CN113361434A - 一种基于无人机遥控装置的勘灾方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种基于无人机遥控装置的勘灾方法及装置，应用于无人机遥控装置，无人机遥控装置通信连接无人机，接收无人机发送的视频图像，对视频图像进行解码并得到多帧待处理图像，并通过深度学习方法对每帧待处理图像进行目标对象的检测，判断是否在待处理图像中检测到目标对象，当在待处理图像中检测到目标对象时，在待处理图像中标记目标对象，识别并标记目标对象的状态，得到标记后的处理图像，向用户展示所有标记后的处理图像。实现了无人机遥控装置对无人机上拍摄的视频图像进行精细化的处理，无需无人机挂载前端图像处理设备，保证了无人机飞控性能，续航能力，降低了无人机的造价。

Description

一种基于无人机遥控装置的勘灾方法及装置

技术领域

本发明涉及巡检技术领域，特别是涉及一种基于无人机遥控装置的勘灾方法及装置。

背景技术

电力传输依赖大规模配电线路和杆塔建设，其分布地区往往在一些偏远、地势复杂的山区，当发生自然灾害时，快速进行灾情的勘测把握对保障电网的安全稳定运行极其重要。随着无人机技术的发展和普及，利用无人机进行输电线路的巡检勘测已经成为替代人工巡检的有效方案。而传统无人机巡检的工作模式下，线路的情况需通过现场人工判断或将图像回传至后端平台进行分析，耗时较长，难以满足应急响应下快速勘灾的要求。

进一步的，现有的可实现前端图像处理功能的设备需要挂载在特定型号的无人机上，增加了无人机的负担，制约无人机的飞控性能，造价较高。

发明内容

本发明实施例提供一种基于无人机遥控装置的勘灾方法及装置，以解决挂载前端图像处理设备增加了无人机的负担，制约无人机的飞控性能；复杂的图像识别算法仍需先将图片返回后端服务程序进行学习处理再进行前端的分类识别和推理分析的问题，包括：

一种基于无人机遥控装置的勘灾方法，应用于无人机遥控装置，所述无人机遥控装置通信连接无人机，所述无人机用于在所述无人机遥控装置的控制下飞往待勘灾位置的上空，拍摄所述待勘灾位置的视频图像，并将所述视频图像发送至所述无人机遥控装置，所述方法包括：

接收所述视频图像，对所述视频图像进行解码并得到多帧图像；

针对每帧图像，将所述图像作为待处理图像，通过深度学习方法对所述待处理图像进行目标对象的检测，判断是否在所述待处理图像中检测到目标对象；

当在所述待处理图像中检测到所述目标对象时，在所述待处理图像中标记所述目标对象，识别并标记所述目标对象的状态，得到标记后的处理图像；

向用户展示所述所有标记后的处理图像。

可选地，所述当在所述待处理图像中检测到所述目标对象时，在所述待处理图像中标记所述目标对象，识别并标记所述目标对象的状态，包括：

当在所述待处理图像中检测到所述目标对象时，在所述待处理图像中标记所述目标对象，识别所述目标对象的多个状态，以及所述多个状态分别在所述待处理图像中的数量，标记所述目标对象的多个状态以及所述多个状态分别对应的数量。

可选地，所述无人机用于将所述视频图像对应的空间地理定位信息发送至所述无人机遥控装置，所述空间地理定位信息包括当前时刻无人机的全球定位系统信息和无人机的加速度与角速度，所述向用户展示所述所有标记后的处理图像，包括：

向用户展示所述所有标记后的处理图像以及空间地理定位信息。

可选地，所述多帧图像存在对应的先后顺序，所述向用户展示所述所有标记后的处理图像，包括：

将所述所有标记后的处理图像按照对应的先后顺序合成结果视频图像；

向用户展示所述结果视频图像。

可选地，所述无人机遥控装置连接扩展显示设备，所述向用户展示所述结果视频图像，包括：

将所述结果视频图像发送至所述扩展显示设备，所述扩展显示设备用于向用户展示所述结果视频图像。

一种基于无人机遥控装置的勘灾装置，应用于无人机遥控装置，所述无人机遥控装置通信连接无人机，所述无人机用于在所述无人机遥控装置的控制下飞往待勘灾位置的上空，拍摄所述待勘灾位置的视频图像，并将所述视频图像发送至所述无人机遥控装置，所述装置包括：

