CN113865557B - 测绘用山体环境检测方法、系统、存储介质及智能终端 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种测绘用山体环境检测方法、系统、存储介质及智能终端,涉及测绘技术的领域，其包括获取待测区域中的全局图像信息以及无人机的当前坐标信息；根据预设的树木特征信息与全局图像信息进行分析配对以确定树木图像信息；根据预设的图像坐标信息以确定树木图像信息的树木坐标范围和确定地面图像信息的地面坐标范围；控制至少三辆无人机以预设的排列规则飞行，使当前坐标信息进入树木坐标范围中检测并输出树木地形图像信息；控制至少一辆无人机飞行，使当前坐标信息进入地面坐标范围中检测并输出地面地形图像信息；根据地面地形图像信息与树木地形图像信息拟合形成山体三维模型。本申请具有能对具有树木的山体进行测绘的效果。
Description
技术领域
本申请涉及山体检测技术的领域，尤其是涉及测绘用山体环境检测方法、系统、存储介质及智能终端。
背景技术
测绘是一种通过无人机采集图像并对采集图像中已有的特征进行位置确定和特征识别，以形成三维模型的技术。
相关技术中，当人们对山体环境进行建设时，需要通过测绘技术对山体进行三维建模，以便于后续对山体进行建设，而对山体测绘一般通过无人机进行测绘，无人机对拍摄的图像进行收集并传输至外部计算机中以进行处理分析建模，从而能够得到山体的三维模型。
针对上述中的相关技术，发明人认为山体的部分位置具有树木，当无人机处于树木遮挡的上方对下进行检测时，树木对无人机进行遮挡使无人机不易检测到实际的地面情况，尚有改进空间。
发明内容
为了能对具有树木的山体进行地形测绘，本申请提供测绘用山体环境检测方法、系统、存储介质及智能终端。
第一方面，本申请提供一种测绘用山体环境检测方法，采用如下的技术方案：
一种测绘用山体环境检测方法，包括：
获取待测区域中的全局图像信息以及无人机的当前坐标信息，全局图像信息由树木图像信息与地面图像信息组成；
根据所预设的树木特征信息与全局图像信息进行分析配对以确定全局图像信息中的树木图像信息；
根据所预设的图像坐标信息与树木图像信息进行分析配对以确定树木图像信息所对应的树木坐标范围；
根据所预设的图像坐标信息与地面图像信息进行分析配对以确定地面图像信息所对应的地面坐标范围；
控制至少三辆无人机以所预设的排列规则飞行，使当前坐标信息所对应的坐标值进入树木坐标范围中检测并输出树木地形图像信息；控制至少一辆无人机飞行，使当前坐标信息所对应的坐标值进入地面坐标范围中检测并输出地面地形图像信息；
根据地面地形图像信息与树木地形图像信息拟合形成山体三维模型。
通过采用上述技术方案，根据所采集的图像能够确定全局图像信息中的树木图像信息和地面图像信息，从而可得树木图像信息所对应的树木坐标范围和地面图像信息所对应的地面坐标范围，使无人机在检测的过程中能通过当前坐标信息进入对应的坐标范围内而判断对哪一个地方进行检测，从而使的树木和地面的图像信息均能够采集到，并生成三维模型，以实现对具有树木的山体地形进行测绘。
可选的，树木地形图像信息的获取方法包括：
获取无人机的当前检测图像信息以及无人机的作业数量信息；
根据所预设的地面特征信息与当前检测图像信息进行分析匹配以确定当前检测图像信息中的土地信息；
根据所预设的树干特征信息与当前检测图像信息进行分析匹配以确定当前检测图像信息中的树干信息；
判断当前检测图像信息中是否同时存在土地信息和树干信息；
若当前检测图像信息中同时存在土地信息和树干信息，则输出有效图像信息；
获取有效图像信息所对应的有效检测数量信息；
判断有效检测数量信息所对应的数量之和是否与作业数量信息所对应的数量一致；
若有效检测数量信息所对应的数量之和与作业数量信息所对应的数量一致，则将土地信息拟合为树荫图像信息；
获取树荫图像信息中的内部闭环边界信息；
将内部闭环边界信息所对应的边界线分割为若干边界点，将任一边界点与其余边界点依次相连以获取树干图像信息；
根据树荫图像信息和树干图像信息拟合形成树木地形图像信息。
通过采用上述技术方案，当无人机同时采集到土地信息和树干信息时，则说明该无人机所采集到的图像包括所需的图像，为有效的图像信息，若有效检测数量信息与无人机的作业数量信息一致时，则说明每一架无人机均采集到有效图像，从而得到了树木上的树干信息和被树木所遮挡的地面信息，将树干的边界线上的一个边界点依次与其他边界点连接可形成一个面，将这个面与树木遮挡的底面信息拟合可得到树木所在区域的树木地形图像信息。
