CN112180976B - 用于智能喷火清障无人机的控制系统及方法 - Google Patents
用于智能喷火清障无人机的控制系统及方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及无人机领域，具体涉及一种用于智能清障无人机的控制系统及方法，系统包括安装在无人机上的摄像组件、喷火组件和控制器，所述控制器包括输入模块、数据库、处理模块和输出模块，其中：输入模块，用于获取摄像组件拍摄目标区域内的图像信息，生成当前图像；数据库，用于预先存储映射关系表，映射关系表包括参照图像和相应的喷火控制指令；处理模块，用于接收当前图像，根据运动目标检测算法从当前图像中提取障碍物图像，并根据图像比较算法从数据库中匹配出与障碍物图像相似度最高的参照图像，得到喷火控制指令；输出模块，用于接收喷火控制指令，并将喷火控制指令输出到喷火组件的处理器中；采用本方案能够解决智能化程度偏低的问题。
Description
技术领域
本发明涉及无人机领域，具体涉及一种用于智能喷火清障无人机的控制系统及方法。
背景技术
电网是将相近的电厂、送变电站联络起来，形成全国或地区性网络，以便进行统一管理和指挥；作为支撑国民经济发展的能源支柱，其安全是工业发展和人民群众生活用电的重要保障。由于架空输电线路分布广泛，长期处于露天的环境下运行，易受周围环境和自然环境变化的影响，常常出现覆冰、飘挂物缠绕等情况，影响城市美观。严重时，会引起电网事故，触发保护误动、系统振荡、导致大面积停电事故。针对这样的问题，长期以来采用的是停电检修处理：通过申请停电、组织人员讨论定制清除方案、调派专业检修人员执行异物拆除以及检测恢复供电等多个步骤来完成；不仅劳动强度高、处理周期长，而且安全系数低。
对此，中国专利公开号为CN207759027U的文件中公开了一种高空喷火清障无人机，包括无人机和喷火系统，无人机与喷火系统为可拆卸地连接，喷火系统利用悬挂杆和套环固定在无人机上；无人机的机架上部设置有瞄准摄像头；瞄准摄像头设置至少一个，通过图像传输设备将图像回传至地面喷火任务管理站；喷火系统包括防爆油箱、耐高温喷管、点火器和喷嘴；喷嘴通过耐高温喷管连接防爆油箱；喷嘴处设置有点火器和防风罩；耐高温喷管与喷嘴连接处设置有电磁阀，电磁阀与喷火系统的控制器电连接；所述防爆油箱连接微型油泵，微型油泵与喷火系统的控制器电连接。
采用上述方案可以借助无人机代替人工清除架空输电线路上缠绕的飘挂物，如气球、风筝和塑料袋等；但目前大多数无人机全程都依靠着地面操作人员的遥控，不仅存在智能化程度偏低的问题；而且，位于地面的操作人员不能很好的观测无人机与待清理输电线路的相对高度，导致无人机在喷火时无法对准输电线路上缠绕的垃圾。
发明内容
本发明意在于提供一种用于智能喷火清障无人机的控制系统及方法，能够解决智能化程度偏低的问题。
本发明提供的基础方案为：用于智能喷火清障无人机的控制系统，包括安装在无人机上的摄像组件、喷火组件和控制器，喷火组件包括防爆油箱、耐高温喷管、点火器和喷嘴；喷嘴通过耐高温喷管连接防爆油箱，喷嘴处设置有点火器和防风罩，耐高温喷管与喷嘴连接处设置有电磁阀，电磁阀与喷火组件的处理器电连接，防爆油箱连接微型油泵，微型油泵与喷火组件的处理器电连接；
所述控制器包括输入模块、数据库、处理模块和输出模块，其中：
输入模块，用于获取摄像组件拍摄目标区域内的视频图像；
数据库，用于预先存储映射关系表，映射关系表包括参照图像和相应的喷火控制指令；
处理模块，用于接收视频图像，根据运动目标检测算法从视频图像中提取障碍物图像，并根据图像比较算法从数据库中匹配出与障碍物图像相似度最高的参照图像，得到喷火控制指令；
输出模块，用于接收喷火控制指令，并将喷火控制指令输出到喷火组件的处理器中。
本发明的工作原理及优点在于：
