CN112559654A - 电子地图的生成方法、装置和通信系统 - Google Patents

电子地图的生成方法、装置和通信系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112559654A
CN112559654A CN202011364970.1A CN202011364970A CN112559654A CN 112559654 A CN112559654 A CN 112559654A CN 202011364970 A CN202011364970 A CN 202011364970A CN 112559654 A CN112559654 A CN 112559654A
Authority
CN
China
Prior art keywords
electronic map
target
frame
aircraft
video data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202011364970.1A
Other languages
English (en)
Inventor
刘鹏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou Xaircraft Technology Co Ltd
Original Assignee
Guangzhou Xaircraft Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangzhou Xaircraft Technology Co Ltd filed Critical Guangzhou Xaircraft Technology Co Ltd
Priority to CN202011364970.1A priority Critical patent/CN112559654A/zh
Publication of CN112559654A publication Critical patent/CN112559654A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20081—Training; Learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30181—Earth observation
    • G06T2207/30188—Vegetation; Agriculture

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

本发明公开了一种电子地图的生成方法、装置和通信系统。其中，该方法包括：获取目标区域的电子地图；获取飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据；确定视频数据中的关键帧，并确定关键帧中飞行器的位姿信息；基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图；在目标电子地图中进行异常点标记。本发明解决了由于相关技术中将照片叠加在地图上造成的无法连续查看异常情况以及异常情况对应的位置信息的的技术问题。

Description

电子地图的生成方法、装置和通信系统
技术领域
本发明涉及植保领域，具体而言，涉及一种电子地图的生成方法、装置和通信系统。
背景技术
在对目标区域进行巡视时，通常会比较比较关注目标区域内的异常情况，例如，在对农场进行巡田的过程中，一般会比较关注农田内植物苗缺失的情况，相关技术中，一般会先获取目标区域的照片，然后将照片通过正射校正处理后叠加在地图上，从而查看异常情况对应的位置，但将照片单一的叠加在地图上，无法连续的查看异常情况以及异常情况对应的位置。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种电子地图的生成方法、装置和通信系统，以至少解决由于相关技术中将照片叠加在地图上造成的无法连续查看异常情况以及异常情况对应的位置信息的的技术问题。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子地图的生成方法，包括：获取目标区域的电子地图；获取飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据；确定视频数据中的关键帧，并确定关键帧中飞行器的位姿信息；基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图。
可选地，基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图，包括：确定位姿信息在飞行器使用的第一坐标系中的第一坐标信息；将第一坐标信息转换至电子地图采用的第二坐标系中的第二坐标信息；以及基于第二坐标信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中。
可选地，基于第二坐标信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，包括：基于位姿信息对帧图像进行正射校正处理，得到目标帧图像；将目标帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图。
可选地，通过以下原则确定视频数据中的关键帧，包括：获取视频数据中指定帧与指定帧的相邻帧的图像重叠度，以及指定帧与指定帧的相邻帧的共视点数量；在指定帧满足以下至少之一条件时，确定指定帧为关键帧：重叠度大于或等于第一阈值、共视点数量大于第二阈值。
