CN115661376B - 一种基于无人机图像的目标重建方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于无人机图像的目标重建方法及系统，涉及数据智能处理技术领域，采集原始目标的无人机视频数据源，进行视频帧提取获取关键帧图像集合，进行图像角分析获取图像角阈集合，基于空间角补偿模型输出空间角补偿指令，控制无人机装置采集补偿数据源，获取补偿关键帧图像集合，联合关键帧图像集合进行目标重建，输出所述原始目标的重建三维模型，解决了现有技术中基于无人机图像进行目标重建时，由于采集的源数据不够准确，使得与建模目标的契合度不足，造成最终的建模结果精准度不足的技术问题，通过对采集的源数据进行差异分析，确定差异空间角进行重采集，以保障建模需求数据的完备性，保障最终建模结果与建模目标的相似度。

Description

一种基于无人机图像的目标重建方法及系统

技术领域

本发明涉及数据智能处理技术领域，具体涉及一种基于无人机图像的目标重建方法及系统。

背景技术

通过进行图像建模，可进行需求场景的可视化展示，便于后期进行分析处理，因此对于建模的准确度要求较高，基于无人机，可针对险峻环境下的目标进行图像采集，可有效降低目标数据采集难度，将采集的源数据作为建模参考信息，对建模目标进行三维建模，因此对于建模目标的源数据精度要求较高，现如今，主要通过技术人员评估或进行初步建模来进行偏差分析，使得分析结果准确度不足且处理流程较为繁琐，最终的建模效果达不到预定要求，还存在一定的可提升空间。

现有技术中，基于无人机图像进行目标重建时，由于采集的源数据不够准确，使得与建模目标的契合度不足，造成最终的建模结果精准度不足。

发明内容

本申请提供了一种基于无人机图像的目标重建方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的基于无人机图像进行目标重建时，由于采集的源数据不够准确，使得与建模目标的契合度不足，造成最终的建模结果精准度不足的技术问题。

鉴于上述问题，本申请提供了一种基于无人机图像的目标重建方法及系统。

第一方面，本申请提供了一种基于无人机图像的目标重建方法，所述方法包括：

连接所述无人机装置的数据采集终端，获取对原始目标进行建模的无人机视频数据源；

对所述无人机视频数据源进行视频帧提取，得到关键帧图像集合；

根据所述关键帧图像集合进行图像角分析，获取图像角阈集合，其中，所述图像角阈集合与所述关键帧图像集合一一对应，所述图像角阈集合用于标识各个关键帧图像的空间角；

将所述图像角阈集合输入所述空间角检测模块中，根据所述空间角检测模块中嵌入的空间角补偿模型，输出空间角补偿指令；

以所述空间角补偿指令，控制所述无人机装置进行补偿数据源采集，获取补偿关键帧图像集合；

以所述关键帧图像集合和所述补偿关键帧图像集合进行目标重建，输出所述原始目标的重建三维模型。

第二方面，本申请提供了一种基于无人机图像的目标重建系统，所述系统包括：

数据源获取模块，所述数据源获取模块用于连接所述无人机装置的数据采集终端，获取对原始目标进行建模的无人机视频数据源；

关键帧获取模块，所述关键帧获取模块用于对所述无人机视频数据源进行视频帧提取，得到关键帧图像集合；

图像角阈获取模块，所述图像角阈获取模块用于根据所述关键帧图像集合进行图像角分析，获取图像角阈集合，其中，所述图像角阈集合与所述关键帧图像集合一一对应，所述图像角阈集合用于标识各个关键帧图像的空间角；

