CN110799985A - 基于地图识别目标对象的方法与控制终端 - Google Patents

基于地图识别目标对象的方法与控制终端 Download PDF

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CN110799985A CN201880041552.3A CN201880041552A CN110799985A CN 110799985 A CN110799985 A CN 110799985A CN 201880041552 A CN201880041552 A CN 201880041552A CN 110799985 A CN110799985 A CN 110799985A
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Abstract

一种基于地图识别目标对象的方法与控制终端,所述方法包括:控制无人机在目标区域内飞行(S101),在所述无人机在所述目标区域内飞行的过程中,控制所述无人机拍摄图片(S102);根据所述无人机拍摄的图片,生成所述目标区域的第一地图(S103);根据所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象(S104)。这样通过将当前生成的第一地图与预先确定的第二地图进行比对,进而从不完整的第一地图中快速地识别出目标对象,便于救援等工作的进行。

Description

基于地图识别目标对象的方法与控制终端
技术领域
本发明实施例涉及地图技术领域,尤其涉及一种基于地图识别目标对象的方法与控制终端。
背景技术
随着自然环境的变化,火灾、地震、洪水、泥石流、海啸等自然灾害时有发生。当这些事故发生时,会造成房屋倒塌、道路淹没,地貌发生变化,救援人员无法准确找到受灾人员集中的地方(例如房屋),以及道路等,这样会造成救援物资以及救援队伍无法快速抵达受灾区,严重影响救援工作,造成生命财产的损失。
发明内容
本发明实施例提供一种基于地图识别目标对象的方法与控制终端,以快速从第一地图中识别出目标对象,提高救援的速度和准确度。
第一方面,本发明实施例提供一种基于地图识别目标对象的方法,包括:
控制无人机在目标区域内飞行;
在所述无人机在所述目标区域内飞行的过程中,控制所述无人机拍摄图片;
根据所述无人机拍摄的图片,生成所述目标区域的第一地图;
根据所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象;
其中,所述第二地图中包括有所述目标对象。
第二方面,本发明实施例提供一种控制终端,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述存储器中存储的计算机程序,具体用于:
控制无人机在目标区域内飞行;
根据所述无人机拍摄的图片,生成所述目标区域的第一地图;
根据所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象;
其中,所述第二地图中包括有所述目标对象。
第三方面,本发明实施例提供一种无人机控制系统,包括通信连接的无人机和控制终端,所述无人机用于拍照,所述控制终端为第二方面所述的控制终端。
第四方面,本发明实施例提供一种计算机存储介质,所述存储介质包括计算机指令,当所述指令被计算机执行时,使得所述计算机实现第一方面所述的基于地图识别目标对象的方法。
本发明实施例提供的基于地图识别目标对象的方法与控制终端,通过控制无人机在目标区域内飞行,在所述无人机在所述目标区域内飞行的过程中,控制所述无人机拍摄图片;根据所述无人机拍摄的图片,生成所述目标区域的第一地图;根据所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象。这样通过将当前生成的第一地图与预先确定的第二地图进行比对,进而从不完整的第一地图中快速地识别出目标对象,便于救援等工作的进行。
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一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图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。
图1是根据本发明实施例涉及的无人飞行系统的示意性架构图;
图2为本发明基于地图识别目标对象的方法实施例一的流程图;
图3为本发明基于地图识别目标对象的方法实施例二的流程图;
