得巡视线路，提高了巡检的精度，提高了作业效率。
进一步地，所述根据杆塔的数据设计航线线路，包括如下步骤：
启动学习指令，根据杆塔的数据，控制无人机导航到杆塔周围的多个航点悬停，并在所述多个航点处拍摄图像；
依序记录所述多个航点的数据和/或对应的拍摄点数据，且将所述多个航点的数据和/或对应的拍摄点数据存储为杆塔的数据对应的航线线路；
启动学习结束指令，无人机自动返航。
进一步地，所述杆塔的数据包括杆塔所在线路的名称、杆塔的编号、杆塔的经纬度、杆塔的高度、杆塔的海拔以及杆塔的回路信息；
所述航点的数据包括航点海拔高度、航点经度和航点纬度；所述拍摄点数据包括航点海拔高度、航点经度、航点纬度、拍摄点经度、拍摄点纬度、拍摄点海拔高度、机头朝向、云台角度和拍摄点名称。
进一步地，在启动学习指令之后，还选择是否将杆塔的部件名称和拍摄的图像进行索引，若选择图片索引，则将杆塔的部件名称和拍摄的图像索引记录；若不选择图片索引，则不进行索引记录，以方便索引记录拍摄的杆塔部件的图像。
进一步地，在所述根据待巡检的杆塔的数据设计航线线路之前，还判断是否保存有杆塔的数据对应的航线路径，若有保存，则直接获取杆塔的数据对应的航线路径；若没有保存，才根据杆塔的数据设计航线路径，以方便快速地获取相同杆塔的航线路径，提高效率。
进一步地，在对一个杆塔进行巡检时，所述对航线线路进行优化，获得巡视线路，包括如下步骤：
设置起降航高H0和杆塔的飞行高度H1，并从所述航线线路中获取杆塔的第一个航点的高度H10；
计算起飞点到杆塔航线高度HL0：HL0＝Max(H0，H1，H10)；
若起飞点到杆塔航线高度HL0不等于杆塔的第一个航点的高度H10，则在杆塔的第一个航点前添加新的航点；并将该添加的新的航点与航线线路中的航点存储为巡视线路；若起飞点到杆塔航线高度HL0等于杆塔的第一个航点的高度H10，则不添加所述新的航点，则将航线线路存储为巡视线路。
进一步地，在对两个或两个以上杆塔进行巡检时，所述对航线线路进行优化，获得巡视线路，包括如下步骤：
设置起降航高H0和第一个杆塔的飞行高度H1，并从所述航线线路中获取第一个杆塔的第一个航点的高度H10；
计算起飞点到第一个杆塔航线高度HL0：HL0＝Max(H0，H1，H10)；
若起飞点到第一个杆塔航线高度HL0不等于第一个杆塔的第一个航点的高度H10，则在第一个杆塔的第一个航点前添加新的航点；若起飞点到所述杆塔航线高度HL0等于所述杆塔的第一个航点的高度H10，则不添加所述新的航点；
设置第n个杆塔的飞行高度Hn，获取设置的第n-1个杆塔的飞行高度Hn-1，并从所述航线线路中获取第n-1个杆塔的最后一个航点的高度H(n-1)n、以及第n个杆塔的第一个航点的高度Hn0；其中，第n-1个杆塔和第n个杆塔沿着航线线路依序分布，且n大于1的整数；
计算第n-1个杆塔到第n个杆塔的航线高度HLn-1：HLn-1＝Max(Hn-1，H(n-1)n，Hn，Hn0)；
若第n-1个杆塔到第n个杆塔的航线高度HLn-1不等于第n-1个杆塔的最后一个航点的高度H(n-1)n，则在第n个杆塔的第一个航点前添加新的航点Wn-1；若第n-1个杆塔到第n个杆塔的航线高度HLn-1等于第n-1个杆塔的最后一个航点的高度H(n-1)n，则不添加第n个新的航点；
若第n-1个杆塔到第n个杆塔的航线高度HLn-1不等于第n个杆塔的第一个航点的高度Hn，则在第n个杆塔的第一个航点前添加新的航点Gn；若第n-1个杆塔到第n个杆塔的航线高度HLn-1等于第n-1个杆塔的第一个航点的高度Hn，则不添加新的航点；且若在第n个杆塔的第一个航点前添加了新的航点Wn-1，则所述新的航点Gn添加在第n个杆塔的第一个航点前，且在新的航点Wn-1之后的位置；