视频图像接收模块，用于接收所述视频图像，对所述视频图像进行解码并得到多帧图像；

目标对象检测模块，用于针对每帧图像，将所述图像作为待处理图像，通过深度学习方法对所述待处理图像进行目标对象的检测，判断是否在所述待处理图像中检测到目标对象；

目标对象标记模块，用于当在所述待处理图像中检测到所述目标对象时，在所述待处理图像中标记所述目标对象，识别并标记所述目标对象的状态，得到标记后的处理图像；

展示模块，用于向用户展示所述所有标记后的处理图像。

可选地，所述目标对象标记模块，包括：

状态数量标记子模块，用于当在所述待处理图像中检测到所述目标对象时，在所述待处理图像中标记所述目标对象，识别所述目标对象的多个状态，以及所述多个状态分别在所述待处理图像中的数量，标记所述目标对象的多个状态以及所述多个状态分别对应的数量。

可选地，所述无人机用于将所述视频图像对应的空间地理定位信息发送至所述无人机遥控装置，所述空间地理定位信息包括当前时刻无人机的全球定位系统信息和无人机的加速度与角速度，所述展示模块，包括：

空间地理定位信息展示模块，用于向用户展示所述所有标记后的处理图像以及空间地理定位信息。

可选地，所述多帧图像存在对应的先后顺序，所述展示模块包括：

结果视频图像合成子模块，用于将所述所有标记后的处理图像按照对应的先后顺序合成结果视频图像；

结果视频图像展示子模块，用于向用户展示所述结果视频图像。

可选地，所述无人机遥控装置连接扩展显示设备，所述结果视频图像展示子模块，包括：

结果视频图像展示单元，用于将所述结果视频图像发送至所述扩展显示设备，所述扩展显示设备用于向用户展示所述结果视频图像。

本发明具有以下优点：

在本发明中，一种基于无人机遥控装置的勘灾方法，应用于无人机遥控装置，无人机遥控装置通信连接无人机，无人机用于在无人机遥控装置的控制下飞往待勘灾位置的上空，拍摄待勘灾位置的视频图像，并将视频图像发送至无人机遥控装置，所述方法包括：接收视频图像，对视频图像进行解码并得到多帧图像，针对每帧图像，将图像作为待处理图像，通过深度学习方法对待处理图像进行目标对象的检测，判断是否在待处理图像中检测到目标对象，当在待处理图像中检测到目标对象时，在待处理图像中标记目标对象，识别并标记目标对象的状态，得到标记后的处理图像，向用户展示所有标记后的处理图像。实现了无人机遥控装置对无人机上拍摄的视频图像进行精细化的处理，无需无人机挂载前端图像处理设备，保证了无人机飞控性能，续航能力，降低了无人机的造价。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对本发明的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例提供的一种基于无人机遥控装置的勘灾系统的结构示意图；

图2是本发明一实施例提供的一种基于无人机遥控装置的勘灾方法的步骤流程图；

图3是本发明一实施例提供的又一种基于无人机遥控装置的勘灾方法的步骤流程图；

图4是本发明一实施例提供的又一种基于无人机遥控装置的勘灾装置的示意图。

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。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做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。

目前利用无人机进行电力巡检或灾情勘测应用已经越来越普及了，其主要是依靠无人机搭载云台相机进行拍摄采集现场图像或视频，编码存储后再传回后台总控端，一方面通过人工进行故障或灾情识别，另一方面利用人工智能算法自动识别，最后再做统一灾情评估判断，整个过程缺乏实时性，当灾害发生时难以在短时间内进行大范围排查。