图4为本发明一实施例提供的基于地图识别目标对象的装置的结构示意图;
图5为本发明实施例一提供的控制终端的结构示意图;
图6为本发明实施例二提供的控制终端的结构示意图;
图7为本发明一实施例提供的无人机控制系统的示意图。
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的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,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作出创造性劳动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。
图1是根据本发明实施例涉及的无人飞行系统的示意性架构图。可选的,本实施例涉及的无人机可以是多旋翼、固定翼等各种型号的无人机,其中多旋翼无人机可包括四旋翼、六旋翼、八旋翼等包括其他数目旋翼的无人机。本实施例以旋翼无人机为例进行说明。
无人飞行系统100可以包括无人机110、显示设备130和控制终端140。其中,无人机110可以包括动力系统150、飞行控制系统160、机架和承载在机架上的云台120。无人机110可以与控制终端140和显示设备130进行无线通信。
机架可以包括机身和脚架(也称为起落架)。机身可以包括中心架以及与中心架连接的一个或多个机臂,一个或多个机臂呈辐射状从中心架延伸出。脚架与机身连接,用于在无人机110着陆时起支撑作用。
动力系统150可以包括一个或多个电子调速器(简称为电调)151、一个或多个螺旋桨153以及与一个或多个螺旋桨153相对应的一个或多个电机152,其中电机152连接在电子调速器151与螺旋桨153之间,电机152和螺旋桨153设置在无人机110的机臂上;电子调速器151用于接收飞行控制系统160产生的驱动信号,并根据驱动信号提供驱动电流给电机152,以控制电机152的转速。电机152用于驱动螺旋桨旋转,从而为无人机110的飞行提供动力,该动力使得无人机110能够实现一个或多个自由度的运动。在某些实施例中,无人机110可以围绕一个或多个旋转轴旋转。例如,上述旋转轴可以包括横滚轴(Roll)、偏航轴(Yaw)和俯仰轴(pitch)。应理解,电机152可以是直流电机,也可以交流电机。另外,电机152可以是无刷电机,也可以是有刷电机。
飞行控制系统160可以包括飞行控制器161和传感系统162。传感系统162用于测量无人机的姿态信息,即无人机110在空间的位置信息和状态信息,例如,三维位置、三维角度、三维速度、三维加速度和三维角速度等。传感系统162例如可以包括陀螺仪、超声传感器、电子罗盘、惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)、视觉传感器、全球导航卫星系统和气压计等传感器中的至少一种。例如,全球导航卫星系统可以是全球定位系统(Global Positioning System,GPS)。飞行控制器161用于控制无人机110的飞行,例如,可以根据传感系统162测量的姿态信息控制无人机110的飞行。应理解,飞行控制器161可以按照预先编好的程序指令对无人机110进行控制,也可以通过响应来自控制终端140的一个或多个控制指令对无人机110进行控制。
云台120可以包括电机122。云台用于携带拍摄装置123。飞行控制器161可以通过电机122控制云台120的运动。可选地,作为另一实施例,云台120还可以包括控制器,用于通过控制电机122来控制云台120的运动。应理解,云台120可以独立于无人机110,也可以为无人机110的一部分。应理解,电机122可以是直流电机,也可以是交流电机。另外,电机122可以是无刷电机,也可以是有刷电机。还应理解,云台可以位于无人机的顶部,也可以位于无人机的底部。
拍摄装置123例如可以是照相机或摄像机等用于捕获图像的设备,拍摄装置123可以与飞行控制器通信,并在飞行控制器的控制下进行拍摄。本实施例的拍摄装置123至少包括感光元件,该感光元件例如为互补金属氧化物半导体(Complementary Metal OxideSemiconductor,CMOS)传感器或电荷耦合元件(Charge-coupled Device,CCD)传感器。可以理解,拍摄装置123也可直接固定于无人机110上,从而云台120可以省略。
显示设备130位于无人飞行系统100的地面端,可以通过无线方式与无人机110进行通信,并且可以用于显示无人机110的姿态信息。另外,还可以在显示设备130上显示成像装置拍摄的图像。应理解,显示设备130可以是独立的设备,也可以集成在控制终端140中。