判断第n个杆塔是否为航线线路中的最后一个杆塔，若是，则取出第n个杆塔最后一个航点的高度Hnn，并遍历航线线路所有航点，求出所有航点的最大高度值Hmax，比较Hnn是否等于Hmax；若Hnn等于Hmax，则在第n个杆塔最后一个航点后添加一个新的航点，并根据所有新添加的航点和航线线路获得巡视线路；若Hnn不等于Hmax，则不添加新的航点，并根据所有新添加的航点和航线线路获得巡视线路；若第n个杆塔不是航线线路中的最后一个杆塔，则令n＝n+1，继续获得第n-1个杆塔到第n个杆塔的航线高度，以及判断是否新增航点。
进一步地，在获得巡视线路后，还计算所述巡视线路中相邻航点的距离是否满足设定条件，若不满足设定条件，则将沿着巡视线路分布的两个航点中的后一个航点舍弃，并将舍弃的后一个航点的拍摄点数据加入到前一个航点的拍摄点数据中。
所述相邻航点的距离包括在WGS-84坐标系中相邻两个航点的水平方向距离distanceX、以及在WGS-84坐标系中相邻两个航点的垂直方向距离distanceY；
所述相邻两个航点水平方向距离distanceX的计算公式为：distanceX＝Math.hypot(x,y)；
x＝(bLongitude-aLongitude)*π*Rc*Math.cos((aLatitude+bLatitude)/2.0*π/180.0)/180.0；
y＝(bLatitude-aLatitude)*π*Rc/180.0；
其中，Rc＝6378137.0，aLongitude为沿着巡视线路分布的两个航点中的前一个航点的经度；aLatitude为沿着巡视线路分布的两个航点中的前一个航点的纬度；bLongitude为沿着巡视线路分布的两个航点中的后一个航点的经度；bLatitude为沿着巡视线路分布的两个航点中的后一个航点的纬度；Math.hypot()表示求解括号内所有参数的平方和的平方根；Math.cos()表示求解括号内的参数的余弦值；
所述相邻两个航点垂直方向距离distanceY的计算公式为：distanceY＝Math.abs(bAltitude–aAltitude)，其中，Math.abs()表示求解括号内的参数的绝对值，aAltitude为沿着巡视线路分布的两个航点中的前一个航点的高度，bAltitude为沿着巡视线路分布的两个航点中的后一个航点的高度；
所述设定条件为：(distanceX>1||distanceY>0.5)；若上述公式成立，则满足设定条件，否则不满足设定条件。
通过将满足设定条件的相邻的航点合并，进而减少了航点数量，提高工作效率。
本发明还一种无人机的高精度自动巡检系统，包括储存器、处理器以及储存在所述储存器中并可被所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述所述的基于无人机的高精度自动巡检方法。
为了更好地理解和实施，下面结合附图详细说明本发明。
附图说明
图1为本发明实施例中基于无人机的高精度自动巡检方法的流程图；
图2为本发明实施例中生成航线线路的流程图；
图3为本发明实施例中对一个杆塔的航线线路进行优化的流程图；
图4为本发明实施例中对两个或两个以上的杆塔的航线线路进行优化的流程图；
具体实施方式
请参阅图1，其为本发明实施例中基于无人机的高精度自动巡检方法的流程图。所述基于无人机的高精度自动巡检方法，包括如下步骤：
步骤S1：获取待巡检的至少一个杆塔的数据。