最近相似方案：《一种机载FPGA并行加速图像分析处理系统的方法》申请号2019105740166，公布号CN110336809A，此方案中采用无人机挂载FPGA成像模块，并与公网连接，通过加密传输至安全网关进行认证和授权，对采集的图像进行存储和分析，再将分析数据发送到内网服务器。在无人机上挂载前端图像处理设备增加了无人机的负担，制约无人机的飞控性能；复杂的图像识别算法仍需先将图片返回后端服务程序进行学习处理再进行前端的分类识别和推理分析。

为了解决上述问题，参照图1，示出了本发明一实施例提供的一种基于无人机遥控装置的勘灾系统的结构示意图，包括无人机遥控装置、无人机、扩展显示设备以及存储设备，无人机遥控装置包括通信模块、计算模块、显示模块、遥控模块、输入模块以及输出接口，通信模块分别与无人机、指挥中心通信以及计算模块连接，计算模块还分别与显示模块、输出接口、输入模块连接，遥控模块分别与无人机以及输入模块连接，无人机遥控装置通过输出接口与扩展显示设备以及存储设备连接。

通信模块用于获取无人机机载摄像头所拍摄的图像、视频以及无人机的飞行数据和空间地理定位信息；用于设备与指挥中心的双向通信，设备可以向指挥中心发送请求，指挥中心可以向设备发送指示；包括信息发送模块和信息接收模块；

输入模块包括摇杆或按键输入方式向无人机传送控制指令；通过按键或屏幕手势输入方式向计算模块中的检测和识别算法程序输入相关参数；通过按键或屏幕手势输入方式让显示模块或输出接口显示或输出相应内容；

参照图2，示出了本发明一实施例提供的一种基于无人机遥控装置的勘灾方法的步骤流程图，应用于无人机遥控装置，所述无人机遥控装置通信连接无人机，所述无人机用于在所述无人机遥控装置的控制下飞往待勘灾位置的上空，拍摄所述待勘灾位置的视频图像，所述方法包括：

步骤201，接收所述视频图像，对所述视频图像进行解码并得到多帧图像；

在需要堪灾的时候，无人机遥控装置通过遥控模块控制无人机，遥控模块用于控制无人机的飞行状态(包括动力、方向、高度、位姿等)和机载摄像头的位姿与动作(包括调整方向，采集图像、视频等)，无人机机载摄像头拍摄待勘灾位置的视频图像，并将视频图像发送至所述无人机遥控装置，无人机遥控装置接收视频图像，对视频图像进行解码并得到多帧图像；

步骤202，针对每帧图像，将所述图像作为待处理图像，通过深度学习方法对所述待处理图像进行目标对象的检测，判断是否在所述待处理图像中检测到目标对象；

无人机遥控装置的计算模块内部署了基于深度学习的目标检测和识别算法，用于针对无人机传输回来的视频图像进行目标检测和故障识别，计算模块不限于CPU、GPU、FPGA、ASIC、ARM等；所述基于深度学习的目标检测识别算法不限于R-CNN、SSD、YOLO系列；

步骤203，当在所述待处理图像中检测到所述目标对象时，在所述待处理图像中标记所述目标对象，识别并标记所述目标对象的状态，得到标记后的处理图像；

当在所述待处理图像中检测到所述目标对象时，在所述待处理图像中标记目标对象，具体的，可以用方框标识标记目标对象，识别并标记目标对象的状态，得到标记后的处理图像。

在本发明一实施例中，所述步骤203，包括：

当在所述待处理图像中检测到所述目标对象时，在所述待处理图像中标记所述目标对象，识别所述目标对象的多个状态，以及所述多个状态分别在所述待处理图像中的数量，标记所述目标对象的多个状态以及所述多个状态分别对应的数量。

为了便于上述实施例的理解，以下通过一示例进行举例说明，例如，以电线杆(即目标对象)的勘灾为例，当发生自然灾害或大规模配电线路故障时，需要第一时间掌握灾情或故障率，第一时间派出无人机前往现场勘灾(即无人机用于在所述无人机遥控装置的控制下飞往待勘灾位置的上空)，无人机拍摄了现场的视频图像后，将视频图像发送至无人机遥控装置，无人机遥控装置通过计算模块识别电线杆，标记电线杆，并识别电线杆的多个状态。电线杆的状态包括电线杆断杆(状态1)、电线杆倾斜(状态2)以及正常电线杆，识别电线杆断杆的数量有多少，占比多少；识别电线杆发生电杆倾斜(状态2)的数量有多少，占比多少；识别正常电线杆(状态3)的数量有多少，占比多少，其满足正常状态个数+非正常状态个数＝总数，需要说明的是，状态类别和数量是可预先设置的，根据不同的勘灾场景和对象可以设置不同的状态，但基本数量关系是确定的。