首先，喷火清障无人机上安装有摄像组件和喷火组件，可以由输入模块获取摄像组件拍摄目标区域中的视频图像；而电线上缠绕的障碍物一般是气球、风筝和塑料袋这类的飘挂物，它们在高空将会受风力作用而摆动，可以根据运动目标检测算法从视频图像中先把障碍物图像提取出来，进而再根据图像比较算法从数据库中匹配出与该障碍物图像相似度最高的参照图像；通过提取障碍物图像的方式，不仅可以得到用于匹配的目标图像，而且，相较于处理整个图像来说，能够避免处理无效图像信息，从而减轻系统的运算量和运算负载并加快运算速度；由于数据库中预先存储有映射关系表，映射关系表包含各种参照图像以及相应的喷火控制指令，所以，当处理模块匹配出与障碍物图像相似度最高的参照图像之后，与之相关的喷火控制指令可以同步生成，最后将喷火控制指令输出到喷火组件的处理器中，从而控制喷火组件完成后续的操作。
综上，本方案能够针对电线上不同的障碍物，为喷火组件生成不同的喷火控制指令，例如针对较大的障碍物加大火焰，加快清障的效率；而对于较小的障碍物则调小火焰，避免造成喷火燃料的浪费；从而提升智能化程度。
进一步，所述喷火控制指令包括喷火时间和火焰大小。
有益效果：本方案中，可以通过向喷火组件中的电磁阀和微型油泵发送控制指令，达到调节喷火时间和火焰大小的目的，从而实现对不同障碍物采用不同的喷火方式。
进一步，所述参照图像包括气球图像、风筝图像和塑料袋图像。
有益效果：电线上缠绕的障碍物大多数为塑料袋、风筝和气球，通过预先存储这些障碍物图像作为用于参照的样本图像，能够便于后续根据图像比较算法直接判断出具体的障碍物信息。
进一步，所述处理模块还用于对参照图像和障碍物图像进行图像缩放处理，并将缩放后的图像转换为灰度图，计算灰度图中所有像素点的灰度平均值，比较每个像素点的灰度值与灰度平均值，得到哈希值；并根据参照图像的哈希值和障碍物图像的哈希值计算汉明距离，若汉明距离小于第一预设阈值，则判定该参照图像与障碍物图像相似度最高。
有益效果：首先，将图像缩放能够减小系统运算的难度，并加快处理的速度；而且，通过图像灰度值的计算和比较生成哈希值，以及两图像汉明距离的判定遵循了感知哈希算法的基本处理逻辑，能够得到与障碍物图像相似度最高的参照图像。
进一步，还包括安装在无人机上的距离传感器；所述输入模块，还用于获取距离传感器采集的无人机与障碍物之间的距离信息，生成当前距离信息；处理模块，还用于接收当前距离信息，并根据第二预设阈值处理当前距离信息，如果当前距离信息大于第二预设阈值，则驱动无人机向障碍物飞行。
有益效果：通常位于地面控制无人机的操作人员不能很好的观测无人机与待清理输电线路的相对高度，导致喷火时无法对准输电线路上缠绕的垃圾；往往需要多次调整才能将无人机控制到指定位置；采用本方案能够通过无人机上的距离传感器采集障碍物与无人机的距离，并由处理模块判断间隔距离是否超过阈值，以此对无人机进行调整，避免间隔距离太远导致无人机喷火清障失败的情况，进而加快无人机的清障成功率和效率。
本发明还提供了用于智能喷火清障无人机的控制方法，包括如下步骤：
S1、获取摄像组件拍摄目标区域内的视频图像；
S2、接收视频图像，根据运动目标检测算法从视频图像中提取障碍物图像，并根据图像比较算法从数据库中匹配出与障碍物图像相似度最高的参照图像，得到喷火控制指令；
S3、接收喷火控制指令，并将喷火控制指令输出到喷火组件的处理器中。
有益效果：采用本方案，首先可以通过无人机上的摄像组件拍摄目标区域中的视频图像；然后，由于电线上缠绕的障碍物一般是气球、风筝和塑料袋这类的飘挂物，它们在高空将会受风力作用而摆动，可以根据运动目标检测算法从视频图像中先把障碍物图像提取出来；进而再根据图像比较算法从数据库中匹配出与该障碍物图像相似度最高的参照图像，以及相应的控制指令，最后将控制指令输出到喷火组件的处理器中，从而控制喷火组件完成后续的操作。本技术方案能够针对电线上不同的障碍物，为喷火组件生成不同的喷火控制指令，例如针对较大的障碍物加大火焰，加快清障的效率；而对于较小的障碍物则调小火焰，避免造成喷火燃料的浪费；从而提升智能化程度
进一步，所述步骤S2中喷火控制指令具体包括喷火时间和火焰大小。
有益效果：可以通过向喷火组件中的电磁阀和微型油泵发送控制指令，达到调节喷火时间和火焰大小的目的，从而实现对不同障碍物采用不同的喷火方式。