可选的，若有效检测数量信息所对应的数量之和与作业数量信息所对应的数量不一致时，树木地形图像信息的获取方法包括：
控制无人机向远离树木图像信息的预设中心点方向以预设的远离距离信息所对应的距离移动；
判断无人机当前有效检测数量信息所对应的数量之和是否与作业数量信息所对应的数量一致；
若无人机当前有效检测数量信息所对应的数量之和与作业数量信息所对应的数量一致，则输出树荫图像信息和树干图像信息；
若无人机当前有效检测数量信息所对应的数量之和与作业数量信息所对应的数量不一致，则以所预设的修正距离以重复修正远离距离信息所对应的距离，直至远离距离信息所对应的距离大于预设的清晰距离信息所对应的距离。
通过采用上述技术方案，当多架无人机在当前位置未均采集到有效的图像时，则使无人机向预设方向移动一定距离，从而使无人机能重新检测，通过不断的移动检测可使无人机最终均能采集到有效的图像，便于后续的三维建模。
可选的，当无人机向远离树木图像信息的中心点方向移动时，无人机的移动方法包括：
获取无人机与周围树木之间的机树水平距离信息以及树木图像信息的中心点与无人机之间的拍摄距离信息；
判断机树水平距离信息所对应的距离是否大于预设的安全距离信息所对应的距离；
若机树水平距离信息所对应的距离小于或等于安全距离信息所对应的距离，则无人机悬停不移动；
若机树水平距离信息所对应的距离大于安全距离信息所对应的距离，则判断拍摄距离信息所对应的距离是否大于清晰距离信息所对应的距离；
若拍摄距离信息所对应的距离小于或等于清晰距离信息所对应的距离，则无人机向远离树木图像信息的中心点的方向移动；
若拍摄距离信息所对应的距离大于清晰距离信息所对应的距离，则无人机悬停不移动。
通过采用上述技术方案，在无人机移动的过程中，需要判断无人机与周围树木的距离，以减小无人机撞至其他树木上导致无人机损坏的情况发生，当无人机在一定距离内不会撞至周围树木时，无人机只能在清晰距离信息所对应的距离所对应的距离内移动，以减小无人机无法采集到较为清晰的图像的情况发生。
可选的，若无人机未输出树木地形图像信息，则树木地形图像信息的获取方法还包括：
指派红外无人机绕树木图像信息的中心点周向环绕以获取红外树荫地面图像信息和红外树干闭环边界信息；
将红外树干边界信息所对应的边界线分割为若干边界点，将任一边界点与其余边界点依次连接以获得红外树干边沿图像信息；
根据红外树荫地面图像信息和红外树干边沿图像信息拟合形成树木地形图像信息。
通过采用上述技术方案，当无人机在采集树木地形图像信息时，若无人机在悬停之前未输出树木图像信息，则说明该方法无法对该树木区域进行检测，启动带有红外线的无人机对该树木区域进行检测，红外线穿透树木中的树叶，使得被树木所遮挡的地面信息能被采集，再通过边界线上的各边界点连接以形成树干区域的图像信息，从而使得树木地形图像信息能够输出。
可选的，树木图像信息的中心点的确定方法包括：
获取无人机与树木之间的机树竖直距离信息；
指派无人机以预设高度下沿预设检测路径飞行，以得到无人机于不同坐标信息所在位置的机树竖直距离信息;
从得到的机树竖直距离信息所对应的距离值中筛选出最小值，并定义最小值所对应的坐标信息所对应的位置为树木图像信息的中心点。
通过采用上述技术方案，大部分树木的中心点为最尖端，该位置的高度最高，在无人机飞行的过程中，只需测量无人机与树木之间竖直方向上的距离即可，当无人机处于树木最尖端的上方时，机树竖直距离信息所对应的距离最小，此时无人机的坐标信息即为中心点的坐标。
可选的，机树竖直距离信息所对应距离的最小值的确定方法包括：
将前一次获得的机树竖直距离信息定义为基准值，将后一次获得的机树竖直距离信息定义为比较值；
沿检测路径的飞行方向依次判断基准值与比较值之间的大小，并依次将比较后的偏小值更新为基准值，直至无人机飞行完检测路径，以将最终的基准值确定为机树竖直距离信息所对应距离的最小值。
通过采用上述技术方案，在最小值的确认过程中，均通过两个数值的比较以获得偏小值，计算方式较为简单，同时，在无人机飞行完成后能够直接得到最小值，便于工作人员对计算的数值进行调取。
第二方面，本申请提供一种测绘用山体环境检测系统，采用如下的技术方案：
一种测绘用山体环境检测系统，包括：