指令输出模块，所述指令输出模块用于将所述图像角阈集合输入所述空间角检测模块中，根据所述空间角检测模块中嵌入的空间角补偿模型，输出空间角补偿指令；

补偿图像采集模块，所述补偿图像采集模块用于以所述空间角补偿指令，控制所述无人机装置进行补偿数据源采集，获取补偿关键帧图像集合；

模型输出模块，所述模型输出模块用于以所述关键帧图像集合和所述补偿关键帧图像集合进行目标重建，输出所述原始目标的重建三维模型。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请实施例提供的一种基于无人机图像的目标重建方法，连接所述无人机装置的数据采集终端，采集对原始目标进行建模的无人机视频数据源，进行视频帧提取获取关键帧图像集合，根据所述关键帧图像集合进行图像角分析，获取图像角阈集合，将所述图像角阈集合输入所述空间角检测模块中，根据所述空间角检测模块中嵌入的空间角补偿模型，输出空间角补偿指令，控制所述无人机装置进行补偿数据源采集，获取补偿关键帧图像集合，以所述关键帧图像集合和所述补偿关键帧图像集合进行目标重建，输出所述原始目标的重建三维模型，解决了现有技术中存在的基于无人机图像进行目标重建时，由于采集的源数据不够准确，使得与建模目标的契合度不足，造成最终的建模结果精准度不足的技术问题，通过对采集的源数据进行差异分析，确定差异空间角进行重采集，以保障建模需求数据的完备性，保障最终建模结果与建模目标的相似度。

附图说明

图1为本申请提供了一种基于无人机图像的目标重建方法流程示意图；

图2为本申请提供了一种基于无人机图像的目标重建方法中关键帧图像集合获取流程示意图；

图3为本申请提供了一种基于无人机图像的目标重建方法中空间角补偿指令获取流程示意图；

图4为本申请提供了一种基于无人机图像的目标重建系统结构示意图。

附图标记说明：数据源获取模块11，关键帧获取模块12，图像角阈获取模块13，指令输出模块14，补偿图像采集模块15，模型输出模块16。

具体实施方式

本申请通过提供一种基于无人机图像的目标重建方法及系统，采集原始目标的无人机视频数据源，进行视频帧提取获取关键帧图像集合，进行图像角分析获取图像角阈集合，基于空间角补偿模型输出空间角补偿指令，控制无人机装置采集补偿数据源，获取补偿关键帧图像集合，联合关键帧图像集合进行目标重建，输出所述原始目标的重建三维模型，用于解决现有技术中存在的基于无人机图像进行目标重建时，由于采集的源数据不够准确，使得与建模目标的契合度不足，造成最终的建模结果精准度不足的技术问题。

实施例一

如图1所示，本申请提供了一种基于无人机图像的目标重建方法，所述方法应用于无人机图像建模系统，所述无人机图像建模系统与空间角检测模块通信连接，所述方法包括：

步骤S100：连接所述无人机装置的数据采集终端，获取对原始目标进行建模的无人机视频数据源；

具体而言，通过进行图像建模，可进行需求场景的可视化展示，便于后期进行分析处理，因此对于建模的准确度要求较高，本申请提供的一种基于无人机图像的目标重建方法应用于所述无人机图像建模系统，所述无人机图像建模系统为进行图像建模的总控系统，基于无人机可针对险峻环境下的目标进行图像采集，以降低图像采集难度，所述系统与空间角检测模块通信连接，所述空间角检测模块用于进行原始目标的图像空间角比对定位，以进行缺失空间叫补偿。首先，连接所述无人机装置的数据采集终端，所述无人机装置为对所述原始目标进行数据采集的设备，基于所述数据采集终端采集所述原始目标的无人机视频数据源，所述原始目标为待建模目标，对所述无人机视频数据源进行传输导入，作为所述原始目标的建模资源，所述无人机视频数据源的获取为后续进行原始目标三维建模提供了基本数据支撑。

步骤S200：对所述无人机视频数据源进行视频帧提取，得到关键帧图像集合；

步骤S300：根据所述关键帧图像集合进行图像角分析，获取图像角阈集合，其中，所述图像角阈集合与所述关键帧图像集合一一对应，所述图像角阈集合用于标识各个关键帧图像的空间角；