进一步，所述步骤S2中具体还包括步骤S21、对参照图像和障碍物图像进行图像缩放处理，并将缩放后的图像转换为灰度图，计算灰度图中所有像素点的灰度平均值，比较每个像素点的灰度值与灰度平均值，得到哈希值；并根据参照图像的哈希值和障碍物图像的哈希值计算汉明距离，若汉明距离小于第一预设阈值，则判定该参照图像与障碍物图像相似度最高。
有益效果：采用本方案，通过缩放图像，能够减小系统的运算量，从而加快处理的速度；此外，通过图像灰度值的计算和比较生成哈希值，以及两图像汉明距离的判定遵循了感知哈希算法的基本处理逻辑，能够匹配出与障碍物图像相似度最高的参照图像。
进一步，所述步骤S1中具体还包括步骤S11、获取距离传感器采集的无人机与障碍物之间的距离信息，生成当前距离信息；S12、接收当前距离信息，并根据第二预设阈值处理当前距离信息，如果当前距离信息大于第一预设阈值，则驱动无人机向障碍物飞行。
有益效果：能够避免间隔距离太远导致无人机喷火清障失败的情况，进而加快无人机的清障成功率和效率。
进一步，所述步骤S2中的运动目标检测算法采用的是帧间差分法。
有益效果：采用帧间差分法对运动目标进行检测，不仅原理简单，计算量小，还能够快速检测出场景中的运动目标。
附图说明
图1本发明用于智能喷火清障无人机的控制系统及方法实施例一的系统框图。
图2为本发明用于智能喷火清障无人机的控制系统及方法实施例一的流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细的说明：
实施例一
用于智能喷火清障无人机的控制系统，包括安装在无人机上的摄像组件、喷火组件和控制器，喷火组件包括防爆油箱、耐高温喷管、点火器和喷嘴；喷嘴通过耐高温喷管连接防爆油箱，喷嘴处设置有点火器和防风罩，耐高温喷管与喷嘴连接处设置有电磁阀，电磁阀与喷火组件的处理器电连接，防爆油箱连接微型油泵，微型油泵与喷火组件的处理器电连接；
如图1所示，控制器包括输入模块、数据库、处理模块和输出模块，其中：
输入模块，用于获取摄像组件拍摄目标区域内的视频图像；
数据库，用于预先存储映射关系表，映射关系表包括参照图像和相应的喷火控制指令；具体的，本实施例中参照图像主要包括塑料袋图像、气球图像和风筝图像，喷火控制指令包括喷火时间和火焰大小，由于喷火组件中的电磁阀(用于调整介质的方向、流量、速度和其他的参数)和微型油泵分别与喷火组件的处理器电连接，可以通过处理器根据喷火时间控制指令和火焰大小控制指令驱动电磁阀和微型油泵工作，类似于现有的打火机或者煤气罐通过调节输出燃料大小达到调节火焰大小的目的，我们根据燃料的输出量将火焰大小依次划分为低档、中档和高档；同样的，喷火时间可通过微型油泵在既定时间后切断燃料输出而达到停止喷火的目的；于是，映射关系表中包括：塑料袋图像，其对应的火焰大小为低档，喷火时间为10秒；气球图像，火焰大小为低档，喷火时间为6秒；布条，火焰大小为中档，喷火时间为8秒；还包括风筝图像，火焰大小为高档，喷火时间为10秒；
处理模块，用于接收视频图像，根据运动目标检测算法从视频图像中提取障碍物图像，并根据图像比较算法从数据库中匹配出与障碍物图像相似度最高的参照图像，得到喷火控制指令；具体的，本实施例中运动目标检测算法采用类似现有的帧间差分法，基本执行原理为：根据帧间差分法将视频图像处理成图像序列，并对时间上连续的两帧图像进行运算，计算连续两帧图像中像素点灰度差的绝对值，若绝对值超过阈值，则判定为运动目标，进而实现从视频图像中提取障碍物图像的功能；该技术为现有技术，在此不再赘述；此外，为了得到与障碍物图像相似度最高的参照图像，处理模块还用于对参照图像和障碍物图像进行图像缩放处理，具体是将图像缩小到8×8尺寸，总共64个像素点；并将缩放后的图像转换为灰度图，计算灰度图中所有像素点的灰度平均值，比较每个像素点的灰度值与灰度平均值，如果像素点的灰度值大于或等于灰度平均值，则将该像素点记为1，小于则记为0；将64个像素点的比较结果组合在一起后，构成一个64位的二进制整数，从而得到哈希值；并根据参照图像的哈希值和障碍物图像的哈希值计算汉明距离(两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数)，若汉明距离小于第一预设阈值(本实施例中第一阈值为5)，即计算64位的二进制整数中有多少数据位不同，如果不相同的数据位数不超过5就说明两张图片非常相似，则可以由此判定该参照图像与障碍物图像相似度最高，并将符合条件的参照图像从数据库中匹配出来。