获取模块，用于获取待测区域中的全局图像信息以及无人机的当前坐标信息，全局图像信息由树木图像信息与地面图像信息组成；
图像分析模块，根据所预设的树木特征信息与全局图像信息进行分析配对以确定全局图像信息中的树木图像信息；
树木处理模块，根据所预设的图像坐标信息与树木图像信息进行分析配对以确定树木图像信息所对应的树木坐标范围；
地面处理模块，根据所预设的图像坐标信息与地面图像信息进行分析配对以确定地面图像信息所对应的地面坐标范围；
指派模块，控制至少三辆无人机以所预设的排列规则飞行，使当前坐标信息所对应的坐标值进入树木坐标范围中检测并输出树木地形图像信息；控制至少一辆无人机飞行，使当前坐标信息所对应的坐标值进入地面坐标范围中检测并输出地面地形图像信息；
模型生成模块，根据地面地形图像信息与树木地形图像信息拟合形成山体三维模型。
通过采用上述技术方案，通过获取模块可获得待测区域的图像以及无人机的坐标信息，再通过图像分析模块可分辨出获取的图像中的树木图像信息和地面图像信息，通过树木处理模块可得树木图像信息所对应的树木坐标范围，通过地面处理模块可得地面图像信息所对应的地面坐标范围，通过指派模块可将无人机指派至树木坐标范围和地面坐标范围内对其进行检测，所得的图像再通过模型生成模块拟合形成山体三维模型。
第三方面，本申请提供一种智能终端，采用如下的技术方案：
一种智能终端，包括存储器和处理器，存储器上存储有能够被处理器加载并执行上述任一种测绘用山体环境检测方法的计算机程序。
通过采用上述技术方案，通过智能终端的使用，根据所采集的图像能够确定全局图像信息中的树木图像信息和地面图像信息，从而可得树木图像信息所对应的树木坐标范围和地面图像信息所对应的地面坐标范围，使无人机在检测的过程中能通过当前坐标信息进入对应的坐标范围内而判断对哪一个地方进行检测，从而使的树木和地面的图像信息均能够采集到，并生成三维模型，以实现对具有树木的山体地形进行测绘。
第四方面，本申请提供提供一种计算机存储介质，能够存储相应的程序，具有实现有树木的山体进行测绘的特点，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述任一种测绘用山体环境检测方法的计算机程序。
通过采用上述技术方案，存储介质中有用于山体测绘的计算机程序，根据所采集的图像能够确定全局图像信息中的树木图像信息和地面图像信息，从而可得树木图像信息所对应的树木坐标范围和地面图像信息所对应的地面坐标范围，使无人机在检测的过程中能通过当前坐标信息进入对应的坐标范围内而判断对哪一个地方进行检测，从而使的树木和地面的图像信息均能够采集到，并生成三维模型，以实现对具有树木的山体地形进行测绘。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
1.树木图像信息和地面图像信息以不同的方式进行检测，可使山体上的树木区域被检测，从而使得具有树木的山体能进行测绘；
2.红外线无人机的引入使得部分树木不满足检测要求时能被检测，使得山体整体均能进行测绘；
3.中心点确定过程中，均通过两个数值的比较，计算方式较为简单，便于计算机进行计算。
附图说明
图1是测绘用山体环境检测方法的流程图。
图2是中心点确定方法的流程图。
图3是机树竖直距离信息最小值确定方法的流程图。
图4是有效检测数量信息与作业数量信息一致时树木地形图像信息获取方法的流程图。
图5是有效检测数量信息与作业数量信息不一致时树木地形图像信息获取方法的流程图。
图6是无人机移动方法的流程图。
图7是红外无人机检测时树木地形图像信息获取方法的流程图。
图8是测绘用山体环境检测方法的模块流程图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图1-8及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
下面结合说明书附图对本发明实施例作进一步详细描述。
本申请实施例公开一种测绘用山体环境检测方法，使用多辆无人机和红外无人机对山体中的树木进行检测，使具有树木的山体地形能够测绘。
参照图1，测绘用山体环境检测的方法流程包括以下步骤：
步骤S100: 获取待测区域中的全局图像信息以及无人机的当前坐标信息，全局图像信息由树木图像信息与地面图像信息组成.
