CN112887589A - 一种基于无人机全景拍摄方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种基于无人机全景拍摄方法，包括：获取控制端发出的移动指令；根据移动指令进行方位移动，并获取至少四个不同方位的运动图像；同步四个不同方位的运动图像帧；根据预设的图像拼合算法，拼合四个不同方位的运动图像帧，获得三维全景运动图像帧；对三维全景运动图像帧的数据进行编码压缩，获得全景图像数据；通过5G网络回传所述全景图像数据，并存储。运用AI智能技术在前端直接进行无缝拼合成为三维全景动态图像，将合成后的图像作为单通道视频传输，节省视频传输的信道，以及相对于多通道传输，更能节省传输带宽，还能避免因某一通道或几个通道出现不同时延情况，使整个全景图像发生丢帧造成的卡顿现象。
Description
技术领域
本发明涉及全景拍摄技术领域，特别是涉及一种基于无人机全景拍摄方法和一种基于无人机全景拍摄装置。
背景技术
视频(Video)泛指将一系列静态影像以电信号的方式加以捕捉、记录、处理、储存、传送与重现的各种技术。连续的图像变化每秒超过24帧(frame)画面以上时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别单幅的静态画面；看上去是平滑连续的视觉效果。视频技术最早是为了电视系统而发展，但现在已经发展为各种不同的格式以利消费者将视频记录下来。网络技术的发达也促使视频的纪录片段以串流媒体的形式存在于因特网之上并可被电脑接收与播放。
随着技术的不断进步，拍摄的全景视频越来越多的被用于商业展示，可以更直观的多维度展示，场景空间、立体形态、3D影像，例如，建筑展示、电子商场的商品展示等。
但目前，对于全景视频的处理，大多是先通过多个单镜头通道摄后，传到后端进行合成处理，对于视频的实时性不好，实际是在对视频进行后期加工，无法在前端合成为全景图像后传输，需要多通道同时传输，使得传输时对于传输带宽和网络质量的求非常高，另外，在网络资源紧张时，进行多通道视频传输，保证实时性必然要大幅降低视频质量。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于无人机全景拍摄方法和相应的一种基于无人机全景拍摄装置。
为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种基于无人机全景拍摄方法，包括：
获取控制端发出的移动指令；
根据所述移动指令进行方位移动，并获取至少四个不同方位的运动图像；
同步所述四个不同方位的运动图像帧；
根据预设的图像插值算法，拼合预设的运动图像边缘部分，获得三维全景运动图像；
对所述三维全景运动图像进行编码压缩，获得全景图像数据；
通过5G网络回传所述全景图像数据，并存储。
进一步，所述获取控制端发出的移动指令之后，还包括回传所述移动指令的反馈信息到所述控制端。
进一步，所述移动指令，包括在空间中的至少包含上、下、左、右、前、后其中一个方位上的或相邻方位组合的移动指令。
进一步，所述根据预设的图像插值算法，拼合预设的运动图像边缘部分，获得三维全景运动图像，包括：
根据预设的图像插值算法，拼合每两个相邻方位的图像重合像素区域，具体包括的，获取第一方位的运动图像与第二方位的运动图像构成第一重合部分的第一特征、第二方位的运动图像与第三方位的运动图像构成第二重合部分的第二特征、第三方位的运动图像与第四方位的运动图像构成第三重合部分的第三特征、第四方位的运动图像与第一方位的运动图像构成第四重合部分的第四特征；根据预设的图像插值算法，分别对所述第一特征、第二特征、第三特征和第四特征进行插值运算并校正所述运动图像边缘部分的图像，获得三维全景运动图像；
所述三维全景运动图像帧不少于25fps。
进一步，所述根据预设的图像插值算法，拼合预设的运动图像边缘部分，获得三维全景运动图像之后，还包括：
对三维全景运动图像帧进行分析，获得移动状态信息，并将信息反馈回传至所述控制端。
本发明实施例公开了一种基于无人机全景拍摄装置，包括：
指令执行单元，用于获取控制端发出的移动指令；
全景摄像单元，用于根据所述移动指令进行方位移动，并获取至少四个不同方位的运动图像；
图像同步单元，用于同步所述四个不同方位的运动图像帧；
运算单元，用于根据预设的图像插值算法，拼合预设的运动图像边缘部分，获得三维全景运动图像；
图像编码单元，用于对所述三维全景运动图像进行编码压缩，获得全景图像数据；