在一个实施例中，以kml文件形式导入电力杆塔线路，并按顺序展示线路所有杆塔，用户可选择一个杆塔或者多个杆塔进行巡检。所述杆塔的数据包括杆塔所在线路的名称、杆塔的编号、杆塔的经纬度、杆塔的高度、杆塔的海拔以及杆塔的回路信息。
步骤S2：根据杆塔的数据设计航线线路。
请参阅图2，其为本发明实施例中生成航线线路的流程图。
所述根据杆塔的数据设计航线线路，包括如下步骤：
步骤S21：启动学习指令，根据杆塔的数据，控制无人机导航到杆塔周围的多个航点悬停，并在所述多个航点处拍摄图像；
在一个实施例中，根据起飞点、杆塔的经纬度、杆塔的高度、以及工作人员在待巡检的杆塔所在地勘察后确定航点位置以及在航点的飞行高度。
步骤S22：依序记录所述多个航点的数据和/或对应的拍摄点数据，且将所述多个航点的数据和/或对应的拍摄点数据存储为杆塔的数据对应的航线线路。
在一个实施例中，通过发送拍照指令，记录航点的数据和拍摄点数据；通过发送辅助点指令，仅仅记录航点的数据。
步骤S23：启动学习结束指令，无人机自动返航。
所述航点的数据包括航点海拔高度、航点经度和航点纬度。所述拍摄点数据包括航点海拔高度、航点经度、航点纬度、拍摄点经度、拍摄点纬度、拍摄点海拔高度、机头朝向、云台角度和拍摄点名称。
在一个实施例中，通过带有RTK的高精度定位的多旋翼无人机进行巡检，且在白天用可见光巡视，以获取航点的数据生成航线线路，进而可在夜间无人机搭载红外相机时也可以根据该航线线路执行任务。
在一个实施例中，为方便索引各个航点的拍摄图像，启动学习指令之后，还可以选择是否将杆塔的部件名称和拍摄的图像进行索引，若选择图片索引，则将杆塔的部件名称和拍摄的图像索引记录；若不选择图片索引，则不进行索引记录。
在一个实施例中，为方便快速地获取相同杆塔的航线路径，提高效率，在所述根据待巡检的杆塔的数据设计航线线路之前，还判断是否保存有杆塔的数据对应的航线路径，若有保存，则直接获取杆塔的数据对应的航线路径；若没有保存，才根据杆塔的数据设计航线路径。
其中，存储的杆塔的数据对应的航线路径可通过上述步骤S21-步骤S23的方式获得，也可以通过激光雷达扫描出杆塔的模型，再通过航线规划平台生成高精度激光点云航线路径；所述高精度激光点云航线路径也包括航点数据和拍照点数据。
步骤S3：对航线线路进行优化，获得巡视线路。
请参阅图3，其为本发明实施例中对一个杆塔的航线线路进行优化的流程图。
在一个实施例中，待巡检的杆塔数量为一个，此时，所述对航线线路进行优化，获得巡视线路，包括如下步骤：
步骤S311：设置起降航高H0和杆塔的飞行高度H1，并从所述航线线路中获取杆塔的第一个航点的高度H10；
步骤S312：计算起飞点到杆塔航线高度HL0：HL0＝Max(H0，H1，H10)；
步骤S313：若起飞点到杆塔航线高度HL0不等于杆塔的第一个航点的高度H10，则在杆塔的第一个航点前添加新的航点；并将该添加的新的航点与航线线路中的航点存储为巡视线路；若起飞点到杆塔航线高度HL0等于杆塔的第一个航点的高度H10，则不添加所述新的航点，则将航线线路存储为巡视线路。
所述添加的新的航点的经度为杆塔的第一个航点的经度，所述添加的新的航点的纬度为杆塔的第一个航点的纬度，所述添加的新的航点的高度为HL0，进而获得巡视线路并存储所述巡视线路。
请参阅图4，其为本发明实施例中对两个或两个以上的杆塔的航线线路进行优化的流程图。
在另外一个实施例中，待巡检的杆塔的数量为两个或两个以上，此时，所述对航线线路进行优化，获得巡视线路，包括如下步骤：
步骤S321：设置起降航高H0和第一个杆塔的飞行高度H1，并从所述航线线路中获取第一个杆塔的第一个航点的高度H10；
步骤S322：计算起飞点到第一个杆塔航线高度HL0：HL0＝Max(H0，H1，H10)；