可选地，确定关键帧中飞行器的位姿信息，方法还包括：获取飞行器在飞行过程中按照时间间隔采集的位置坐标，得到坐标序列；按照预设频率录制视频数据；以及基于坐标序列和视频数据确定飞行器的位姿信息。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种数据标记方法，包括：获取目标区域的电子地图；获取飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据；确定视频数据中的关键帧，并确定关键帧中飞行器的位姿信息；基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图；从视频数据中确定出目标帧，确定目标帧在目标电子地图中的目标点。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种确定目标帧在目标电子地图的目标点的方法，包括：响应于目标对象的标记操作，在目标电子地图中进行异常点标记；将目标电子地图输入至机器学习模型中进行分析，得到异常点，其中机器学习模型是通过多组数据训练得到的，多组数据中的每组数据中均包括：样本图像以及该样本图像中的异常点标记；并在异常点对应的位置处进行标记。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种电子地图的生成装置，包括：第一获取模块，用于获取目标区域的电子地图；第二获取模块，用于获取飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据；确定模块，用于确定视频数据中的关键帧，并确定关键帧中飞行器的位姿信息；投影模块，用于基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种通信系统，包括：视频采集设备，位于飞行器中，用于获取飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据；电子设备，用于获取目标区域的电子地图，接收视频数据，并确定视频数据中的关键帧，并确定关键帧中飞行器的位姿信息；基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图；确定目标电子地图中的目标点，并采用标记信息对目标点进行标记，其中，标记信息用于描述目标点。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行任意一种电子地图的生成方法或数据标记方法。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行存储在存储器中的程序，其中，程序运行时执行任意一种电子地图的生成方法或数据标记方法。
在本申请实施例中，采用将视频数据叠加在地图上的方式，通过获取目标区域内的电子地图，并获取飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据，然后确定该视频数据中的关键帧，并确定关键帧中飞行器的位姿信息，进而基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影到电子地图中，得到目标电子地图，最后在目标电子地图中标记异常点，达到了将目标区域的视频数据叠加在电子地图上的目的，从而实现了基于叠加视频数据后的电子地图连续查看异常点，以及异常点位置信息的技术效果，进而解决了由于相关技术中将照片叠加在地图上造成的无法连续查看异常情况以及异常情况对应的位置信息的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的一种电子地图的生成方法的流程示意图；
图2是根据本申请实施例的一种数据标记方法的流程示意图；
图3是根据本申请实施例的一种电子地图的生成装置的结构示意图；
图4是根据本申请实施例的一种通信系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为了方便本领域技术人员更好地理解本申请实施例，现将本申请实施例涉及的部分技术术语或者名词解释如下：
帧率(Frame rate)：是以帧称为单位的位图图像连续出现在显示器上的频率(速率)。该术语同样适用于胶片和摄像机，计算机图形和动作捕捉系统。帧速率也可以称为帧频率，并以赫兹(Hz)表示。
共视点：两个关键帧有相同的地图点。
同步定位与地图构建：(SLAM或Simultaneous localization and mapping)是一种概念：希望机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如，墙角，柱子等)定位自身位置和姿态，再根据自身位置增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。
正射校正：正射校正一般是通过在像片上选取一些地面控制点，并利用原来已经获取的该像片范围内的数字高程模型(DEM)数据，对影像同时进行倾斜改正和投影差改正，将影像重采样成正射影像。将多个正射影像拼接镶嵌在一起，并进行色彩平衡处理后，按照一定范围内裁切出来的影像就是正射影像图。正射影像同时具有地形图特性和影像特性，信息丰富，可作为GIS的数据源，从而丰富地理信息系统的表现形式。正射校正是对影像进行几何畸变纠正的一个过程，它将对由地形、相机几何特性以及与传感器相关的误差所造成的明显的几何畸变进行处理。输出的正射校正影像将是正射的平面真实影像。
根据本申请实施例，提供了一种电子地图的生成方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本申请实施例的电子地图的生成方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S102，获取目标区域的电子地图；
步骤S104，获取飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据；
步骤S106，确定视频数据中的关键帧，并确定关键帧中飞行器的位姿信息；
步骤S108，基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图。
该电子地图的生成方法中，首先，获取目标区域的电子地图；再获取飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据；然后，确定视频数据中的关键帧，并确定关键帧中飞行器的位姿信息；进而基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图，达到了将目标区域的视频数据叠加在电子地图上的目的，从而实现了基于叠加视频数据后的电子地图连续查看异常点，以及异常点位置信息的技术效果，进而解决了由于相关技术中将照片叠加在地图上造成的无法连续查看异常情况以及异常情况对应的位置信息的技术问题。可以理解的，上述飞行器是载有拍摄装置的飞行装置，包括但不限于：载有摄像头的无人机，或者载有摄像头的遥控飞机或者农用飞机等。