其中，待测区域为所需测绘的山体环境所规划的区域，由工作人员根据实际情况进行划定，在此不作赘述。全局图像信息可由无人机上安装摄像头等拍摄的器具对待测区域进行拍摄以获取，全局图像信息中的大小、方向、变焦等参数由无人机的高度进行设置调节，为本领域技术人员的公知常识，在此不作赘述。并且也可以在摄像头上安装自动变焦、调节图像具体尺寸的软件工具，以进行调节，由工作人员根据实际情况进行设定，在此不作赘述。树木图像信息即全局图像信息中存在树木的位置的信息，地面图像信息即为全局图像信息中除了树木所在位置意外的位置信息。无人机的当前坐标信息代表无人机处于待测区域内的坐标位置，由无人机上携带GP步骤S或卫星监测以获得。
步骤S200：根据所预设的树木特征信息与全局图像信息进行分析配对以确定全局图像信息中的树木图像信息。
其中，树木特征信息由工作人员根据情况预设的信息，包括树叶、树干等信息，为本领域人员的公知常识，不作赘述。将全局图像信息与树木特征信息进行比对，可确定出全局图像信息中树木所在的位置，此时树木的信息定义为树木图像信息。
步骤S300：根据所预设的图像坐标信息与树木图像信息进行分析配对以确定树木图像信息所对应的树木坐标范围。
其中，图像坐标信息可由卫星对该山体拍摄并将所得信息展开为平面而获得山体中各点所对应的坐标，此处为本领域技术人员的常规技术手段，不予赘述。将采集到的树木图像信息放入预先设置好的图像坐标信息中，能够使工作人员确定每一根树木所对于的树木图像信息所包括的范围，该范围即为树木坐标范围，树木坐标范围为以树干为圆形预设距离为半径所划分的一定区域内，为本领域人员的常规技术手段，不予赘述。
步骤S400：根据所预设的图像坐标信息与地面图像信息进行分析配对以确定地面图像信息所对应的地面坐标范围。
其中，通过底面图像信息于图像坐标信息中的位置可判断出底面图像信息所占的范围，该范围即地面坐标范围，地面坐标范围也为全局图像信息中除了树木坐标范围以外的范围。
步骤S500：控制至少三辆无人机以所预设的排列规则飞行，使当前坐标信息所对应的坐标值进入树木坐标范围中检测并输出树木地形图像信息；控制至少一辆无人机飞行，使当前坐标信息所对应的坐标值进入地面坐标范围中检测并输出地面地形图像信息。
其中，对树木坐标范围进行检测时，至少三辆无人机可使树木的周围360°的图像均能够采集到，排列规则为根据无人机的数量使无人机在同一高度下排列成与数量相对应的多边形，且使需要检测的树木处于无人机所围合的面积之内，无人机上的摄像头倾斜朝向树木所在区域，当无人机的当前坐标信息对应的坐标值进入对应的树木坐标范围内时，则说明无人机检测的为该树木坐标范围所对应的树木，以便于无人机对检测对象进行识别，此处属于本领域人员的常规技术手段，不予赘述，无人机采集到的树木以下被树叶所遮挡的图像信息即为树木地形图像信息。对地面坐标范围进行检测时，无人机向下检测可采集到地面的图像，从而能够输出地面的图像信息，该信息即为地面地形图像信息。
步骤S600：根据地面地形图像信息与树木地形图像信息拟合形成山体三维模型。
其中，地面地形图像信息由一架无人机拍摄获得，树木地形图像信息由至少三架无人机拍摄获得，地面地形图像信息和树木地形图像信息均传输至三维模型建立软件中，如UG、步骤SolidWorks等，若存在多个地面地形图像信息和树木地形图像信息，先对存在公共区域的图像信息进行拟合形成新的图像信息，再将多张新的图像信息不断拟合以获取最终的图像信息，该图像信息即为山体三维模型。
参照图2，树木图像信息的中心点的确定方法包括：
步骤S401：获取无人机与树木之间的机树竖直距离信息。
其中，树木为待检测的树木，机树竖直距离信息为无人机与树木之间竖直方向上的距离，机树竖直距离信息由无人机上安装红外线传感器等测距的器具进行获取，在无人机移动的过程中，红外线传感器的探头始终朝向树木的方向，使无人机在测距的过程中较为准确。
步骤S402：指派无人机以预设高度下沿预设检测路径飞行，以得到无人机于不同坐标信息所在位置的机树竖直距离信息。
其中，预设高度所对应的高度值为提前设定的高于树木整体的数值，由工作人员根据实际情况进行设定，不予赘述。预设的检测路径为能够对树木个个坐标点上空进行移动的路径，本申请中的检测路径为蛇形检测，蛇形检测的长度及宽度由工作人员根据实际情况进行设定，不予赘述。通过上述检测可使的无人机采集到树木上各个点与无人机之间竖直方向上的距离。
步骤S403：从得到的机树竖直距离信息所对应的距离值中筛选出最小值，并定义最小值所对应的坐标信息所对应的位置为树木图像信息的中心点。
其中，在一般情况下，树木的最高点即为靠近中心点的位置，因此定义为最高点为树木图像信息的中心点，当机树竖直距离信息处于最小值时，则说明无人机此时所对应的位置处于树木中心点的上方，此时无人机的坐标信息由GP步骤S等得到，因此可得树木图像信息的中心点。
参照图3，机树竖直距离信息所对应距离的最小值的确定方法包括：