步骤S323：若起飞点到第一个杆塔航线高度HL0不等于第一个杆塔的第一个航点的高度H10，则在第一个杆塔的第一个航点前添加新的航点；若起飞点到所述杆塔航线高度HL0等于所述杆塔的第一个航点的高度H10，则不添加所述新的航点。
其中，所述添加的新的航点的经度为第一个杆塔的第一个航点的经度，所述添加的新的航点的纬度为第一个杆塔的第一个航点的纬度，所述添加的新的航点的高度为HL0。
步骤S324：设置第n个杆塔的飞行高度Hn，获取设置的第n-1个杆塔的飞行高度Hn-1，并从所述航线线路中获取第n-1个杆塔的最后一个航点的高度H(n-1)n、以及第n个杆塔的第一个航点的高度Hn0；其中，第n-1个杆塔和第n个杆塔沿着航线线路依序分布，且n大于1的整数。初始时，n为2。
步骤S325：计算第n-1个杆塔到第n个杆塔的航线高度HLn-1：HLn-1＝Max(Hn-1，H(n-1)n，Hn，Hn0)；
步骤S326：若第n-1个杆塔到第n个杆塔的航线高度HLn-1不等于第n-1个杆塔的最后一个航点的高度H(n-1)n，则在第n个杆塔的第一个航点前添加新的航点Wn-1；若第n-1个杆塔到第n个杆塔的航线高度HLn-1等于第n-1个杆塔的最后一个航点的高度H(n-1)n，则不添加第n个新的航点。
其中，所述添加的新的航点Wn-1的经度为第n-1个杆塔最后一个航点的经度，所述添加的新的航点Wn-1的纬度为第n-1个杆塔的最后一个航点的纬度，所述添加的新的航点Wn-1的高度为HLn-1；
步骤S327：若第n-1个杆塔到第n个杆塔的航线高度HLn-1不等于第n个杆塔的第一个航点的高度Hn，则在第n个杆塔的第一个航点前添加新的航点Gn；若第n-1个杆塔到第n个杆塔的航线高度HLn-1等于第n-1个杆塔的第一个航点的高度Hn，则不添加新的航点；且若在第n个杆塔的第一个航点前添加了新的航点Wn-1，则所述新的航点Gn添加在第n个杆塔的第一个航点前，且在新的航点Wn-1之后的位置。
其中，所述添加的新的航点Gn的经度为第n个杆塔第一个航点的经度，所述添加的新的航点Gn的纬度为第n个杆塔的第一个航点的纬度，所述的新的航点Gn的高度为HLn-1。
步骤S328：判断第n个杆塔是否为航线线路中的最后一个杆塔，若是，则取出第n个杆塔最后一个航点的高度Hnn，并遍历航线线路所有航点，求出所有航点的最大高度值Hmax，比较Hnn是否等于Hmax；若Hnn等于Hmax，则在第n个杆塔最后一个航点后添加一个新的航点，继续步骤S329；若Hnn不等于Hmax，则不添加新的航点，继续步骤S329；若第n个杆塔不是航线线路中的最后一个杆塔，则取下一个杆塔即令n＝n+1，回到步骤S323，继续获得第n-1个杆塔到第n个杆塔的航线高度，以及判断是否新增航点。
若Hnn等于Hmax，则在第n个杆塔的最后一个航点后添加的新的航点的经度坐标为第n个杆塔最后一个航点的经度，在第n个杆塔的最后一个航点后添加的新的航点的纬度坐标为第n个杆塔最后一个航点的纬度，在第n个杆塔的最后一个航点后添加的新的航点的高度Hmax。
步骤S329：根据所有新添加的航点和航线线路获得巡视线路。
在另外一个实施例中，为提高巡视效率，在获得巡视线路后，还计算所述巡视线路中相邻航点的距离是否满足设定条件，若不满足设定条件，则将沿着巡视线路分布的两个航点中的后一个航点舍弃，并将舍弃的后一个航点的拍摄点数据加入到前一个航点的拍摄点数据中，从而使前一个航点先执行其拍摄点动作，之后还执行后一个航点的拍摄点动作。
所述相邻航点的距离包括在WGS-84坐标系中相邻两个航点的水平方向距离distanceX、以及在WGS-84坐标系中相邻两个航点的垂直方向距离distanceY。