容易注意到的是，上述目标区域的电子地图为具备全局位置信息的栅格地图，其获取的方式包括但不限于：从网络服务器中直接下载获取或者利用无人机巡飞获取，例如，使用无人机对目标区域进行巡飞获取地面参考物、海拔高度等参数，生成目标场景的高清地图，该高清地图可作为参考的底图，用于位置核对使用，且该高清地图是具备全局位置信息的栅格地图。
本申请一些可选的实施例中，基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中得到目标电子地图，可以通过以下步骤实现：确定位姿信息在飞行器使用的第一坐标系中的第一坐标信息；将第一坐标信息转换至电子地图采用的第二坐标系中的第二坐标信息；以及基于第二坐标信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中。
容易注意到的是，位姿信息在飞行器使用的第一坐标系，一般为位姿信息在飞行器的相机坐标系，电子地图采用的第二坐标系一般为世界坐标系，第一坐标系的确定方式包括但不限于：视觉SLAM法，具体而言，可以通过无人机拍摄到的视频帧确定特征点并进行匹配，然后可计算基础矩阵或者本质矩阵，再结合计算得到单应矩阵，进而得到相机的旋转和平移情况，最后，根据相机的旋转或者平移情况确定相机的第一坐标系中的第一坐标信息，需要说明的是，基础矩阵或者本质矩阵适用于特征点不共面的情况，而单应矩阵适合特征点共面的情况。可以理解的，将第一坐标信息转换至电子地图采用的第二坐标系，需要根据飞行器在飞行过程中按照时间间隔采集的位置坐标生成的坐标序列，确定第一坐标系至第二坐标系的转换矩阵，进而实现坐标转换。
本申请一些可选的实施例中，基于第二坐标信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，可以通过以下步骤实现：基于位姿信息对帧图像进行正射校正处理，得到目标帧图像；将目标帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图。
需要说明的是，基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中得到目标电子地图，可以是根据位置信息确定的飞行器中心坐标作为投影中心，根据姿态信息确定的飞行器朝向作为投影方向，从而确定相应的投影面。
需要说明的是，通过以下原则确定视频数据中的关键帧，该原则包括但不限于：获取视频数据中指定帧与指定帧的相邻帧的图像重叠度，以及指定帧与指定帧的相邻帧的共视点数量；在指定帧满足以下至少之一条件时，确定指定帧为关键帧：重叠度大于或等于第一阈值、共视点数量大于第二阈值。例如，前后帧的图像重叠度不小于20％，容易注意到的是视频数据中的关键帧有多个。
在本申请一些可选的实施例中，选用的关键帧的原则可以为关键帧距离上一关键帧的帧数是否足够多或者相距的时间能否达到一定阈值。比如每隔固定帧数选择一个关键帧，这样使用起来方便，但效果不好。例如，在飞行器运动较慢的时候，就会选择大量相似的关键帧，而造成冗余，而当飞行器运动较快的时候又丢失了很多重要的帧；另外，也可以根据运动的距离或者角度选用关键帧，比如根据位姿计算运动的相对距离或者角度，容易注意到的是，可以同时考虑位移和角度，当运动足够大(超过阈值)就新建一个关键帧，具体而言，当位移超过预定的距离阈值或者当旋转的角度大于预设的角度新建一个关键帧。容易注意到的是，关键帧自身质量要好，例如不能是非常模糊的图像、特征点数量要充足、特征点分布要尽量均匀等。
本申请一些实施例中，得到目标电子地图后，可以通过如下方式在目标电子地图中进行异常点标记：响应于目标对象的标记操作，在目标电子地图中进行异常点标记；或者将目标电子地图输入至机器学习模型中进行分析，得到异常点，其中机器学习模型是通过多组数据训练得到的，多组数据中的每组数据中均包括：样本图像以及该样本图像中的异常点标记；并在异常点对应的位置处进行标记。
容易注意到的是，在目标电子地图中进行异常点标记之后，可以基于目标电子地图中的标记信息确定飞行器在目标区域的作业路径；并控制飞行器按照作业路径进行作业，例如，将目标区域内缺失作物的区域作为异常点，然后基于用户的标记操作，在目标电子地图中将缺失作物的区域标记出来，然后生成目标电子地图，控制飞行器，例如，农业无人机利用该目标电子地图进行导航，对缺失作物的区域进行补种。
本申请一些可选的实施例中，可以通过如下步骤确定关键帧中飞行器的位姿信息，具体地：获取飞行器在飞行过程中按照时间间隔采集的位置坐标，得到坐标序列；按照预设频率录制视频数据；以及基于坐标序列和视频数据确定飞行器的位姿信息。
具体地，可以是使用无人机对目标区域进行飞行，并录制视频，并同时存储视频的起始时间t,对应的地理位置坐标S1，以及在视频开始后均匀记录无人机的地理位置坐标序列记为{S2，S3,…Sn}，其中，时间间隔记为tj,视频流以固定的帧率(频率)录制，该帧率记为f，最终将获取一个视频流文件和一个包含位置坐标的文件，然后将该视频流文件进行视觉SLAM计算，并融合记录的位置坐标就可以得到关键帧中飞行器的位姿信息。
在本申请另一些可选的实施例中，可以根据目标场景内的地形调节录制的帧率，例如，当目标场景的地形比较复杂时，可以增大预设帧率，即以较大的频率进行录制，而当目标场景内的地形比较平缓时，可以减小预设帧率，即以较小的频率进行录制。可选地，也可以根据目标场景内的地形实时调节视频录制的帧率，例如，当飞行器根据传感器等装置检测到飞行过程中，某一区域内地形较为复杂时，则控制拍摄装置以较高的频率进行录制，而当传感器检测到某一区域内的地形较为平缓时，则控制拍摄装置以较低的频率进行录制。
图2是根据本申请的数据标记方法，如图2所示，该方法包括如下步骤：
步骤S202，获取目标区域的电子地图；
步骤S204，获取飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据；
步骤S206，确定视频数据中的关键帧，并确定关键帧中飞行器的位姿信息；