输出模块，用于接收喷火控制指令，并将喷火控制指令输出到喷火组件的处理器中。
用于智能喷火清障无人机的控制方法，上述系统基于本方法，基本执行流程如图2所示，本实施例中具体包括以下步骤：
S1、获取摄像组件拍摄目标区域内的视频图像；
S2、接收视频图像，根据运动目标检测算法从视频图像中提取障碍物图像，并根据图像比较算法从数据库中匹配出与障碍物图像相似度最高的参照图像，得到喷火控制指令；在本实施例中，步骤S2中的喷火控制指令具体包括喷火时间和火焰大小，并且，运动目标检测算法采用的是帧间差分法；为了得到与障碍物图像相似度最高的参照图像，步骤S2中还包括步骤S21、对参照图像和障碍物图像进行图像缩放处理，并将缩放后的图像转换为灰度图，计算灰度图中所有像素点的灰度平均值，比较每个像素点的灰度值与灰度平均值，得到哈希值；并根据参照图像的哈希值和障碍物图像的哈希值计算汉明距离，若汉明距离小于第一预设阈值，则判定该参照图像与障碍物图像相似度最高；
S3、接收喷火控制指令，并将喷火控制指令输出到喷火组件的处理器中。
实施例二
与实施例一相比，不同之处仅在于，还包括安装在无人机上的距离传感器(具体为红外测距仪)；距离传感器与输入模块通信连接，输入模块，还用于获取距离传感器采集的无人机与障碍物之间的距离信息，生成当前距离信息；处理模块，还用于接收当前距离信息，并根据第二预设阈值处理当前距离信息，如果当前距离信息大于第二预设阈值，则驱动无人机向障碍物飞行。具体的，本实施例中，第二预设阈值为0.2米；无人机到达目标点后，距离传感器接收到距离检测指令，距离传感器测量无人机与视频图像中障碍物图像的当前距离，并将该距离发送至输入模块，并由处理模块进行判断和分析；例如无人机A与障碍物间的距离为0.35米，表示已经超出阈值，计算得出其还需要前进0.15米；并通过改变多轴姿态向前倾斜达到向前飞行的目的。
用于智能喷火清障无人机的控制方法，在实施例一的基础上，步骤S1中具体还包括步骤S11、获取距离传感器采集的无人机与障碍物之间的距离信息，生成当前距离信息；S12、接收当前距离信息，并根据第二预设阈值处理当前距离信息，如果当前距离信息大于第一预设阈值，则驱动无人机向障碍物飞行。
实施例三
与实施例一相比，不同之处仅在于，还包括安装在无人机上的热成像仪；输入模块，还用于获取热成像仪拍摄的障碍物燃烧图像，生成热力图；处理模块，还用于接受并处理热力图，提取图像中的障碍物图像和电线图像，输入预先建立的二维坐标模型中，定位障碍物图像和电线图像的交点坐标；判断模块，还用于判断热力图中交点坐标处的颜色信息，如果颜色信息为红色，则驱动无人机飞行至障碍物上方。
在另一实施例中，输入模块，还用于获取摄像组件拍摄的障碍物燃烧火焰；处理模块，还用于判断火焰尺寸，如果火焰尺寸大于预设阈值，则生成第一控制指令；反之，则生成第二控制指令；其中：第一控制指令和第二控制指令均用于驱动无人机飞行至障碍物上方，区别在于：无人机按照第二控制指令飞行后，与障碍物的距离大于第一控制指令。
在其他实施例中，还包括设置在无人机机身底部的摄像头，输入模块，还用于在无人机飞至障碍物上方时，获取该摄像头拍摄的视频图像；判断模块，还用于识别视频图像，如果视频图像中的任一图片序列不存在火焰，则控制无人机重新对障碍物进行喷火。
采用本方案，能够通过热成像仪识别障碍物与电线缠绕点的温度，如果温度较高，表示障碍物即将掉落，即可驱动无人机飞行至障碍物上方，由桨叶提供的风力不仅能够使火焰燃烧得更加旺盛，节约燃料；而且，该风力能够使障碍物更快脱落；热空气向上也不会影响无人机飞行稳定性。此外，还可以通过判断火焰的尺寸，控制无人机飞至障碍物上方的高度，避免风力造成火焰熄灭。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (10)