所述相邻两个航点水平方向距离distanceX的计算公式为：distanceX＝Math.hypot(x,y)；
x＝(bLongitude-aLongitude)*π*Rc*Math.cos((aLatitude+bLatitude)/2.0*π/180.0)/180.0；
y＝(bLatitude-aLatitude)*π*Rc/180.0；
其中，Rc＝6378137.0，aLongitude为沿着巡视线路分布的两个航点中的前一个航点的经度；aLatitude为沿着巡视线路分布的两个航点中的前一个航点的纬度；bLongitude为沿着巡视线路分布的两个航点中的后一个航点的经度；bLatitude为沿着巡视线路分布的两个航点中的后一个航点的纬度；Math.hypot()表示求解括号内所有参数的平方和的平方根；Math.cos()表示求解括号内的参数的余弦值。
所述相邻两个航点垂直方向距离distanceY的计算公式为：distanceY＝Math.abs(bAltitude–aAltitude)，其中，Math.abs()表示求解括号内的参数的绝对值，aAltitude为沿着巡视线路分布的两个航点中的前一个航点的高度，bAltitude为沿着巡视线路分布的两个航点中的后一个航点的高度。
所述设定条件为：(distanceX>1||distanceY>0.5)；若上述公式成立，则满足设定条件，否则不满足设定条件。
在一个实施例中，为确保杆塔巡检的安全性，在对一个杆塔进行巡检时，设置起降安全航高，对多个杆塔进行巡检时，设置可变起降安全航高，为每一个杆塔设置起降安全航高。进一步地，还设置或调整巡检各杆塔时的飞行速度，保证速度不会过大，以提升安全性；还设置或调整前一个杆塔和后一个杆塔的塔间飞行速度，以提升效率。另外，系统通过检查航点参数合法性，检查通过才上传巡视线路。
步骤S4：根据巡视线路自动巡视，并获取巡视图像。
无人机沿着巡视线路自动巡视，并根据航点数据和拍摄点数据在各航点拍照获取巡视图像。在一个实施例中，为监控无人机的巡视情况，无人机飞行巡视时，还向无人机控制平台反馈实际飞行的轨迹、航点位置、拍摄点位置以及拍摄顺序，以便用户在三维场景中查看并检查飞行轨迹、拍摄点位置的正确性和拍摄顺序的完整性和正确性。
在一个实施例中，对各航点下拍摄的图片和对应的杆塔部件进行索引，并按照拍摄顺序生成对应映射文件，通过解析映射文件对采集完成的图片进行重命名并分类。
本发明还一种无人机的高精度自动巡检系统，包括储存器、处理器以及储存在所述储存器中并可被所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述所述的基于无人机的高精度自动巡检方法。
相比于现有技术，本发明通过对航线线路优化获得巡视线路，提高了巡检的精度，提高了作业效率。进一步地，通过将杆塔与巡视线路对应存储，进而在需要对相同的杆塔进行巡检时，无需工作人员再去到杆塔所在地获取巡视线路，直接调用存储的巡视线路就可以快速实现对相同杆塔的巡视，大大提高了巡视效率。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于无人机的高精度自动巡检方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取待巡检的至少一个杆塔的数据；
根据杆塔的数据设计航线线路；
对航线线路进行优化，获得巡视线路；
根据巡视线路自动巡视，并获取巡视图像。
2.根据权利要求1所述的基于无人机的高精度自动巡检方法，其特征在于，所述根据杆塔的数据设计航线线路，包括如下步骤：