步骤S4031：将前一次获得的机树竖直距离信息定义为基准值，将后一次获得的机树竖直距离信息定义为比较值。
其中，前一次获得的机树竖直距离信息代表无人机移动过程中此次所处位置的前一个位置所对应的机树竖直距离信息，后一次获得的机树竖直距离信息代表无人机处于此处所处位置时所对应的机树竖直距离信息。
步骤S4032：沿检测路径的飞行方向依次判断基准值与比较值之间的大小，并依次将比较后的偏小值更新为基准值，直至无人机飞行完检测路径，以将最终的基准值确定为机树竖直距离信息所对应距离的最小值。
其中，当无人机飞行过两个位置时，能获得此次之前的基准值以及此次的比较值，两者均为数值，可通过数值大小比较法对两者的大小进行比较，偏小值即为两者比较后较小的值，将该值作为新的基准值并与下一次所获得的比较值比较，当无人机飞行完检测路径后，只会留下一个基准值，此时该基准值为所有基准值中的最小值，该最小值即为机树竖直距离信息所对应距离的最小值。
参照图4，树木地形图像信息的获取方法包括：
步骤S501：获取无人机的当前检测图像信息以及无人机的作业数量信息。
其中，无人机的当前检测图像信息由无人机上携带的拍摄器具获得，为拍摄器具所拍摄到的图像信息，作业数量信息为对树木图像信息进行检测的无人机数量，由工作人员指派时计数获得。
步骤S502：根据所预设的地面特征信息与当前检测图像信息进行分析匹配以确定当前检测图像信息中的土地信息。
其中，地面特征信息包括泥土、杂草等地面上所存在的信息，由工作人员根据山体的具体情况进行设定，此处属于本领域技术人员的常规技术手段，不予赘述。当无人机采集到的检测图像信息时，可确定出检测图像信息中有关地面的信息，该信息即为土地信息。
步骤S503：根据所预设的树干特征信息与当前检测图像信息进行分析匹配以确定当前检测图像信息中的树干信息。
其中，树干特征信息包括树皮等树干上所存在的信息，由工作人员根据山体的具体情况进行设定，此处属于本领域技术人员的常规技术手段，不予赘述。当无人机采集到的检测图像信息时，可确定出检测图像信息中有关树干的信息，该信息即为树干信息。
步骤S504：判断当前检测图像信息中是否同时存在土地信息和树干信息。
其中，判断过程由计算机等内部程序执行，为本领域技术人员常规技术手段，不予赘述，判断的目的是为了确定无人机所采集到的检测图像信息是否能满足所需的要求，以便于后续的图像处理。
步骤S5041：若当前检测图像信息中同时存在土地信息和树干信息，则输出有效图像信息。
其中，当检测图像信息中同时存在土地信息和树干信息时，则说明该检测图像信息中包含了该树木在该方向上周围土地的信息以及自身树干的边界线信息，该类检测图像信息满足检测需求，属于工作人员所需的检测图像信息，定义为有效图像信息，由无人机将有效图像信息输出。
步骤S505：获取有效图像信息所对应的有效检测数量信息。
其中，有效检测数量信息由有效图像信息控制，若无人机未输出有效图像信息，则有效检测数量信息为0，若无人机输出有效图像信息，则有效检测数量信息为1。
步骤S506：判断有效检测数量信息所对应的数量之和是否与作业数量信息所对应的数量一致。
其中，判断的目的是为了确定用于检测树木图像信息的无人机输出的图像信息是否均为有效图像信息，以便于无人机的后续检测。
步骤S5061：若有效检测数量信息所对应的数量之和与作业数量信息所对应的数量一致，则将土地信息拟合为树荫图像信息。
其中，当有效检测数量信息所对应的数量之和与作业数量信息所对应的数量一致时，则说明用于检测树木图像信息的无人机输出的图像信息均为有效图像信息，此时无人机对该树木图像信息周围的地面均能够检测，因此每辆无人机上均获得树木周围的土地信息，无人机拍摄角度为广角，相邻的土地信息之间存在一定的公共区域，通过公共区域将存在公共区域的土地信息进行不断叠合即可得到树荫图像信息，树荫图像信息为被树叶为遮挡的无法通过无人机竖直向下检测的图像信息。
步骤S507：获取树荫图像信息中的内部闭环边界信息。
其中，内部闭环边界信息为树干位置的信息，由无人机所获得的树干信息根据公共区域拟合形成，树干不易被穿透，因此树干底部的地形不易直接获得。
步骤S508：将内部闭环边界信息所对应的边界线分割为若干边界点，将任一边界点与其余边界点依次相连以获取树干图像信息。
其中，内部闭环边界信息为一个闭合的图形，边界线由无人机采集获得，在计算机的计算过程中，将其中的一个边界点与其余的边界点依次相连可得到一个图形，定义该图像为山体上树干底部的地形，即树干图像信息。
步骤S509：根据树荫图像信息和树干图像信息拟合形成树木地形图像信息。
其中，树荫图像信息中树干所在位置的空白处由拟合形成的树干图像信息进行填补，从而能够得到树木地形图像信息，拟合方法为本领域技术人员的常规技术手段，不予赘述。
参照图5，若有效检测数量信息所对应的数量之和与作业数量信息所对应的数量不一致时，树木地形图像信息的获取方法包括：
步骤S510：控制无人机向远离树木图像信息的中心点方向以预设的远离距离信息所对应的距离移动。