控制终端140位于无人飞行系统100的地面端,可以通过无线方式与无人机110进行通信,用于对无人机110进行远程操纵。
图2为本发明基于地图识别目标对象的方法实施例一的流程图,如图2所示,本实施例的方法可以包括:
S101、控制无人机在目标区域内飞行。
S102、在所述无人机在所述目标区域内飞行的过程中,控制所述无人机拍摄图片。
S103、根据所述无人机拍摄的图片,生成所述目标区域的第一地图;
S104、根据所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象。
其中,所述第二地图中包括有所述目标对象。
本实施例的执行主体为具有从地图中识别出目标对象功能、且可以控制无人机在目标区域内飞行的装置,例如为图1中的控制终端140等。
需要说明的是,本实施例的方法,在目标区域未受到损坏时,控制终端140预先控制无人机对目标区域进行拍照,并根据拍摄的图片生成目标区域的第二地图。也就是说,第二地图为目标区域的完整地图。
当目标区域受到损坏时,例如目标区域发生火灾、地震、泥石流等自然灾害时,目标区域的道路、房屋等可能受到损坏,此时如何快速准确地从受损的目标区域内识别出目标对象(例如房屋),成为救援等亟待解决的技术问题。
为了解决上述技术问题,本申请实施例,控制终端140首先控制无人机在目标区域内飞行。在无人机在目标区域内飞行的过程中,控制无人机对目标区域进行拍照,具体是控制无人机上的拍摄装置123对目标区域进行拍照,获得目标区域的图片。
接着,无人机将拍摄的图片实时图传给控制终端140,控制终端140根据拍摄的图片,生成目标区域的第一地图。此时,由于目标区域中的目标对象可能受到损坏,因此,生成的第一地图中可能无法准确标准出目标对象。
这样,地面云台将此时生成的第一地图与预先确定的目标区域的第二地图进行对比,进而从第一地图中识别出目标对象,进而确定出当前受损的目标对象的位置。
可选的,本实施例的第二地图可以保存在控制终端140上,控制终端140从本地读取第二地图用于与第一地图进行比较。
可选的,本实施例的第二地图可以保存在网络端,控制终端140从网络端读取第二地图用于与第一地图进行比较。此时,需要控制终端140可以随时接入网络。
可选的,本实施例对S101中控制无人机在目标区域内飞行的具体控制方式不做限制,只要可以获得目标区域的第一地图即可。例如,控制终端140控制无人机在目标区域内任意飞行,对目标区域进行拍照。
可选的,上述S101中控制无人机在目标区域内飞行,可以是控制所述无人机在目标区域内按照设定的航线飞行。即预先设定好航线,控制无人机沿着设定的航线进行飞行,对目标区域进行拍照。进一步的,为了增加拍摄的准确性,则可以控制无人机沿着设定的航线进行多次重复飞行,实现对目标区域的准确拍摄。
可选的,本实施例对上述S102中控制所述无人机拍摄图片中,无人机拍摄的目标区域的图片的数量不做限制,具体根据实际进行设定。例如,控制无人机拍摄目标区域的一张或多张图片。
可选的,上述S102中控制所述无人机拍摄图片,可以包括:控制所述无人机拍摄多张图片,其中,相邻图片之间存在重叠的图像。例如,控制无人机沿着设定的航线重复进行飞行,可以拍摄多张目标区域的图片。其中,相邻的图片之间具有重叠的图像,这样便于图片拼接,生成完整的第一地图。
可选的,本实施例的第一地图和第二地图可以是三维地图,也可以是二维地图。
本实施例可以通过现有的任意一种方法,根据无人机拍摄的图片,生成目标区域的第一地图的方法,本实施例对此不做限制。
本申请实施例提供的基于地图识别目标对象的方法,通过控制无人机在目标区域内飞行,在所述无人机在所述目标区域内飞行的过程中,控制所述无人机拍摄图片;根据所述无人机拍摄的图片,生成所述目标区域的第一地图;根据所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象。这样通过将当前生成的第一地图与预先确定的第二地图进行比对,进而从不完整的第一地图中快速地识别出目标对象,便于救援等工作的进行。
在一些实施例中,本实施例的方法不仅包括根据第一地图和预先确定目标区域的第二地图,从第一地图中识别出目标对象,还包括:
确定所述目标对象在所述第一地图中的位置。
上述确定目标对象在第一地图中的位置,可以是确定目标对象在第一地图中的坐标,该坐标可以是世界坐标,也可以是实时动态差分((Real Time Kinematic,RTK))坐标。本实施例通过确定目标对象在第一地图中的位置,可以准确获知目标对象的位置,这样在救援过程中,可以实现精准救援和快速救援。
在一些实施例中,本实施例的方法还包括:
在所述第一地图中标记出所述目标对象。
本实施例的控制终端140不仅可以从第一地图中识别出目标对象,还可以在第一地图中标记出目标对象,便于直观识别目标对象。
可选的,本实施例的方法还可以显示标识有所述目标对象的所述第一地图。
在一种示例中,本实施例的控制终端140具有显示屏,可以直接显示标识有所述目标对象的所述第一地图。
在另一种示例中,本实施例的控制终端140不具有显示屏,而是将标识有所述目标对象的所述第一地图发送给显示设备130,以使显示设备130显示标识有所述目标对象的所述第一地图。这样,便于救援等工作人员直观确定目标对象在第一地图中的位置。
图3为本发明基于地图识别目标对象的方法实施例二的流程图,在上述实施例的基础上,本实施例的方法可以包括:
S201、控制无人机在目标区域飞行。
S202、在所述无人机在所述目标区域内飞行的过程中,控制所述无人机拍摄图片。
S203、根据所述无人机拍摄的图片,预先确定所述目标区域的第二地图。
本实施例中S201至S203的步骤为获取第二地图的具体过程中。
具体的,在目标区域未受到损坏时,控制无人机在目标区域飞行,在无人机在目标区域内飞行的过程中,控制无人机上的相机采集目标区域的图片。无人机将采集的图片图传给控制终端140,控制终端140根据采集的图片,预先确定目标区域的第二地图。本实施例获取第二地图的过程与上述获取第一地图的过程相同,例如,控制所述无人机在目标区域内按照设定的航线飞行,拍摄多张图片,且相邻的两图片之间具有重叠的图像,将各相邻的图片中的重叠的图像进行拼接,获得第二地图,同时,保存第二地图。
可选的,本实施例为了保证保存的第二地图可以准确反映最新的目标区域,则可以根据预设时间周期,对所述第二地图进行更新。
S204、对所述第二地图进行对象类别识别,并对在所述第二地图中的对象进行分类别标记。
为了便于基于第二地图,从第一地图中识别出目标对象,则本实施例对第二地图中的对象进行对象类别识别,并对第二地图中的对象进行分类别标识。
例如,对象类别包括:房屋、道路、树木。这样,可以从生成的第二地图中识别出房屋、道路、树木,并将第二地图中的房屋、道路、树木进行标识。其中,不同类别的对象的标识不同,例如,用红色方框框出第二地图上的所有道路,用蓝色方框框出第二地图上的所有房屋等。这样通过标识后,可以直观地从第二地图中分辨出那些是房屋、那些是道路以及那些是树木等。
S205、控制无人机在目标区域内飞行。
S206、在所述无人机在所述目标区域内飞行的过程中,控制所述无人机拍摄图片。
S207、根据所述无人机拍摄的图片,生成所述目标区域的第一地图。
本实施例,基于上述步骤,预设确定第二地图,并从第二地图中标记出不同类别的对象。
如果目标区域发生洪涝、地震等自然灾害时,比如路面已经被浑浊的洪水盖住了,即使在高空用无人机去监测也无法露眼看出哪里是道路等。
此时可以让无人机执行一遍目标区域对应的固定的航线,采集目标区域的图片。接着,根据采集的图片,生成目标区域的第一地图。
上述S205至S207与上述S101至S103的步骤相同,可以参照上述实施例的描述,在此不再赘述。
S208、根据所述第一地图,以及所述第二地图,从所述第一地图中识别出属于目标类别的对象为所述目标对象。
根据上述步骤,获得第一地图后,根据第一地图以及预先确定的第二地图,从第一地图中识别出属于目标类别的对象为目标对象。例如,若需要确定出目标区域内的所有房屋,则将第一地图与第二地图进行比对,可以根据目标类别的对象在第二地图中的位置,从第一地图中标记出该目标类别的对象。
本申请实施例,通过确定第二地图,并对第二地图进行对象类别识别,并对在第二地图中的对象进行分类别标记。当灾情等发生时,确定目标区域的第一地图,并根据第一地图,以及第二地图,从第一地图中识别出属于目标类别的对象为目标对象,实现对目标对象的快速、准确识别。
在一些实施例中,上述S104中根据所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象,可以包括:
若根据所述第一地图和所述第二地图,确定所述第一地图与所述第二地图中存在相同的图像区域,则根据所述相同的图像区域、所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象。
具体的,将生成的第一地图与第二地图进行比对,若第一地图与第二地图中存在相同的图像区域,则将第一地图与第二地图中的相同图像区域进行叠加,与完整的第二图像进行对比,准确识别出第一地图中的目标对象。
在一些实施例中,上述S104中根据所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象,可以包括:
若根据所述第一地图和所述第二地图,确定所述第一地图与所述第二地图中不存在相同的图像区域,则根据所述第二地图确定目标对象的地理位置信息;
根据所述目标对象的地理位置信息控制所述无人机飞行并拍摄图片;
根据拍摄的图片和所述第一地图,从所述第一地图中识别所述目标对象。
本实施例中,在所述无人机在所述目标区域内飞行的过程中,确定第二地图的过程中,获取所述无人机拍摄的图片中各个对象的地理位置信息。
这样,将确定的第一地图与预先确定的第二地图进行比对,若第一地图与第二地图之间不存在相同的图像区域时,可以从第二地图中各对象的地理位置信息中确定出目标对象的地理位置信息。
可选的,上述对象的地理位置信息可以是对象的经纬度坐标、世界坐标或RTK坐标。
确定目标对象的地理位置信息后,则控制无人机沿着目标对象的地理位置信息进行飞行,并拍摄图片。接着,根据此时无人机拍摄的图片和第一地图,从第一地图中识别出目标对象。
例如,目标对象为道路,若第一地图和第二地图中不存在相同的图像区域,则利用飞机的RTK坐标与第二地图中已标识的各道路的RTK坐标进行对比。根据已标识的第二地图上的道路包含的RTK坐标集,让无人机沿RTK坐标集飞行并拍摄图片,根据拍摄的图片和第一地图,从第一地图中识别道路。
本申请实施例的方法,若根据所述第一地图和所述第二地图,确定所述第一地图与所述第二地图中存在相同的图像区域,则根据所述相同的图像区域、所述第一地图,以及所述第二地图,从所述第一地图中识别目标对象。若根据所述第一地图和所述第二地图,确定所述第一地图与所述第二地图中不存在相同的图像区域,则根据所述第二地图确定目标对象的地理位置信息;根据所述目标对象的地理位置信息控制所述无人机飞行并拍摄图片;根据拍摄的图片和所述第一地图,从所述第一地图中识别所述目标对象,进而实现根据不同的情况,从第一地图中准确地识别出目标对象。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:只读内存(Read-OnlyMemory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明实施例中还提供了一种计算机存储介质,该计算机存储介质中存储有程序指令,所述程序执行时可包括上述各实施例中的云台的目标位置标记方法的部分或全部步骤。
图4为本发明一实施例提供的基于地图识别目标对象的装置的结构示意图,如图4所示,本实施例的基于地图识别目标对象的装置400可以包括:存储器410和处理器420,存储器410与处理器420耦合。
存储器410,用于存储程序指令;
处理器420,用于调用存储器410中的程序指令执行上述各实施例的方案。
本实施例的基于地图识别目标对象的装置,可以用于执行上述各方法实施例中的技术方案,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
图5为本发明实施例一提供的控制终端的结构示意图,如图5所示,本实施例的控制终端可以包括:存储器510,用于存储计算机程序;处理器520,用于执行所述存储器中存储的计算机程序。
处理器520,具体用于控制无人机在目标区域内飞行;根据所述无人机拍摄的图片,生成所述目标区域的第一地图;根据所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象;其中,所述第二地图中包括有所述目标对象。
本实施例的控制终端,可以用于执行上述各方法实施例中的技术方案,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
在一些实施例中,所述处理器520,还用于确定所述目标对象在所述第一地图中的位置。
在另一些实施例中,所述处理器520,还用于在所述第一地图中标记出所述目标对象。
图6为本发明实施例二提供的控制终端的结构示意图,在上述实施例的基础上,如图6所示,本实施例的控制终端还包括:
显示屏530,用于显示标识有所述目标对象的所述第一地图。
在一些实施例中,所述处理器520,还用于控制无人机在目标区域飞行;在所述无人机在所述目标区域内飞行的过程中,控制所述无人机拍摄图片;并根据所述无人机拍摄的图片,预先确定所述目标区域的第二地图。
在一些实施例中,所述处理器520,还用于对所述第二地图进行对象类别识别,对在所述第二地图中的对象进行分类别标记;并根据所述第一地图,以及所述第二地图,从所述第一地图中识别出属于目标类别的对象为所述目标对象。
可选的,所述对象类别包括:房屋、道路、树木。
在一些实施例中,所述处理器用于控制无人机在目标区域内飞行,包括:
控制所述无人机在目标区域内按照设定的航线飞行。
在一些实施例中,所述处理器用于控制无人机在目标区域内飞行,包括:
控制所述无人机拍摄多张图片,其中,相邻图片之间存在重叠的图像。
在一些实施例中,所述处理器用于根据所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象,包括:
若根据所述第一地图和所述第二地图,确定所述第一地图与所述第二地图中存在相同的图像区域,则根据所述相同的图像区域、所述第一地图,以及所述第二地图,从所述第一地图中识别目标对象。
在一些实施例中,所述处理器用于根据所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象,包括:
若根据所述第一地图和所述第二地图,确定所述第一地图与所述第二地图中不存在相同的图像区域,则根据所述第二地图确定目标对象的地理位置信息;
根据所述目标对象的地理位置信息控制所述无人机飞行并拍摄图片;
根据拍摄的图片和所述第一地图,从所述第一地图中识别所述目标对象。
在一些实施例中,所述处理器,还用于在所述无人机在所述目标区域内飞行的过程中,获取所述无人机拍摄的图片中各个对象的地理位置信息。
可选的,所述地理位置信息为RTK坐标。
可选的,所述第一地图、所述第二地图为二维地图。
在一些实施例中,所述处理模块,还用于根据预设时间周期,对所述第二地图进行更新。
本实施例的控制终端,可以用于执行上述各方法实施例中的技术方案,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
图7为本发明一实施例提供的无人机控制系统的示意图,如图7所示,本实施例的无人机控制系统700,包括通信连接的无人机710和控制终端500,所述无人机710用于拍照,所述控制终端500为图5或图6所示的控制终端。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:只读内存(Read-OnlyMemory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (32)

1.一种基于地图识别目标对象的方法,其特征在于,包括:
控制无人机在目标区域内飞行;
在所述无人机在所述目标区域内飞行的过程中,控制所述无人机拍摄图片;
根据所述无人机拍摄的图片,生成所述目标区域的第一地图;
根据所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象;
其中,所述第二地图中包括有所述目标对象。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
确定所述目标对象在所述第一地图中的位置。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在所述第一地图中标记出所述目标对象。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
显示标识有所述目标对象的所述第一地图。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
控制无人机在目标区域飞行;
在所述无人机在所述目标区域内飞行的过程中,控制所述无人机拍摄图片;
根据所述无人机拍摄的图片,预先确定所述目标区域的第二地图。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所述第二地图进行对象类别识别,并对在所述第二地图中的对象进行分类别标记;
所述根据所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象,包括:
根据所述第一地图,以及所述第二地图,从所述第一地图中识别出属于目标类别的对象为所述目标对象。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述对象类别包括:房屋、道路、树木。
8.根据权利要求1-7任一项所述的方法,其特征在于,所述控制无人机在目标区域内飞行,包括:
控制所述无人机在目标区域内按照设定的航线飞行。
9.根据权利要求1-8任一项所述的方法,其特征在于,所述控制所述无人机拍摄图片,包括:
控制所述无人机拍摄多张图片,其中,相邻图片之间存在重叠的图像。
10.根据权利要求1-9任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象,包括:
若根据所述第一地图和所述第二地图,确定所述第一地图与所述第二地图中存在相同的图像区域,则根据所述相同的图像区域、所述第一地图,以及所述第二地图,从所述第一地图中识别目标对象。
11.根据权利要求1-10任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象,包括:
若根据所述第一地图和所述第二地图,确定所述第一地图与所述第二地图中不存在相同的图像区域,则根据所述第二地图确定目标对象的地理位置信息;
根据所述目标对象的地理位置信息控制所述无人机飞行并拍摄图片;
根据拍摄的图片和所述第一地图,从所述第一地图中识别所述目标对象。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在所述无人机在所述目标区域内飞行的过程中,获取所述无人机拍摄的图片中各个对象的地理位置信息。
13.根据权利要求11或12所述的方法,其特征在于,所述地理位置信息为RTK坐标。
14.根据权利要求1-13任一项所述的方法,其特征在于,所述第一地图、所述第二地图为二维地图。
15.根据权利要求1-14任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据预设时间周期,对所述第二地图进行更新。
16.一种控制终端,其特征在于,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述存储器中存储的计算机程序,具体用于:
控制无人机在目标区域内飞行;
根据所述无人机拍摄的图片,生成所述目标区域的第一地图;
根据所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象;
其中,所述第二地图中包括有所述目标对象。
17.根据权利要求16所述的控制终端,其特征在于,所述处理器,还用于确定所述目标对象在所述第一地图中的位置。
18.根据权利要求16或17所述的控制终端,其特征在于,所述处理器,还用于在所述第一地图中标记出所述目标对象。
19.根据权利要求18所述的控制终端,其特征在于,所述控制终端还包括:
显示屏,用于显示标识有所述目标对象的所述第一地图。
20.根据权利要求16-19任一项所述的控制终端,其特征在于,
所述处理器,还用于控制无人机在目标区域飞行;在所述无人机在所述目标区域内飞行的过程中,控制所述无人机拍摄图片;并根据所述无人机拍摄的图片,预先确定所述目标区域的第二地图。
21.根据权利要求20所述的控制终端,其特征在于,
所述处理器,还用于对所述第二地图进行对象类别识别,对在所述第二地图中的对象进行分类别标记;并根据所述第一地图,以及所述第二地图,从所述第一地图中识别出属于目标类别的对象为所述目标对象。
22.根据权利要求21所述的控制终端,其特征在于,所述对象类别包括:房屋、道路、树木。
23.根据权利要求16-22任一项所述的控制终端,其特征在于,所述处理器用于控制无人机在目标区域内飞行,包括:
控制所述无人机在目标区域内按照设定的航线飞行。
24.根据权利要求16-23任一项所述的装置,其特征在于,所述处理器用于控制无人机在目标区域内飞行,包括:
控制所述无人机拍摄多张图片,其中,相邻图片之间存在重叠的图像。
25.根据权利要求16-24任一项所述的控制终端,其特征在于,所述处理器用于根据所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象,包括:
若根据所述第一地图和所述第二地图,确定所述第一地图与所述第二地图中存在相同的图像区域,则根据所述相同的图像区域、所述第一地图,以及所述第二地图,从所述第一地图中识别目标对象。
26.根据权利要求16-25任一项所述的控制终端,其特征在于,所述处理器用于根据所述第一地图,以及预先确定的目标区域的第二地图,从所述第一地图中识别目标对象,包括:
若根据所述第一地图和所述第二地图,确定所述第一地图与所述第二地图中不存在相同的图像区域,则根据所述第二地图确定目标对象的地理位置信息;
根据所述目标对象的地理位置信息控制所述无人机飞行并拍摄图片;
根据拍摄的图片和所述第一地图,从所述第一地图中识别所述目标对象。
27.根据权利要求26所述的控制终端,其特征在于,所述处理器,还用于在所述无人机在所述目标区域内飞行的过程中,获取所述无人机拍摄的图片中各个对象的地理位置信息。
28.根据权利要求26或27所述的控制终端,其特征在于,所述地理位置信息为RTK坐标。
29.根据权利要求16-28任一项所述的控制终端,其特征在于,所述第一地图、所述第二地图为二维地图。