启动学习指令，根据杆塔的数据，控制无人机导航到杆塔周围的多个航点悬停，并在所述多个航点处拍摄图像；
依序记录所述多个航点的数据和/或对应的拍摄点数据，且将所述多个航点的数据和/或对应的拍摄点数据存储为杆塔的数据对应的航线线路；
启动学习结束指令，无人机自动返航。
3.根据权利要求1所述的基于无人机的高精度自动巡检方法，其特征在于，
所述杆塔的数据包括杆塔所在线路的名称、杆塔的编号、杆塔的经纬度、杆塔的高度、杆塔的海拔以及杆塔的回路信息；
所述航点的数据包括航点海拔高度、航点经度和航点纬度；所述拍摄点数据包括航点海拔高度、航点经度、航点纬度、拍摄点经度、拍摄点纬度、拍摄点海拔高度、机头朝向、云台角度和拍摄点名称。
4.根据权利要求3所述的基于无人机的高精度自动巡检方法，其特征在于，在启动学习指令之后，还选择是否将杆塔的部件名称和拍摄的图像进行索引，若选择图片索引，则将杆塔的部件名称和拍摄的图像索引记录；若不选择图片索引，则不进行索引记录。
5.根据权利要求3所述的基于无人机的高精度自动巡检方法，其特征在于，在所述根据待巡检的杆塔的数据设计航线线路之前，还判断是否保存有杆塔的数据对应的航线路径，若有保存，则直接获取杆塔的数据对应的航线路径；若没有保存，才根据杆塔的数据设计航线路径。
6.根据权利要求1所述的基于无人机的高精度自动巡检方法，其特征在于，
在对一个杆塔进行巡检时，所述对航线线路进行优化，获得巡视线路，包括如下步骤：
设置起降航高H0和杆塔的飞行高度H1，并从所述航线线路中获取杆塔的第一个航点的高度H10；
计算起飞点到杆塔航线高度HL0：HL0＝Max(H0，H1，H10)；
若起飞点到杆塔航线高度HL0不等于杆塔的第一个航点的高度H10，则在杆塔的第一个航点前添加新的航点；并将该添加的新的航点与航线线路中的航点存储为巡视线路；若起飞点到杆塔航线高度HL0等于杆塔的第一个航点的高度H10，则不添加所述新的航点，则将航线线路存储为巡视线路。
7.根据权利要求1所述的基于无人机的高精度自动巡检方法，其特征在于，
在对两个或两个以上杆塔进行巡检时，所述对航线线路进行优化，获得巡视线路，包括如下步骤：
设置起降航高H0和第一个杆塔的飞行高度H1，并从所述航线线路中获取第一个杆塔的第一个航点的高度H10；
计算起飞点到第一个杆塔航线高度HL0：HL0＝Max(H0，H1，H10)；
若起飞点到第一个杆塔航线高度HL0不等于第一个杆塔的第一个航点的高度H10，则在第一个杆塔的第一个航点前添加新的航点；若起飞点到所述杆塔航线高度HL0等于所述杆塔的第一个航点的高度H10，则不添加所述新的航点；
设置第n个杆塔的飞行高度Hn，获取设置的第n-1个杆塔的飞行高度Hn-1，并从所述航线线路中获取第n-1个杆塔的最后一个航点的高度H(n-1)n、以及第n个杆塔的第一个航点的高度Hn0；其中，第n-1个杆塔和第n个杆塔沿着航线线路依序分布，且n大于1的整数；
计算第n-1个杆塔到第n个杆塔的航线高度HLn-1：HLn-1＝Max(Hn-1，H(n-1)n，Hn，Hn0)；
若第n-1个杆塔到第n个杆塔的航线高度HLn-1不等于第n-1个杆塔的最后一个航点的高度H(n-1)n，则在第n个杆塔的第一个航点前添加新的航点Wn-1；若第n-1个杆塔到第n个杆塔的航线高度HLn-1等于第n-1个杆塔的最后一个航点的高度H(n-1)n，则不添加第n个新的航点；