其中，中心点由步骤S401-步骤S4032获得，在此不予赘述，预设的远离距离信息所对应的距离为提前设置的数值，由本领域技术人员根据实际情况设定，不作赘述。当有任一辆无人机未采集到有效检测图像时，整体的无人机均需要移动以使无人机能采集到有效检测图像，在无人机移动过后，无人机上携带的用于检测的设备因根据实际情况进行角度的调整，该手段属于本领域技术人员的常规技术手段，不予赘述。
步骤S511：判断无人机当前有效检测数量信息所对应的数量之和是否与作业数量信息所对应的数量一致。
其中，判断的目的是为了确定无人机移动后是否每辆无人机均能采集到有效检测图像，以便于后续图像的处理。
步骤S5111：若无人机当前有效检测数量信息所对应的数量之和与作业数量信息所对应的数量一致，则输出树荫图像信息和树干图像信息。
其中，当无人机移动后有效检测数量信息所对应的数量之和与作业数量信息所对应的数量一致时，说明每辆无人机所采集的图像均为有效检测图像，此时根据上述步骤S5061-步骤S508的图像处理方法以获得树荫图像信息和树干图像信息，以进行树木地形图像信息的拟合。
步骤S5112：若无人机当前有效检测数量信息所对应的数量之和与作业数量信息所对应的数量不一致，则以所预设的修正距离以重复修正远离距离信息所对应的距离，直至远离距离信息所对应的距离大于预设的清晰距离信息所对应的距离。
其中，当无人机移动后有效检测数量信息所对应的数量之和与作业数量信息所对应的数量不一致，则说明无人机中至少还有一辆无人机未采集到有效检测图像，需要无人机再次进行调整。预设的修正距离为提前设置的定值，由本领域技术人员根据实际情况设定，不作赘述，根据修正距离以改变远离距离信息所对应的距离，使无人机能继续向远离树木图像信息中心点的方向移动。预设的清晰距离信息所对应的距离为提前设置的定值，由本领域技术人员根据无人机上拍摄器具的调焦变焦等参数进行设定，为本领域技术人员的常规技术手段，不予赘述。当远离距离信息所对应的距离大于预设的清晰距离信息所对应的距离，则说明无人机再向外移动无法拍摄到较为清晰的图像，此时无人机再向外移动无意义。
参照图6，当无人机向远离树木图像信息的中心点方向移动时，无人机的移动方法包括：
步骤S512：获取无人机与周围树木之间的机树水平距离信息以及树木图像信息的中心点与无人机之间的拍摄距离信息。
其中，周围树木为无人机检测树木周围的树木，机树水平距离信息为无人机与周围树木之间水平方向上的距离，机树水平距离信息由无人机上安装红外线传感器等测距的器具进行获取，在无人机移动的过程中，红外线传感器的探头始终朝向周围树木的方向，使无人机在测距的过程中较为准确。无人机自身存在坐标信息，通过坐标信息即可判断无人机与树木图像信息的中心点之间的距离，将该距离信息定义为拍摄距离信息。
步骤S513：判断机树水平距离信息所对应的距离是否大于预设的安全距离信息所对应的距离。
其中，预设的安全距离信息所对应的距离为提前设置的定值，由本领域技术人员根据实际情况设定，不作赘述。判断的目的是为了使无人机在移动的过程中不易撞击至周围的树木上，从而减小无人机在移动的过程中因撞击而出现损坏的情况。
步骤S5131：若机树水平距离信息所对应的距离小于或等于安全距离信息所对应的距离，则无人机悬停不移动。
其中，在无人机向远离树木图像信息的中心点方向移动的过程中，当机树水平距离信息所对应的距离小于或等于安全距离信息所对应的距离，则说明无人机即将撞击至周围的树木上，此时应使无人机原地悬停，以减小无人机撞击至周围树木上的情况发生。
步骤S5132：若机树水平距离信息所对应的距离大于安全距离信息所对应的距离，则判断拍摄距离信息所对应的距离是否大于清晰距离信息所对应的距离。
其中，在无人机向远离树木图像信息的中心点方向移动的过程中，当机树水平距离信息所对应的距离大于安全距离信息所对应的距离时，说明无人机在移动的过程中无需考虑无人机会撞击至周围树木的情况。判断的目的是为了使无人机在移动的过程中能拍摄到较为清晰的图像，以便于后续图像的处理。
步骤S51321：若拍摄距离信息所对应的距离小于或等于清晰距离信息所对应的距离，则无人机向远离树木图像信息的中心点的方向移动。
其中，当拍摄距离信息所对应的距离小于或等于清晰距离信息所对应的距离时，则说明无人机在此位置还能拍摄到较为清晰的图像，无人机依旧能沿着预设的方向移动。
步骤S51322：若拍摄距离信息所对应的距离大于清晰距离信息所对应的距离，则无人机悬停不移动。
其中，当拍摄距离信息所对应的距离大于清晰距离信息所对应的距离时，则说明无人机在此位置无法拍摄到较为清晰的图像，此时再向外移动无意义，因此对无人机进行悬停处理。
参照图7，若无人机未输出树木地形图像信息，则树木地形图像信息的获取方法还包括：
步骤S514：指派红外无人机绕树木图像信息的中心点周向环绕以获取红外树荫地面图像信息和红外树干闭环边界信息。