步骤S208，基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图；
步骤S210，从视频数据中确定出目标帧，确定目标帧在目标电子地图中的目标点。
该数据标记方法中，首先，获取目标区域的电子地图；再获取飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据；进而确定视频数据中的关键帧，并确定关键帧中飞行器的位姿信息；然后基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图；最后，从视频数据中确定出目标帧，确定目标帧在目标电子地图中的目标点，达到了将目标区域的视频数据叠加在电子地图上的目的，从而实现了基于叠加视频数据后的电子地图连续查看异常点，以及异常点位置信息的技术效果，进而解决了由于相关技术中将照片叠加在地图上造成的无法连续查看异常情况以及异常情况对应的位置信息的技术问题。可以理解的，上述飞行器是载有拍摄装置的飞行装置，包括但不限于：载有摄像头的无人机，或者载有摄像头的遥控飞机或者农用飞机等。
需要说明的是，确定目标帧在目标电子地图中的目标点，首先响应于目标对象的标记操作，在目标电子地图中进行异常点标记；将目标电子地图输入至机器学习模型中进行分析，得到异常点，其中机器学习模型是通过多组数据训练得到的，多组数据中的每组数据中均包括：样本图像以及该样本图像中的异常点标记；并在异常点对应的位置处进行标记。
需要说明的是，基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中得到目标电子地图，可以是根据位置信息确定的飞行器中心坐标作为投影中心，根据姿态信息确定的飞行器朝向作为投影方向，从而确定相应的投影面。
本申请一些可选的实施例中，可以通过如下步骤确定关键帧中飞行器的位姿信息，具体地：获取飞行器在飞行过程中按照时间间隔采集的位置坐标，得到坐标序列；按照预设频率录制视频数据；以及基于坐标序列和视频数据确定飞行器的位姿信息。
具体地，可以是使用无人机对目标区域进行飞行，并录制视频，并同时存储视频的起始时间t,对应的地理位置坐标S1，以及在视频开始后均匀记录无人机的地理位置坐标序列记为{S2，S3,…Sn}，其中，时间间隔记为tj,视频流以固定的帧率被录制，所述帧率记为f，最终将获取一个视频流文件和一个包含位置坐标的文件，然后将该视频流文件进行视觉SLAM计算，并融合记录的位置坐标就可以得到关键帧中飞行器的位姿信息。
在本申请另一些可选的实施例中，可以根据目标场景内的地形调节录制的帧率，例如，当目标场景的地形比较复杂时，可以增大预设帧率，即以较大的频率进行录制，而当目标场景内的地形比较平缓时，可以减小预设帧率，即以较小的频率进行录制。可选地，也可以根据目标场景内的地形实时调节视频录制的帧率，例如，当飞行器根据传感器等装置检测到飞行过程中，某一区域内地形较为复杂时，则控制拍摄装置以较高的频率进行录制，而当传感器检测到某一区域内的地形较为平缓时，则控制拍摄装置以较低的频率进行录制。
容易注意到的是，上述目标区域的电子地图为具备全局位置信息的栅格地图，其获取的方式包括但不限于：从网络服务器中直接下载获取或者利用无人机巡飞获取，例如，使用无人机对目标区域进行巡飞获取地面参考物、海拔高度等参数，生成目标场景的高清地图，该高清地图作为参考的底图，用于位置核对使用；且该高清地图是具备全局位置信息的栅格地图。
本申请一些实施例中，可以通过如下方式在目标电子地图中进行目标点标记：响应于目标对象的标记操作，在目标电子地图中进行目标点标记；或者将目标电子地图输入至机器学习模型中进行分析，得到目标点，其中机器学习模型是通过多组数据训练得到的，多组数据中的每组数据中均包括：样本图像以及该样本图像中的目标点标记；并在目标点对应的位置处进行标记，例如，将目标区域内某种植物的种植区域作为目标点，然后目标区域内所有属于目标点的区域进行标记，再基于该植物对应的类型确定喷洒的药物类型，最后利用标记了目标点的目标电子地图对飞行器进行导航，控制飞行器(例如，农业无人机)，对该种植区域进行喷洒作业。
需要说明的是，通过以下原则确定视频数据中的关键帧，该原则包括但不限于：获取视频数据中指定帧与该指定帧的相邻帧的图像重叠度，以及指定帧与该指定帧的相邻帧的共视点数量；在指定帧满足以下至少之一条件时，确定指定帧为关键帧：重叠度大于或等于第一阈值、共视点数量大于第二阈值。例如，前后帧的图像重叠度不小于20％，容易注意到的是视频数据中的关键帧有多个。
图3是根据本申请实施例的电子地图的生成装置，如图3所示，该装置包括：
第一获取模块40，用于获取目标区域的电子地图；
第二获取模块42，用于获取飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据；
确定模块44，用于确定视频数据中的关键帧，并确定关键帧中飞行器的位姿信息；
投影模块46，用于基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图。
该电子地图的生成装置中，第一获取模块40，用于获取目标区域的电子地图；第二获取模块42，用于获取飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据；确定模块44，用于确定视频数据中的关键帧，并确定关键帧中飞行器的位姿信息；投影模块46，用于基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图，可以理解的，上述飞行器是载有拍摄装置的飞行装置，包括但不限于：载有摄像头的无人机，或者载有摄像头的遥控飞机或者农用飞机等。
本申请一些可选的实施例中，该电子地图的生成装置还包括标记模块，用于在目标电子地图中进行异常点标记，达到了将目标区域的视频数据叠加在电子地图上的目的，从而实现了基于叠加视频数据后的电子地图连续查看异常点，以及异常点位置信息的技术效果，进而解决了由于相关技术中将照片叠加在地图上造成的无法连续查看异常情况以及异常情况对应的位置信息的技术问题。
容易注意到的是，上述目标区域的电子地图为具备全局位置信息的栅格地图，其获取的方式包括但不限于：从网络服务器中直接下载获取或者利用无人机巡飞获取，例如，使用无人机对目标区域进行巡飞获取地面参考物、海拔高度等参数，生成目标场景的高清地图，其中，该高清地图可作为参考的底图，用于位置核对使用，且该高清地图是具备全局位置信息的栅格地图。