5G网桥单元，用于通过5G网络回传全景图像数据，并存储。
进一步，所述指令执行模块，还用于回传所述移动指令的反馈信息到所述控制端。
进一步，所述指令执行单元，包括：
指令处理子单元，用于处理包括在空间中的至少包含上、下、左、右、前、后其中一个方位上的或相邻方位组合的移动指令。
进一步，所述运算单元，包括：
无缝拼接子单元，用于根据预设的图像插值算法，拼合每两个相邻方位的图像重合像素区域，具体包括的，获取第一方位的运动图像与第二方位的运动图像构成第一重合部分的第一特征、第二方位的运动图像与第三方位的运动图像构成第二重合部分的第二特征、第三方位的运动图像与第四方位的运动图像构成第三重合部分的第三特征、第四方位的运动图像与第一方位的运动图像构成第四重合部分的第四特征；根据预设的图像插值算法，分别对所述第一特征、第二特征、第三特征和第四特征进行插值运算并校正所述运动图像边缘部分的图像，获得三维全景运动图像；
所述三维全景运动图像帧不少于25fps。
进一步，所述运算单元还包括：
分析子单元，用于对三维全景运动图像帧进行分析，获得移动状态信息，并将信息反馈回传至所述控制端。
本发明实施例公开了一种基于无人机全景拍摄的电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现基于无人机全景拍摄方法的步骤。
本发明实施例公开了一种基于无人机全景拍摄的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现基于无人机全景拍摄方法的步骤。
本发明实施例包括以下优点：
通过无人机加至少四路摄像通道获取不同方位的动态图像，运用AI智能技术在前端直接进行无缝拼合成为三维全景动态图像，将合成后的图像作为单通道视频传输，节省视频传输的信道，以及相对于多通道传输，更能节省传输带宽，还能避免因某一通道或几个通道出现不同时延情况，使整个全景图像发生丢帧造成的卡顿现象。
附图说明
图1是本发明的一种基于无人机全景拍摄方法实施例的步骤流程图；
图2是本发明的一种基于无人机全景拍摄装置实施例的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明实施例的核心构思之一在于，通过无人机加至少四路摄像通道获取不同方位的动态图像，运用AI智能技术在前端直接进行无缝拼合成为三维全景动态图像，将合成后的图像作为单通道视频传输，节省视频传输的信道，以及相对于多通道传输，更能节省传输带宽，还能避免因某一通道或几个通道出现不同时延情况，使整个全景图像发生丢帧造成的卡顿现象。
参照图1，示出了本发明的一种基于无人机全景拍摄方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤S1、获取控制端发出的移动指令；
步骤S2、根据所述移动指令进行方位移动，并获取至少四个不同方位的运动图像；
步骤S3、同步所述四个不同方位的运动图像帧；
步骤S4、根据预设的图像插值算法，拼合预设的运动图像边缘部分，获得三维全景运动图像；
步骤S5、对所述三维全景运动图像进行编码压缩，获得全景图像数据；
步骤S6、通过预设的5G网络回传所述全景图像数据，并存储。
本实施例公开了本发明的一种基于无人机全景拍摄方法，具体包括：
步骤S1、获取控制端发出的移动指令；
进一步，所述获取控制端发出的移动指令之后，还包括回传所述移动指令的反馈信息到所述控制端。
进一步，所述移动指令，包括在空间中的至少包含上、下、左、右、前、后其中一个方位上的或相邻方位组合的移动指令。
步骤S2、根据所述移动指令进行方位移动，并获取至少四个不同方位的运动图像；
步骤S3、同步所述四个不同方位的运动图像帧；
步骤S4、根据预设的图像插值算法，拼合预设的运动图像边缘部分，获得三维全景运动图像；
进一步，所述根据预设的图像插值算法，拼合预设的运动图像边缘部分，获得三维全景运动图像，包括：
根据预设的图像插值算法，拼合每两个相邻方位的图像重合像素区域，具体包括的，获取第一方位的运动图像与第二方位的运动图像构成第一重合部分的第一特征、第二方位的运动图像与第三方位的运动图像构成第二重合部分的第二特征、第三方位的运动图像与第四方位的运动图像构成第三重合部分的第三特征、第四方位的运动图像与第一方位的运动图像构成第四重合部分的第四特征；根据预设的图像插值算法，分别对所述第一特征、第二特征、第三特征和第四特征进行插值运算并校正所述运动图像边缘部分的图像，获得三维全景运动图像；