其中，红外无人机为无人机上携带的拍摄器具具有红外穿透的能力，使无人机减小拍摄检测时能够穿透树叶以获取树叶下地面的图像，周向环绕的方法为以树木图像信息的中心点为圆形，以工作人员根据实际情况所设定的距离为半径进行移动，红外树荫地面图像信息即为被树叶所遮挡的树干周围地面的图像信息，红外树干闭环边界信息即为树干的边界线信息。
步骤S515：将红外树干边界信息所对应的边界线分割为若干边界点，将任一边界点与其余边界点依次连接以获得红外树干边沿图像信息。
其中，红外树干边界信息为一个闭合的图形，在计算机的计算过程中，将其中的一个边界点与其余的边界点依次相连可得到一个图形，定义该图像为山体上树干底部的地形，即红外树干边沿图像信息。
步骤S516：根据红外树荫地面图像信息和红外树干边沿图像信息拟合形成树木地形图像信息。
其中，红外树荫地面图像信息中存在树干的位置具有空缺处，通过拟合技术可将红外树干边沿图像信息填补至红外树荫地面图像信息中以形成树木地形图像信息，该拟合技术为本领域技术人员的常规技术手段，不予赘述。
参照图8，基于同一发明构思，本发明实施例提供一种测绘用山体环境检测系统，包括：
获取模块，用于获取待测区域中的全局图像信息以及无人机的当前坐标信息，全局图像信息由树木图像信息与地面图像信息组成；
图像分析模块，根据所预设的树木特征信息与全局图像信息进行分析配对以确定全局图像信息中的树木图像信息；
树木处理模块，根据所预设的图像坐标信息与树木图像信息进行分析配对以确定树木图像信息所对应的树木坐标范围；
地面处理模块，根据所预设的图像坐标信息与地面图像信息进行分析配对以确定地面图像信息所对应的地面坐标范围；
中心点确定模块，用于确定树木图像信息中的中心点，以便于后续无人机的检测；
指派模块，控制至少三辆无人机以所预设的排列规则飞行，使当前坐标信息所对应的坐标值进入树木坐标范围中检测并输出树木地形图像信息；控制至少一辆无人机飞行，使当前坐标信息所对应的坐标值进入地面坐标范围中检测并输出地面地形图像信息；
树木地形图像信息第一获取模块，用于检测树木图像信息的位置所对应的树木，以获取树木地形图像信息；
树木地形图像信息第二获取模块，用于检测树冠较大无法一次性进行检测的树木，便于该类树木的树木地形图像信息的获取；
无人机移动模块，用于无人机的移动，使无人机移动检测的过程中安全性较高且能拍摄到较为清晰的图像；
树木地形图像信息第三获取模块，用于检测树木中无法通过普通无人机进行检测的树木，使山体中的树木均能被检测进行测绘；
模型生成模块，根据地面地形图像信息与树木地形图像信息拟合形成山体三维模型。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行测绘用山体环境检测方法的计算机程序。
计算机存储介质例如包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，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。
基于同一发明构思，本发明实施例提供一种智能终端，包括存储器和处理器，存储器上存储有能够被处理器加载并执行测绘用山体环境检测方法的计算机程序。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，本说明书（包括摘要和附图）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或者具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
Claims (8)
1.一种测绘用山体环境检测方法，其特征在于，包括：
获取待测区域中的全局图像信息以及无人机的当前坐标信息，全局图像信息由树木图像信息与地面图像信息组成；
根据所预设的树木特征信息与全局图像信息进行分析配对以确定全局图像信息中的树木图像信息；
根据所预设的图像坐标信息与树木图像信息进行分析配对以确定树木图像信息所对应的树木坐标范围；
根据所预设的图像坐标信息与地面图像信息进行分析配对以确定地面图像信息所对应的地面坐标范围；
控制至少三辆无人机以所预设的排列规则飞行，使当前坐标信息所对应的坐标值进入树木坐标范围中检测并输出树木地形图像信息；控制至少一辆无人机飞行，使当前坐标信息所对应的坐标值进入地面坐标范围中检测并输出地面地形图像信息；
根据地面地形图像信息与树木地形图像信息拟合形成山体三维模型；
树木地形图像信息的获取方法包括：
获取无人机的当前检测图像信息以及无人机的作业数量信息；
根据所预设的地面特征信息与当前检测图像信息进行分析匹配以确定当前检测图像信息中的土地信息；
根据所预设的树干特征信息与当前检测图像信息进行分析匹配以确定当前检测图像信息中的树干信息；
判断当前检测图像信息中是否同时存在土地信息和树干信息；
若当前检测图像信息中同时存在土地信息和树干信息，则输出有效检图像信息；
获取有效图像信息所对应的有效检测数量信息；