本申请一些可选的实施例中，基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中得到目标电子地图，可以通过以下步骤实现：确定位姿信息在飞行器使用的第一坐标系中的第一坐标信息；将第一坐标信息转换至电子地图采用的第二坐标系中的第二坐标信息；以及基于第二坐标信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中。
容易注意到的是，位姿信息在飞行器使用的第一坐标系，一般为位姿信息在飞行器的相机坐标系，电子地图采用的第二坐标系一般为世界坐标系，第一坐标系的确定方式包括但不限于：视觉SLAM法，具体而言，可以通过无人机拍摄到的视频帧确定特征点并进行匹配，然后可计算基础矩阵或者本质矩阵，再结合计算得到单应矩阵，进而得到相机的旋转和平移情况，最后，根据相机的旋转或者平移情况确定相机的第一坐标系中的第一坐标信息，需要说明的是，基础矩阵或者本质矩阵适用于特征点不共面的情况，而单应矩阵适合特征点共面的情况。可以理解的，将第一坐标信息转换至电子地图采用的第二坐标系，需要根据飞行器在飞行过程中按照时间间隔采集的位置坐标生成的坐标序列，确定第一坐标系至第二坐标系的转换矩阵，进而实现坐标转换。
本申请一些可选的实施例中，基于第二坐标信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，可以通过以下步骤实现：基于位姿信息对帧图像进行正射校正处理，得到目标帧图像；将目标帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图，容易注意到的是视频数据中的关键帧有多个。
需要说明的是，基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中得到目标电子地图，可以是根据位置信息确定的飞行器中心坐标作为投影中心，根据姿态信息确定的飞行器朝向作为投影方向，从而确定相应的投影面。
本申请一些可选的实施例中，可以通过如下步骤确定关键帧中飞行器的位姿信息，具体地：获取飞行器在飞行过程中按照时间间隔采集的位置坐标，得到坐标序列；按照预设频率录制视频数据；以及基于坐标序列和视频数据确定飞行器的位姿信息。
具体地，可以是使用无人机对目标区域进行飞行，并录制视频，并同时存储视频的起始时间t,对应的地理位置坐标S1，以及在视频开始后均匀记录无人机的地理位置坐标序列记为{S2，S3,…Sn}，其中，时间间隔记为tj,视频流以固定的帧率(频率)录制，所述帧率记为f，最终将获取一个视频流文件和一个包含位置坐标的文件，然后将该视频流文件进行视觉SLAM计算，并融合记录的位置坐标就可以得到关键帧中飞行器的位姿信息。
在本申请另一些可选的实施例中，可以根据目标场景内的地形调节录制的帧率，例如，当目标场景的地形比较复杂时，可以增大预设帧率，即以较大的频率进行录制，而当目标场景内的地形比较平缓时，可以减小预设帧率，即以较小的频率进行录制。可选地，也可以根据目标场景内的地形实时调节视频录制的帧率，例如，当飞行器根据传感器等装置检测到飞行过程中，某一区域内地形较为复杂时，则控制拍摄装置以较高的频率进行录制，而当传感器检测到某一区域内的地形较为平缓时，则控制拍摄装置以较低的频率进行录制。
需要说明的是，通过以下原则确定视频数据中的关键帧，该原则包括但不限于：获取视频数据中指定帧与指定帧的相邻帧的图像重叠度，以及指定帧与指定帧的相邻帧的共视点数量；在指定帧满足以下至少之一条件时，确定指定帧为关键帧：重叠度大于或等于第一阈值、共视点数量大于第二阈值。例如，前后帧的图像重叠度不小于20％。
在本申请一些可选的实施例中，选用的关键帧的原则可以为关键帧距离上一关键帧的帧数是否足够多或者相距的时间能否达到一定阈值。比如每隔固定帧数选择一个关键帧，这样使用起来较为方便，但效果可能不好。例如，在飞行器运动较慢的时候，就会选择大量相似的关键帧，而造成冗余，而当飞行器运动较快的时候又丢失了很多重要的帧；另外，也可以根据运动的距离或者角度选用关键帧，比如根据位姿计算运动的相对距离或者角度，容易注意到的是，可以同时考虑位移和角度，当运动足够大(超过阈值)就新建一个关键帧，具体而言，当位移超过预定的距离阈值或者当旋转的角度大于预设的角度新建一个关键帧。容易注意到的是，关键帧自身质量要好，例如不能是非常模糊的图像、特征点数量要充足、特征点分布要尽量均匀等。
容易注意到的是，在目标电子地图中进行异常点标记之后，可以基于目标电子地图中的标记信息确定飞行器在目标区域的作业路径；并控制飞行器按照作业路径进行作业，例如，将目标区域内缺失作物的区域作为异常点，然后基于用户的标记操作，在目标电子地图中将缺失作物的区域标记出来，然后生成目标电子地图，控制飞行器，例如，农业无人机利用该目标电子地图进行导航，对缺失作物的区域进行补种。
图4是根据本申请实施例的一种通信系统，如图4所示，该通信系统包括：
视频采集设备50，位于飞行器中，用于获取飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据；
电子设备52，用于获取目标区域的电子地图，接收视频数据，并确定视频数据中的关键帧，并确定关键帧中飞行器的位姿信息；基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图；确定目标电子地图中的目标点，并采用标记信息对目标点进行标记，其中，标记信息用于描述目标点。
该通信系统中，视频采集设备50，位于飞行器中，用于获取飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据；电子设备52，用于获取目标区域的电子地图，接收视频数据，并确定视频数据中的关键帧，并确定关键帧中飞行器的位姿信息；基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图；确定目标电子地图中的目标点，并采用标记信息对目标点进行标记，其中，标记信息用于描述目标点，达到了将目标区域的视频数据叠加在电子地图上的目的，从而实现了基于叠加视频数据后的电子地图连续查看异常点，以及异常点位置信息的技术效果，进而解决了由于相关技术中将照片叠加在地图上造成的无法连续查看异常情况以及异常情况对应的位置信息的技术问题。可以理解的，上述飞行器是载有拍摄装置的飞行装置，包括但不限于：载有摄像头的无人机，或者载有摄像头的遥控飞机或者农用飞机等。