30.根据权利要求16-29任一项所述的控制终端,其特征在于,所述处理模块,还用于根据预设时间周期,对所述第二地图进行更新。
31.一种无人机控制系统,其特征在于,包括通信连接的无人机和控制终端,所述无人机用于拍照,所述控制终端为权利要求16至30中任一项权利要求所述的控制终端。
32.一种计算机存储介质,其特征在于,所述存储介质包括计算机指令,当所述指令被计算机执行时,使得所述计算机实现如权利要求1至15中任一项权利要求所述的基于地图识别目标对象的方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113741413A (zh) * 2020-05-29 2021-12-03 广州极飞科技股份有限公司 一种无人设备的作业方法、无人设备及存储介质

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113361434A (zh) * 2021-06-16 2021-09-07 广东电网有限责任公司 一种基于无人机遥控装置的勘灾方法及装置
CN113485444B (zh) * 2021-08-11 2024-03-12 李佳霖 一种基于多旋翼无人机的大气监测方法及系统
CN113938609B (zh) * 2021-11-04 2023-08-22 中国联合网络通信集团有限公司 区域监控方法、装置及设备
CN114202886B (zh) * 2021-12-09 2024-02-23 安徽海螺信息技术工程有限责任公司 一种矿山爆破安全监控预警系统
CN115471980B (zh) * 2022-08-16 2024-03-22 智洋创新科技股份有限公司 泥石流灾害预警方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5076190B1 (ja) * 2011-10-03 2012-11-21 光昭 花畑 被災状況把握システム
CN104850563A (zh) * 2014-02-18 2015-08-19 歌乐株式会社 目的地图像比较检索装置、目的地图像比较检索系统、以及目的地图像比较检索方法
CN106657779A (zh) * 2016-12-13 2017-05-10 重庆零度智控智能科技有限公司 环绕拍摄方法、装置及无人机
CN108427907A (zh) * 2017-11-27 2018-08-21 易瓦特科技股份公司 基于地面站对灰霾源进行示警的方法、装置及系统

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101275854A (zh) * 2007-03-26 2008-10-01 日电(中国)有限公司 更新地图数据的方法和设备
CN104316949B (zh) * 2014-10-29 2016-10-26 上海大学 一种无人机搜索目标快速定位方法
CN106033612B (zh) * 2015-03-09 2019-06-04 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种目标跟踪方法、装置和系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5076190B1 (ja) * 2011-10-03 2012-11-21 光昭 花畑 被災状況把握システム
CN104850563A (zh) * 2014-02-18 2015-08-19 歌乐株式会社 目的地图像比较检索装置、目的地图像比较检索系统、以及目的地图像比较检索方法
CN106657779A (zh) * 2016-12-13 2017-05-10 重庆零度智控智能科技有限公司 环绕拍摄方法、装置及无人机
CN108427907A (zh) * 2017-11-27 2018-08-21 易瓦特科技股份公司 基于地面站对灰霾源进行示警的方法、装置及系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113741413A (zh) * 2020-05-29 2021-12-03 广州极飞科技股份有限公司 一种无人设备的作业方法、无人设备及存储介质
CN113741413B (zh) * 2020-05-29 2022-11-08 广州极飞科技股份有限公司 一种无人设备的作业方法、无人设备及存储介质

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