所述三维全景运动图像帧不少于25fps。
进一步，所述根据预设的图像插值算法，拼合预设的运动图像边缘部分，获得三维全景运动图像之后，还包括：
对三维全景运动图像帧进行分析，获得移动状态信息，并将信息反馈回传至所述控制端。
步骤S5、对所述三维全景运动图像进行编码压缩，获得全景图像数据；
步骤S6、通过预设的5G网络回传所述全景图像数据，并存储。
在上述步骤S4，对于同步的四个不同方位的运动图像帧，提取关键帧，还可以运用SIFT算法结合RANSAC算法对图像进行拼接融合；其中，运用SIFT算法拼合图像，运用RANSAC算法消除噪声，以达到更好拼接融合效果。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图2，示出了本发明的一种基于无人机全景拍摄装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：
指令执行单元1，用于获取控制端发出的移动指令；
全景摄像单元2，用于根据所述移动指令进行方位移动，并获取至少四个不同方位的运动图像；
图像同步单元3，用于同步所述四个不同方位的运动图像帧；
运算单元4，用于根据预设的图像插值算法，拼合预设的运动图像边缘部分，获得三维全景运动图像；
图像编码单元5，用于对所述三维全景运动图像进行编码压缩，获得全景图像数据；
5G网桥单元6，用于通过预设的5G网络回传全景图像数据，并存储。
另一实施例中，公开了本发明的一种基于无人机全景拍摄，具体可以包括：指令执行单元1，用于获取控制端发出的移动指令；
进一步，所述指令执行模块1，还用于回传所述移动指令的反馈信息到所述控制端。
进一步，所述指令执行单元1，包括：指令处理子单元11，用于处理包括在空间中的至少包含上、下、左、右、前、后其中一个方位上的或相邻方位组合的移动指令。
全景摄像单元2，用于根据所述移动指令进行方位移动，并获取至少四个不同方位的运动图像；其中，全景摄像单元2由四个高清数字摄像头分布于无人机的四个方位组成，指令执行单元1接收到控制端的控制信号后，进行动态图像拍摄，四个高清数字摄像头由同一品牌、同一型号以及相同镜头的摄像机，使拍摄的图像清晰度、分辨率、景深以及色度等参数统一。
图像同步单元3，用于同步所述四个不同方位的运动图像帧；使其在下一步拼合图像时，更准确匹配获取的图像帧。
运算单元4，用于根据预设的图像拼合算法，拼合所述四个不同方位的运动图像帧，获得三维全景运动图像帧；
进一步，所述运算单元，包括：无缝拼接子单元41，用于根据预设的图像插值算法，拼合每两个相邻方位的图像重合像素区域，具体包括的，获取第一方位的运动图像与第二方位的运动图像构成第一重合部分的第一特征、第二方位的运动图像与第三方位的运动图像构成第二重合部分的第二特征、第三方位的运动图像与第四方位的运动图像构成第三重合部分的第三特征、第四方位的运动图像与第一方位的运动图像构成第四重合部分的第四特征；根据预设的图像插值算法，分别对所述第一特征、第二特征、第三特征和第四特征进行插值运算并校正所述运动图像边缘部分的图像，获得三维全景运动图像，采用不帧率不低于25fps的高清摄像机(例如选用30fps的1080P的摄像机)进行拍摄，使拼合后的三维全景图像也不低于25fps。
进一步，所述运算单元还包括：分析子单元42，用于对三维全景运动图像帧进行分析，获得移动状态信息；并将信息反馈回传至所述控制端。
图像编码单元5，用于对运动全景图进行编码压缩，获得全景图像数据；
5G网桥单元6，用于通过预设的5G网络回传全景图像数据，并存储；5G网桥单元6连接到所述指令执行单元1，用于通过5G网桥单元6接收指令和回传反馈信息，以及将全景图像数据回传。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种基于无人机全景拍摄方法和一种基于无人机全景拍摄装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (12)
1.一种基于无人机全景拍摄方法，其特征在于，包括：
获取控制端发出的移动指令；
根据所述移动指令进行方位移动，并获取至少四个不同方位的运动图像；
同步所述四个不同方位的运动图像帧；
根据预设的图像插值算法，拼合预设的运动图像边缘部分，获得三维全景运动图像；
对所述三维全景运动图像进行编码压缩，获得全景图像数据；