本申请一些可选的实施例中，可以通过如下步骤确定关键帧中飞行器的位姿信息，具体地：获取飞行器在飞行过程中按照时间间隔采集的位置坐标，得到坐标序列；按照预设频率录制视频数据；以及基于坐标序列和视频数据确定飞行器的位姿信息。
具体地，可以是使用无人机对目标区域进行飞行，并录制视频，并同时存储视频的起始时间t,对应的地理位置坐标S1，以及在视频开始后均匀记录无人机的地理位置坐标序列记为{S2，S3,…Sn}，其中，时间间隔记为tj,视频流以固定的帧率被录制，所述帧率记为f，最终将获取一个视频流文件和一个包含位置坐标的文件。
需要说明的是，基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中得到目标电子地图，可以是根据位置信息确定的飞行器中心坐标作为投影中心，根据姿态信息确定的飞行器朝向作为投影方向，从而确定相应的投影面。
在本申请另一些可选的实施例中，可以根据目标场景内的地形调节录制的帧率，例如，当目标场景的地形比较复杂时，可以增大预设帧率，即以较大的频率进行录制，而当目标场景内的地形比较平缓时，可以减小预设帧率，即以较小的频率进行录制。可选地，也可以根据目标场景内的地形实时调节视频录制的帧率，例如，当飞行器根据传感器等装置检测到飞行过程中，某一区域内地形较为复杂时，则控制拍摄装置以较高的频率进行录制，而当传感器检测到某一区域内的地形较为平缓时，则控制拍摄装置以较低的频率进行录制。
容易注意到的是，上述目标区域的电子地图为具备全局位置信息的栅格地图，其获取的方式包括但不限于：从网络服务器中直接下载获取或者利用无人机巡飞获取，例如，使用无人机对目标区域进行巡飞获取地面参考物、海拔高度等参数，生成目标场景的高清地图，该高清地图作为参考的底图，用于位置核对使用；且该高清地图是具备全局位置信息的栅格地图。
本申请一些实施例中，可以通过如下方式在目标电子地图中进行目标点标记：响应于目标对象的标记操作，在目标电子地图中进行目标点标记；或者将目标电子地图输入至机器学习模型中进行分析，得到目标点，其中机器学习模型是通过多组数据训练得到的，多组数据中的每组数据中均包括：样本图像以及该样本图像中的目标点标记；并在目标点对应的位置处进行标记，例如，将目标区域内某种植物的种植区域作为目标点，然后目标区域内所有属于目标点的区域进行标记，再基于该植物对应的类型确定喷洒的药物类型，最后利用标记了目标点的目标电子地图对飞行器进行导航，控制飞行器(例如，农业无人机)，对该种植区域进行喷洒作业。
需要说明的是，通过以下原则确定视频数据中的关键帧，该原则包括但不限于：获取视频数据中指定帧与指定帧的相邻帧的图像重叠度，以及指定帧与指定帧的相邻帧的共视点数量；在指定帧满足以下至少之一条件时，确定指定帧为关键帧：重叠度大于或等于第一阈值、共视点数量大于第二阈值。例如，前后帧的图像重叠度不小于20％，容易注意到的是视频数据中的关键帧有多个。
在本申请一些可选的实施例中，选用的关键帧的原则可以为关键帧距离上一关键帧的帧数是否足够多或者相距的时间能否达到一定阈值。比如每隔固定帧数选择一个关键帧，这样使用起来方便，但效果不好。例如，在飞行器运动较慢的时候，就会选择大量相似的关键帧，而造成冗余，而当飞行器运动较快的时候又丢失了很多重要的帧。另外，也可以根据运动的距离或者角度选用关键帧，比如根据位姿计算运动的相对距离或者角度，容易注意到的是，可以同时考虑位移和角度，当运动足够大(超过阈值)就新建一个关键帧，具体而言，当位移超过预定的距离阈值或者当旋转的角度大于预设的角度新建一个关键帧。容易注意到的是，关键帧自身质量要好，例如不能是非常模糊的图像、特征点数量要充足、特征点分布要尽量均匀等。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行任意一种电子地图的生成方法或数据标记方法。
具体地，上述存储介质用于存储执行以下功能的程序指令，实现以下功能：
获取目标区域的电子地图；获取飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据；确定视频数据中的关键帧，并确定关键帧中飞行器的位姿信息；基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图；在目标电子地图中进行异常点标记。
或者，用于存储执行以下功能的程序指令，实现以下功能：
获取目标区域的电子地图；获取飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据；确定视频数据中的关键帧，并确定关键帧中飞行器的位姿信息；基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图；确定目标电子地图中的目标点，并采用标记信息对目标点进行标记，其中，标记信息用于描述目标点。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行存储在存储器中的程序，其中，程序运行时执行任意一种电子地图的生成方法或数据标记方法。
具体地，上述处理器用于调用存储器中的程序指令，实现以下功能：
获取目标区域的电子地图；获取飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据；确定视频数据中的关键帧，并确定关键帧中飞行器的位姿信息；基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图；在目标电子地图中进行异常点标记。
或者，用于调用存储器中的程序指令，实现以下功能：
获取目标区域的电子地图；获取飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据；确定视频数据中的关键帧，并确定关键帧中飞行器的位姿信息；基于位姿信息将关键帧对应的帧图像投影至电子地图中，得到目标电子地图；确定目标电子地图中的目标点，并采用标记信息对目标点进行标记，其中，标记信息用于描述目标点。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (11)