若第n-1个杆塔到第n个杆塔的航线高度HLn-1不等于第n个杆塔的第一个航点的高度Hn，则在第n个杆塔的第一个航点前添加新的航点Gn；若第n-1个杆塔到第n个杆塔的航线高度HLn-1等于第n-1个杆塔的第一个航点的高度Hn，则不添加新的航点；且若在第n个杆塔的第一个航点前添加了新的航点Wn-1，则所述新的航点Gn添加在第n个杆塔的第一个航点前，且在新的航点Wn-1之后的位置；
判断第n个杆塔是否为航线线路中的最后一个杆塔，若是，则取出第n个杆塔最后一个航点的高度Hnn，并遍历航线线路所有航点，求出所有航点的最大高度值Hmax，比较Hnn是否等于Hmax；若Hnn等于Hmax，则在第n个杆塔最后一个航点后添加一个新的航点，并根据所有新添加的航点和航线线路获得巡视线路；若Hnn不等于Hmax，则不添加新的航点，并根据所有新添加的航点和航线线路获得巡视线路；若第n个杆塔不是航线线路中的最后一个杆塔，则令n＝n+1，继续获得第n-1个杆塔到第n个杆塔的航线高度，以及判断是否新增航点。
8.根据权利要求1所述的基于无人机的高精度自动巡检方法，其特征在于，在获得巡视线路后，还计算所述巡视线路中相邻航点的距离是否满足设定条件，若不满足设定条件，则将沿着巡视线路分布的两个航点中的后一个航点舍弃，并将舍弃的后一个航点的拍摄点数据加入到前一个航点的拍摄点数据中；
所述相邻航点的距离包括在WGS-84坐标系中相邻两个航点的水平方向距离distanceX、以及在WGS-84坐标系中相邻两个航点的垂直方向距离distanceY；
所述相邻两个航点水平方向距离distanceX的计算公式为：distanceX＝Math.hypot(x,y)；
x＝(bLongitude-aLongitude)*π*Rc*Math.cos((aLatitude+bLatitude)/2.0*π/180.0)/180.0；
y＝(bLatitude-aLatitude)*π*Rc/180.0；
其中，Rc＝6378137.0，aLongitude为沿着巡视线路分布的两个航点中的前一个航点的经度；aLatitude为沿着巡视线路分布的两个航点中的前一个航点的纬度；bLongitude为沿着巡视线路分布的两个航点中的后一个航点的经度；bLatitude为沿着巡视线路分布的两个航点中的后一个航点的纬度；Math.hypot()表示求解括号内所有参数的平方和的平方根；Math.cos()表示求解括号内的参数的余弦值；
所述相邻两个航点垂直方向距离distanceY的计算公式为：distanceY＝Math.abs(bAltitude–aAltitude)，其中，Math.abs()表示求解括号内的参数的绝对值，aAltitude为沿着巡视线路分布的两个航点中的前一个航点的高度，bAltitude为沿着巡视线路分布的两个航点中的后一个航点的高度；
所述设定条件为：(distanceX>1||distanceY>0.5)；若上述公式成立，则满足设定条件，否则不满足设定条件。
9.根据权利要求1所述的基于无人机的高精度自动巡检方法，其特征在于，在无人机飞行巡视时，还向无人机控制平台反馈实际飞行的轨迹、航点位置、拍摄点位置以及拍摄顺序；
在获取巡视图像后，还索引各航点下拍摄点的图片和对应的杆塔部件，并按照拍摄顺序生成对应映射文件，通过解析映射文件对采集完成的图片进行重命名并分类。
10.一种无人机的高精度自动巡检系统，其特征在于，包括储存器、处理器以及储存在所述储存器中并可被所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9中任一项权利要求所述的基于无人机的高精度自动巡检方法。
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