步骤204，向用户展示所述所有标记后的处理图像。

在本发明一实施例中，所述无人机用于将所述视频图像对应的空间地理定位信息发送至所述无人机遥控装置，所述空间地理定位信息包括当前时刻无人机的全球定位系统信息和无人机的加速度与角速度，所述向用户展示所述所有标记后的处理图像，包括：

向用户展示所述所有标记后的处理图像以及空间地理定位信息。

在向用户展示所述所有标记后的处理图像以及空间地理定位信息，可以使得用户能够快速前往现场抢修，恢复线路。在结束勘灾后，基于处理图像以及空间地理定位信息，调用画图工具，将各种数据对比，占有率，抢修优先级等信息，以可视化方式呈现，方便应急人员直观掌握勘灾结果，节约时间，有利于及时进行待勘灾位置抢修恢复。

在本发明中，一种基于无人机遥控装置的勘灾方法，应用于无人机遥控装置，无人机遥控装置通信连接无人机，无人机用于在无人机遥控装置的控制下飞往待勘灾位置的上空，拍摄待勘灾位置的视频图像，并将视频图像发送至无人机遥控装置，所述方法包括：接收视频图像，对视频图像进行解码并得到多帧图像，针对每帧图像，将图像作为待处理图像，通过深度学习方法对待处理图像进行目标对象的检测，判断是否在待处理图像中检测到目标对象，当在待处理图像中检测到目标对象时，在待处理图像中标记目标对象，识别并标记目标对象的状态，得到标记后的处理图像，向用户展示所有标记后的处理图像。实现了无人机遥控装置对无人机上拍摄的视频图像进行精细化的处理，无需无人机挂载前端图像处理设备，保证了无人机飞控性能，续航能力，降低了无人机的造价。

参照图3，示出了本发明一实施例提供的一种基于无人机遥控装置的勘灾方法的步骤流程图，应用于无人机遥控装置，所述无人机遥控装置通信连接无人机，所述无人机用于在所述无人机遥控装置的控制下飞往待勘灾位置的上空，拍摄所述待勘灾位置的视频图像，所述方法包括：

步骤301，接收所述视频图像，对所述视频图像进行解码并得到多帧图像；

步骤302，针对每帧图像，将所述图像作为待处理图像，通过深度学习方法对所述待处理图像进行目标对象的检测，判断是否在所述待处理图像中检测到目标对象；

步骤303，当在所述待处理图像中检测到所述目标对象时，在所述待处理图像中标记所述目标对象，识别并标记所述目标对象的状态，得到标记后的处理图像；

步骤304，多帧图像存在对应的先后顺序，将所述所有标记后的处理图像按照对应的先后顺序合成结果视频图像；

步骤305，无人机遥控装置连接扩展显示设备，将所述结果视频图像发送至所述扩展显示设备，所述扩展显示设备用于向用户展示所述结果视频图像。

无人机遥控装置可以通过输出接口连接扩展显示设备，输出接口可用于将结果视频图像输出展示至扩展显示设备，无人机遥控装置还可以基于结果视频图像生成数据统计报告，进而将数据统计报告、结果视频图像视频传输至外接存储设备；输出接口不限于HDMI、USB、Type-C；

计算、检测、识别、判断结果将可以在显示模块中呈现，或通过输出接口传输到扩展显示设备或存储设备；

在本发明中，一种基于无人机遥控装置的勘灾方法，通过输出接口连接扩展显示设备，可以在显示模块中呈现，也可以通过输出接口传输到扩展显示设备或存储设备，满足多人协作需求；