1.一种电子地图的生成方法，其特征在于，包括：
获取目标区域的电子地图；
获取飞行器在所述目标区域飞行过程中的采集的视频数据；
确定所述视频数据中的关键帧，并确定所述关键帧中所述飞行器的位姿信息；
基于所述位姿信息将所述关键帧对应的帧图像投影至所述电子地图中，得到目标电子地图。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述位姿信息将所述关键帧对应的帧图像投影至所述电子地图中，得到目标电子地图，包括：
确定所述位姿信息在所述飞行器使用的第一坐标系中的第一坐标信息；
将所述第一坐标信息转换至所述电子地图采用的第二坐标系中的第二坐标信息；以及基于所述第二坐标信息将所述关键帧对应的帧图像投影至所述电子地图中。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述第二坐标信息将所述关键帧对应的帧图像投影至所述电子地图中，包括：
基于所述位姿信息对所述帧图像进行正射校正处理，得到目标帧图像；将所述目标帧图像投影至所述电子地图中，得到所述目标电子地图。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下原则确定所述视频数据中的关键帧，包括：
获取所述视频数据中指定帧与所述指定帧的相邻帧的图像重叠度，以及所述指定帧与所述指定帧的相邻帧的共视点数量；
在所述指定帧满足以下至少之一条件时，确定所述指定帧为所述关键帧：所述重叠度大于或等于第一阈值、所述共视点数量大于第二阈值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述关键帧中所述飞行器的位姿信息，所述方法还包括：
获取所述飞行器在所述飞行过程中按照时间间隔采集的位置坐标，得到坐标序列；按照预设频率录制所述视频数据；以及基于坐标序列和所述视频数据确定所述飞行器的位姿信息。
6.一种数据标记方法，其特征在于，包括：
获取目标区域的电子地图；
获取飞行器在所述目标区域飞行过程中的采集的视频数据；
确定所述视频数据中的关键帧，并确定所述关键帧中所述飞行器的位姿信息；
基于所述位姿信息将所述关键帧对应的帧图像投影至所述电子地图中，得到目标电子地图；
从所述视频数据中确定出目标帧，确定所述目标帧在所述目标电子地图中的目标点。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，从所述视频数据中确定出目标帧，确定所述目标帧在所述目标电子地图中的目标点包括以下之一：
响应于目标对象的标记操作，在所述目标电子地图中进行异常点标记；
将所述目标电子地图输入至机器学习模型中进行分析，得到所述异常点，其中所述机器学习模型是通过多组数据训练得到的，所述多组数据中的每组数据中均包括：样本图像以及该样本图像中的异常点标记；并在所述异常点对应的位置处进行标记。
8.一种电子地图的生成装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取目标区域的电子地图；
第二获取模块，用于获取飞行器在所述目标区域飞行过程中的采集的视频数据；
确定模块，用于确定所述视频数据中的关键帧，并确定所述关键帧中所述飞行器的位姿信息；
投影模块，用于基于所述位姿信息将所述关键帧对应的帧图像投影至所述电子地图中，得到目标电子地图。
9.一种通信系统，其特征在于，包括：
视频采集设备，位于飞行器中，用于获取所述飞行器在目标区域飞行过程中的采集的视频数据；
电子设备，用于获取目标区域的电子地图，接收所述视频数据，并确定所述视频数据中的关键帧，并确定所述关键帧中所述飞行器的位姿信息；基于所述位姿信息将所述关键帧对应的帧图像投影至所述电子地图中，得到目标电子地图；确定所述目标电子地图中的目标点，并采用标记信息对目标点进行标记，其中，所述标记信息用于描述所述目标点。
10.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至权利要求5中任意一项所述电子地图的生成方法或权利要求8中的数据标记方法。
11.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行存储在存储器中的程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至权利要求5任意一项所述电子地图的生成方法或权利要求8中的数据标记方法。
CN202011364970.1A 2020-11-27 2020-11-27 电子地图的生成方法、装置和通信系统 Pending CN112559654A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011364970.1A CN112559654A (zh) 2020-11-27 2020-11-27 电子地图的生成方法、装置和通信系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011364970.1A CN112559654A (zh) 2020-11-27 2020-11-27 电子地图的生成方法、装置和通信系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112559654A true CN112559654A (zh) 2021-03-26

Family

ID=75046533

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011364970.1A Pending CN112559654A (zh) 2020-11-27 2020-11-27 电子地图的生成方法、装置和通信系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112559654A (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104618688A (zh) * 2015-01-19 2015-05-13 荣科科技股份有限公司 一种可视化监控防护方法
CN106886745A (zh) * 2016-12-26 2017-06-23 西北工业大学 一种基于实时在线地图生成的无人机侦察方法