通过预设的5G网络回传所述全景图像数据，并存储。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取控制端发出的移动指令之后，还包括回传所述移动指令的反馈信息到所述控制端。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述移动指令，包括在空间中的至少包含上、下、左、右、前、后其中一个方位上的或相邻方位组合的移动指令。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的图像插值算法，拼合预设的运动图像边缘部分，获得三维全景运动图像，包括：
根据预设的图像插值算法，拼合每两个相邻方位的图像重合像素区域，具体包括的，获取第一方位的运动图像与第二方位的运动图像构成第一重合部分的第一特征、第二方位的运动图像与第三方位的运动图像构成第二重合部分的第二特征、第三方位的运动图像与第四方位的运动图像构成第三重合部分的第三特征、第四方位的运动图像与第一方位的运动图像构成第四重合部分的第四特征；根据预设的图像插值算法，分别对所述第一特征、第二特征、第三特征和第四特征进行插值运算并校正所述运动图像边缘部分的图像，获得三维全景运动图像；
所述三维全景运动图像不少于25fps。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的图像插值算法，拼合预设的运动图像边缘部分，获得三维全景运动图像之后，还包括：
对三维全景运动图像帧进行分析，获得移动状态信息，并将信息反馈回传至所述控制端。
6.一种基于无人机全景拍摄装置，其特征在于，包括：
指令执行单元，用于获取控制端发出的移动指令；
全景摄像单元，用于根据所述移动指令进行方位移动，并获取至少四个不同方位的运动图像；
图像同步单元，用于同步所述四个不同方位的运动图像帧；
运算单元，用于根据预设的图像插值算法，拼合预设的运动图像边缘部分，获得三维全景运动图像；
图像编码单元，用于对所述三维全景运动图像进行编码压缩，获得全景图像数据；
5G网桥单元，用于通过预设的5G网络回传全景图像数据，并存储。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述指令执行模块，还用于回传所述移动指令的反馈信息到所述控制端。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述指令执行单元，包括：
指令处理子单元，用于处理包括在空间中的至少包含上、下、左、右、前、后其中一个方位上的或相邻方位组合的移动指令。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述运算单元，包括：
无缝拼接子单元，用于根据预设的图像插值算法，拼合每两个相邻方位的图像重合像素区域，具体包括的，获取第一方位的运动图像与第二方位的运动图像构成第一重合部分的第一特征、第二方位的运动图像与第三方位的运动图像构成第二重合部分的第二特征、第三方位的运动图像与第四方位的运动图像构成第三重合部分的第三特征、第四方位的运动图像与第一方位的运动图像构成第四重合部分的第四特征；根据预设的图像插值算法，分别对所述第一特征、第二特征、第三特征和第四特征进行插值运算并校正所述运动图像边缘部分的图像，获得三维全景运动图像；
所述三维全景运动图像不少于25fps。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述运算单元还包括：
分析子单元，用于对三维全景运动图像帧进行分析，获得移动状态信息，并将信息反馈回传至所述控制端。
11.电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的基于无人机全景拍摄方法的步骤。
12.计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的基于无人机全景拍摄方法的步骤。
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- 2021-01-08 CN CN202110025497.2A patent/CN112887589A/zh active Pending
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