参照图4，示出了本发明一实施例提供的一种基于无人机遥控装置的勘灾装置的示意图，应用于无人机遥控装置，所述无人机遥控装置通信连接无人机，所述无人机用于在所述无人机遥控装置的控制下飞往待勘灾位置的上空，拍摄所述待勘灾位置的视频图像，并将所述视频图像发送至所述无人机遥控装置，所述装置包括：

视频图像接收模块401，用于接收所述视频图像，对所述视频图像进行解码并得到多帧图像；

目标对象检测模块402，用于针对每帧图像，将所述图像作为待处理图像，通过深度学习方法对所述待处理图像进行目标对象的检测，判断是否在所述待处理图像中检测到目标对象；

目标对象标记模块403，用于当在所述待处理图像中检测到所述目标对象时，在所述待处理图像中标记所述目标对象，识别并标记所述目标对象的状态，得到标记后的处理图像；

展示模块404，用于向用户展示所述所有标记后的处理图像。

在本发明一实施例中，所述目标对象标记模块403，包括：

状态数量标记子模块，用于当在所述待处理图像中检测到所述目标对象时，在所述待处理图像中标记所述目标对象，识别所述目标对象的多个状态，以及所述多个状态分别在所述待处理图像中的数量，标记所述目标对象的多个状态以及所述多个状态分别对应的数量。

在本发明一实施例中，所述无人机用于将所述视频图像对应的空间地理定位信息发送至所述无人机遥控装置，所述空间地理定位信息包括当前时刻无人机的全球定位系统信息和无人机的加速度与角速度，所述展示模块404，包括：

空间地理定位信息展示模块，用于向用户展示所述所有标记后的处理图像以及空间地理定位信息。

在本发明一实施例中，所述多帧图像存在对应的先后顺序，所述展示模块404包括：

结果视频图像合成子模块，用于将所述所有标记后的处理图像按照对应的先后顺序合成结果视频图像；

结果视频图像展示子模块，用于向用户展示所述结果视频图像。

在本发明一实施例中，所述无人机遥控装置连接扩展显示设备，所述结果视频图像展示子模块，包括：

结果视频图像展示单元，用于将所述结果视频图像发送至所述扩展显示设备，所述扩展显示设备用于向用户展示所述结果视频图像。

在本发明中，一种基于无人机遥控装置的勘灾方法，应用于无人机遥控装置，无人机遥控装置通信连接无人机，无人机用于在无人机遥控装置的控制下飞往待勘灾位置的上空，拍摄待勘灾位置的视频图像，并将视频图像发送至无人机遥控装置，所述方法包括：接收视频图像，对视频图像进行解码并得到多帧图像，针对每帧图像，将图像作为待处理图像，通过深度学习方法对待处理图像进行目标对象的检测，判断是否在待处理图像中检测到目标对象，当在待处理图像中检测到目标对象时，在待处理图像中标记目标对象，识别并标记目标对象的状态，得到标记后的处理图像，向用户展示所有标记后的处理图像。实现了无人机遥控装置对无人机上拍摄的视频图像进行精细化的处理，无需无人机挂载前端图像处理设备，保证了无人机飞控性能，续航能力，降低了无人机的造价。

最后，还需要说明的是，在本文中，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遥控装置的勘灾方法及装置，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 (10)

1.一种基于无人机遥控装置的勘灾方法，其特征在于，应用于无人机遥控装置，所述无人机遥控装置通信连接无人机，所述无人机用于在所述无人机遥控装置的控制下飞往待勘灾位置的上空，拍摄所述待勘灾位置的视频图像，并将所述视频图像发送至所述无人机遥控装置，所述方法包括：

接收所述视频图像，对所述视频图像进行解码并得到多帧图像；

针对每帧图像，将所述图像作为待处理图像，通过深度学习方法对所述待处理图像进行目标对象的检测，判断是否在所述待处理图像中检测到目标对象；

当在所述待处理图像中检测到所述目标对象时，在所述待处理图像中标记所述目标对象，识别并标记所述目标对象的状态，得到标记后的处理图像；

向用户展示所述所有标记后的处理图像。

2.根据权利要求1所述的基于无人机遥控装置的勘灾方法，其特征在于，所述当在所述待处理图像中检测到所述目标对象时，在所述待处理图像中标记所述目标对象，识别并标记所述目标对象的状态，包括：