CN107862720A (zh) * 2017-11-24 2018-03-30 北京华捷艾米科技有限公司 基于多地图融合的位姿优化方法及位姿优化系统
CN108680174A (zh) * 2018-05-10 2018-10-19 长安大学 一种基于机器学习算法改进地图匹配异常点的方法
CN110648398A (zh) * 2019-08-07 2020-01-03 武汉九州位讯科技有限公司 基于无人机航摄数据的正射影像实时生成方法及系统
CN111771229A (zh) * 2019-01-30 2020-10-13 百度时代网络技术（北京）有限公司 用于自动驾驶车辆的点云重影效果检测系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104618688A (zh) * 2015-01-19 2015-05-13 荣科科技股份有限公司 一种可视化监控防护方法
CN106886745A (zh) * 2016-12-26 2017-06-23 西北工业大学 一种基于实时在线地图生成的无人机侦察方法
CN107862720A (zh) * 2017-11-24 2018-03-30 北京华捷艾米科技有限公司 基于多地图融合的位姿优化方法及位姿优化系统
CN108680174A (zh) * 2018-05-10 2018-10-19 长安大学 一种基于机器学习算法改进地图匹配异常点的方法
CN111771229A (zh) * 2019-01-30 2020-10-13 百度时代网络技术（北京）有限公司 用于自动驾驶车辆的点云重影效果检测系统
CN110648398A (zh) * 2019-08-07 2020-01-03 武汉九州位讯科技有限公司 基于无人机航摄数据的正射影像实时生成方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109872401B (zh) 一种无人机视频增强现实实现方法
Kanade et al. Advances in cooperative multi-sensor video surveillance
CN108810473B (zh) 一种在移动平台上实现gps映射摄像机画面坐标的方法及系统
US20100054627A1 (en) Methods and systems for creating an aligned bank of images with an iterative self-correction technique for coordinate acquisition and object detection
US20220067968A1 (en) Motion capture calibration using drones with multiple cameras
US20180262789A1 (en) System for georeferenced, geo-oriented realtime video streams
JP2010504711A (ja) 地理空間モデルにおいて移動しているオブジェクトを追跡する映像監視システム及びその方法
US20210385381A1 (en) Image synthesis system
US20120027371A1 (en) Video summarization using video frames from different perspectives
CN110892714A (zh) 移动机器人的控制方法、装置、设备及存储介质
CN106289180A (zh) 运动轨迹的计算方法及装置、终端
CN115439635B (zh) 一种呈现目标对象的标记信息的方法与设备
CN108259787B (zh) 一种全景视频切换装置和方法
CN114549766B (zh) 一种实时ar可视化方法、装置、设备及存储介质
CN109712249B (zh) 地理要素增强现实方法及装置
CN113906358B (zh) 可移动平台的控制方法、装置及控制系统
US20160127617A1 (en) System for tracking the position of the shooting camera for shooting video films
CN111246096B (zh) 一种三维全景漫游模型的生成系统及方法
CN112559654A (zh) 电子地图的生成方法、装置和通信系统
CN115131407B (zh) 面向数字仿真环境的机器人目标跟踪方法、装置和设备
CN113311855B (zh) 飞行器监控方法和设备、计算机存储介质及计算机设备
CN112312041B (zh) 基于拍摄的图像校正方法、装置、电子设备及存储介质
US11600022B2 (en) Motion capture calibration using drones
US11636621B2 (en) Motion capture calibration using cameras and drones
Yang et al. A fast and effective panorama stitching algorithm on UAV aerial images

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information
CB02 Change of applicant information

Address after: 510000 Block C, 115 Gaopu Road, Tianhe District, Guangzhou City, Guangdong Province

Applicant after: XAG Co., Ltd.

Address before: 510000 Block C, 115 Gaopu Road, Tianhe District, Guangzhou City, Guangdong Province

Applicant before: Guangzhou Xaircraft Technology Co.,Ltd.