判断有效检测数量信息所对应的数量之和是否与作业数量信息所对应的数量一致；
若有效检测数量信息所对应的数量之和与作业数量信息所对应的数量一致，则将土地信息拟合为树荫图像信息；
获取树荫图像信息中的内部闭环边界信息；
将内部闭环边界信息所对应的边界线分割为若干边界点，将任一边界点与其余边界点依次相连以获取树干图像信息；
根据树荫图像信息和树干图像信息拟合形成树木地形图像信息；
若有效检测数量信息所对应的数量之和与作业数量信息所对应的数量不一致时，树木地形图像信息的获取方法包括：
控制无人机向远离树木图像信息的预设中心点方向以预设的远离距离信息所对应的距离移动；
判断无人机当前有效检测数量信息所对应的数量之和是否与作业数量信息所对应的数量一致；
若无人机当前有效检测数量信息所对应的数量之和与作业数量信息所对应的数量一致，则输出树荫图像信息和树干图像信息；
若无人机当前有效检测数量信息所对应的数量之和与作业数量信息所对应的数量不一致，则以所预设的修正距离以重复修正远离距离信息所对应的距离，直至远离距离信息所对应的距离大于预设的清晰距离信息所对应的距离。
2.根据权利要求1所述的测绘用山体环境检测方法，其特征在于：当无人机向远离树木图像信息的中心点方向移动时，无人机的移动方法包括：
获取无人机与周围树木之间的机树水平距离信息以及树木图像信息的中心点与无人机之间的拍摄距离信息；
判断机树水平距离信息所对应的距离是否大于预设的安全距离信息所对应的距离；
若机树水平距离信息所对应的距离小于或等于安全距离信息所对应的距离，则无人机悬停不移动；
若机树水平距离信息所对应的距离大于安全距离信息所对应的距离，则判断拍摄距离信息所对应的距离是否大于清晰距离信息所对应的距离；
若拍摄距离信息所对应的距离小于或等于清晰距离信息所对应的距离，则无人机向远离树木图像信息的中心点的方向移动；
若拍摄距离信息所对应的距离大于清晰距离信息所对应的距离，则无人机悬停不移动。
3.根据权利要求2所述的测绘用山体环境检测方法，其特征在于：若无人机未输出树木地形图像信息，则树木地形图像信息的获取方法还包括：
指派红外无人机绕树木图像信息的中心点周向环绕以获取红外树荫地面图像信息和红外树干闭环边界信息；
将红外树干边界信息所对应的边界线分割为若干边界点，将任一边界点与其余边界点依次连接以获得红外树干边沿图像信息；
根据红外树荫地面图像信息和红外树干边沿图像信息拟合形成树木地形图像信息。
4.根据权利要求3所述的测绘用山体环境检测方法，其特征在于：树木图像信息的中心点的确定方法包括：
获取无人机与树木之间的机树竖直距离信息；
指派无人机以预设高度下沿预设检测路径飞行，以得到无人机于不同坐标信息所在位置的机树竖直距离信息;
从得到的机树竖直距离信息所对应的距离值中筛选出最小值，并定义最小值所对应的坐标信息所对应的位置为树木图像信息的中心点。
5.根据权利要求4所述的测绘用山体环境检测方法，其特征在于：机树竖直距离信息所对应距离的最小值的确定方法包括：
将前一次获得的机树竖直距离信息定义为基准值，将后一次获得的机树竖直距离信息定义为比较值；
沿检测路径的飞行方向依次判断基准值与比较值之间的大小，并依次将比较后的偏小值更新为基准值，直至无人机飞行完检测路径，以将最终的基准值确定为机树竖直距离信息所对应距离的最小值。
6.一种测绘用山体环境检测系统，应用如权利要求1至5中任一种所述的测绘用山体环境检测方法，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待测区域中的全局图像信息以及无人机的当前坐标信息，全局图像信息由树木图像信息与地面图像信息组成；
图像分析模块，根据所预设的树木特征信息与全局图像信息进行分析配对以确定全局图像信息中的树木图像信息；
树木处理模块，根据所预设的图像坐标信息与树木图像信息进行分析配对以确定树木图像信息所对应的树木坐标范围；
地面处理模块，根据所预设的图像坐标信息与地面图像信息进行分析配对以确定地面图像信息所对应的地面坐标范围；
指派模块，控制至少三辆无人机以所预设的排列规则飞行，使当前坐标信息所对应的坐标值进入树木坐标范围中检测并输出树木地形图像信息；控制至少一辆无人机飞行，使当前坐标信息所对应的坐标值进入地面坐标范围中检测并输出地面地形图像信息；
模型生成模块，根据地面地形图像信息与树木地形图像信息拟合形成山体三维模型。
7.一种智能终端，其特征在于，包括存储器和处理器，存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至5中任一种所述的测绘用山体环境检测方法的计算机程序。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至5中任一种所述的测绘用山体环境检测方法的计算机程序。
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