1.用于智能喷火清障无人机的控制系统，包括安装在无人机上的摄像组件、喷火组件和控制器，喷火组件包括防爆油箱、耐高温喷管、点火器和喷嘴；喷嘴通过耐高温喷管连接防爆油箱，喷嘴处设置有点火器和防风罩，耐高温喷管与喷嘴连接处设置有电磁阀，电磁阀与喷火组件的处理器电连接，防爆油箱连接微型油泵，微型油泵与喷火组件的处理器电连接；
其特征在于，所述控制器包括输入模块、数据库、处理模块和输出模块，其中：
输入模块，用于获取摄像组件拍摄目标区域内的视频图像；
数据库，用于预先存储映射关系表，映射关系表包括参照图像和相应的喷火控制指令；
处理模块，用于接收视频图像，根据运动目标检测算法从视频图像中提取障碍物图像，并根据图像比较算法从数据库中匹配出与障碍物图像相似度最高的参照图像，得到喷火控制指令；
输出模块，用于接收喷火控制指令，并将喷火控制指令输出到喷火组件的处理器中；
还包括安装在无人机上的热成像仪；输入模块，还用于获取热成像仪拍摄的障碍物燃烧图像，生成热力图；处理模块，还用于接受并处理热力图，提取图像中的障碍物图像和电线图像，输入预先建立的二维坐标模型中，定位障碍物图像和电线图像的交点坐标；判断模块，还用于判断热力图中交点坐标处的颜色信息，如果颜色信息为红色，则驱动无人机飞行至障碍物上方。
2.根据权利要求1所述的用于智能喷火清障无人机的控制系统，其特征在于：所述喷火控制指令包括喷火时间和火焰大小。
3.根据权利要求1所述的用于智能喷火清障无人机的控制系统，其特征在于：所述参照图像包括气球图像、风筝图像和塑料袋图像。
4.根据权利要求1所述的用于智能喷火清障无人机的控制系统，其特征在于：所述处理模块还用于对参照图像和障碍物图像进行图像缩放处理，并将缩放后的图像转换为灰度图，计算灰度图中所有像素点的灰度平均值，比较每个像素点的灰度值与灰度平均值，得到哈希值；并根据参照图像的哈希值和障碍物图像的哈希值计算汉明距离，若汉明距离小于第一预设阈值，则判定该参照图像与障碍物图像相似度最高。
5.根据权利要求1所述的用于智能喷火清障无人机的控制系统，其特征在于：还包括安装在无人机上的距离传感器；所述输入模块，还用于获取距离传感器采集的无人机与障碍物之间的距离信息，生成当前距离信息；处理模块，还用于接收当前距离信息，并根据第二预设阈值处理当前距离信息，如果当前距离信息大于第二预设阈值，则驱动无人机向障碍物飞行。
6.用于智能喷火清障无人机的控制方法，其特征在于，适用于如权利要求1-5任意一项所述的用于智能喷火清障无人机的控制系统，包括如下步骤：
S1、获取摄像组件拍摄目标区域内的视频图像；
S2、接收视频图像，根据运动目标检测算法从视频图像中提取障碍物图像，并根据图像比较算法从数据库中匹配出与障碍物图像相似度最高的参照图像，得到喷火控制指令；
S3、接收喷火控制指令，并将喷火控制指令输出到喷火组件的处理器中。
7.根据权利要求6所述的用于智能喷火清障无人机的控制方法，其特征在于：所述步骤S2中喷火控制指令具体包括喷火时间和火焰大小。
8.根据权利要求6所述的用于智能喷火清障无人机的控制方法，其特征在于：所述步骤S2中具体还包括步骤S21、对参照图像和障碍物图像进行图像缩放处理，并将缩放后的图像转换为灰度图，计算灰度图中所有像素点的灰度平均值，比较每个像素点的灰度值与灰度平均值，得到哈希值；并根据参照图像的哈希值和障碍物图像的哈希值计算汉明距离，若汉明距离小于第一预设阈值，则判定该参照图像与障碍物图像相似度最高。
9.根据权利要求6所述的用于智能喷火清障无人机的控制方法，其特征在于：所述步骤S1中具体还包括步骤S11、获取距离传感器采集的无人机与障碍物之间的距离信息，生成当前距离信息；S12、接收当前距离信息，并根据第二预设阈值处理当前距离信息，如果当前距离信息大于第一预设阈值，则驱动无人机向障碍物飞行。
10.根据权利要求6所述的用于智能喷火清障无人机的控制方法，其特征在于：所述步骤S2中的运动目标检测算法采用的是帧间差分法。
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