当在所述待处理图像中检测到所述目标对象时，在所述待处理图像中标记所述目标对象，识别所述目标对象的多个状态，以及所述多个状态分别在所述待处理图像中的数量，标记所述目标对象的多个状态以及所述多个状态分别对应的数量。

3.根据权利要求1所述的基于无人机遥控装置的勘灾方法，其特征在于，所述无人机用于将所述视频图像对应的空间地理定位信息发送至所述无人机遥控装置，所述空间地理定位信息包括当前时刻无人机的全球定位系统信息和无人机的加速度与角速度，所述向用户展示所述所有标记后的处理图像，包括：

向用户展示所述所有标记后的处理图像以及空间地理定位信息。

4.根据权利要求1所述的基于无人机遥控装置的勘灾方法，其特征在于，所述多帧图像存在对应的先后顺序，所述向用户展示所述所有标记后的处理图像，包括：

将所述所有标记后的处理图像按照对应的先后顺序合成结果视频图像；

向用户展示所述结果视频图像。

5.根据权利要求4所述的基于无人机遥控装置的勘灾方法，其特征在于，所述无人机遥控装置连接扩展显示设备，所述向用户展示所述结果视频图像，包括：

将所述结果视频图像发送至所述扩展显示设备，所述扩展显示设备用于向用户展示所述结果视频图像。

6.一种基于无人机遥控装置的勘灾装置，其特征在于，应用于无人机遥控装置，所述无人机遥控装置通信连接无人机，所述无人机用于在所述无人机遥控装置的控制下飞往待勘灾位置的上空，拍摄所述待勘灾位置的视频图像，并将所述视频图像发送至所述无人机遥控装置，所述装置包括：

视频图像接收模块，用于接收所述视频图像，对所述视频图像进行解码并得到多帧图像；

目标对象检测模块，用于针对每帧图像，将所述图像作为待处理图像，通过深度学习方法对所述待处理图像进行目标对象的检测，判断是否在所述待处理图像中检测到目标对象；

目标对象标记模块，用于当在所述待处理图像中检测到所述目标对象时，在所述待处理图像中标记所述目标对象，识别并标记所述目标对象的状态，得到标记后的处理图像；

展示模块，用于向用户展示所述所有标记后的处理图像。

7.根据权利要求6所述的基于无人机遥控装置的勘灾装置，其特征在于，所述目标对象标记模块，包括：

状态数量标记子模块，用于当在所述待处理图像中检测到所述目标对象时，在所述待处理图像中标记所述目标对象，识别所述目标对象的多个状态，以及所述多个状态分别在所述待处理图像中的数量，标记所述目标对象的多个状态以及所述多个状态分别对应的数量。

8.根据权利要求6所述的基于无人机遥控装置的勘灾装置，其特征在于，所述无人机用于将所述视频图像对应的空间地理定位信息发送至所述无人机遥控装置，所述空间地理定位信息包括当前时刻无人机的全球定位系统信息和无人机的加速度与角速度，所述展示模块，包括：

空间地理定位信息展示模块，用于向用户展示所述所有标记后的处理图像以及空间地理定位信息。

9.根据权利要求6所述的基于无人机遥控装置的勘灾装置，其特征在于，所述多帧图像存在对应的先后顺序，所述展示模块包括：

结果视频图像合成子模块，用于将所述所有标记后的处理图像按照对应的先后顺序合成结果视频图像；

结果视频图像展示子模块，用于向用户展示所述结果视频图像。

10.根据权利要求9所述的基于无人机遥控装置的勘灾装置，其特征在于，所述无人机遥控装置连接扩展显示设备，所述结果视频图像展示子模块，包括：

结果视频图像展示单元，用于将所述结果视频图像发送至所述扩展显示设备，所述扩展显示设备用于向用户展示所述结果视频图像。

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