具体而言，获取所述无人机视频数据，对所述无人机视频数据进行逐帧分析，通过进行图像边缘检测进行关键帧识别，进一步对帧间差值进行分析进行关键帧的准确性判定，以保障关键帧图像的蕴含信息完备性，避免造成信息丢失，导致后续建模结果较之所述原始目标存在偏离，对关键帧提取结果进行整合生成所述关键帧图像集合，将所述关键帧图像集合作为待进行所述原始目标建模的参考源数据。

进一步的，对所述关键帧图像进行图像角分析，即图像对应的所述原始目标的涵盖角度区间，无人机对所述原始目标进行视频采集时带有地理位置与角度标识，对其进行提取，确定相应关键帧图像的角度阈值，例如60°-90°，同时可侧面反应关键帧图像较之所述原始目标的相对位置。所述角阈集合与所述关键帧图像集合一一对应，用于进行各个关键帧图像的空间角标识，便于后续存在关键帧图像空间角数据缺失等状况时，进行采集参数确定。

进一步而言，如图2所示，对所述无人机视频数据源进行视频帧提取，得到关键帧图像集合，本申请步骤S200还包括：

步骤S210：根据所述无人机视频数据源，获取第一帧数函数，其中，所述第一帧数函数用于表示镜头总帧数与关键帧的帧数之间的关系；

步骤S220：通过颜色直方图计算所述关键帧与后面每一帧的帧间差值，得到帧差系数；

步骤S230：判断所述帧差系数是否大于预设帧差系数阈值，若所述帧差系数大于所述预设帧差系数阈值，获取提取指令；

步骤S240：根据所述提取指令，采用所述第一帧数函数对所述无人机视频数据源进行关键帧提取，得到所述关键帧图像集合。

进一步而言，本申请步骤S230还包括：

步骤S231：获取所述原始目标的多维特征，其中，所述多维特征包括几何量化特征、三维空间特征和色阶标识特征；

步骤S232：根据所述几何量化特征、所述三维空间特征和所述色阶标识特征，生成关键帧约束条件；

步骤S233：以所述关键帧约束条件，生成所述预设帧差系数阈值。

具体而言，通过对所述原始目标进行采集数据传输导入，获取所述无人机视频数据源，对所述无人机视频数据源进行逐帧分析，确定镜头总帧数，通过进行图像边缘检测，基于镜头边界法进行视频分割，将起始帧作为关键帧，基于所述镜头总帧数与所述关键帧的帧数之间的关系式，作为所述第一帧数函数。基于所述无人机视频数据源逐帧分析，基于基色调与纹理，确定不同色彩对应的占比，构建所述颜色直方图。进一步对关键帧与后面每一帧进行比较，基于所述颜色直方图进行帧间差值计算，获取所述帧差系数，即对帧间差值的表述形式。

具体的，设定所述预设帧差系数阈值，即进行视频帧差限定的临界值。对所述原始目标的所述几何量化特征、所述三维空间特征与所述色阶标识特征进行提取，所述几何量化特征为图像不同构件之间的尺寸特征；所述三维空间特征为图像中构件的立体布设状况；所述色阶标识特征为图像色调纹理特征，对其进行整合生成所述多维目标特征，所述多维目标特征为进行视频帧差异判定的依据。基于所述几何量化特征、所述三维空间特征与所述色阶标识特征，确定各特征维度的递变区间约束值，所述递变区间约束值较为微小，避免造成图像信息丢失，对特征维度与递变区间约束值进行关联对应，生成所述关键帧约束条件。基于所述关键帧约束条件，确定关键帧之间的帧差判定临界值，作为所述预设帧差系数阈值，通过进行多维特征约束进行帧差系数约束限定，可有效提高所述预设帧差系数阈值的设定精准度，保障后续关键帧的提取定位准确度。

进一步的，判断所述帧差系数是否大于所述预设帧差系数阈值，当不满足时表明所述关键帧的判定存在偏差，基于所述帧差系数与所述预设帧差系数阈值之间的偏离度进行关键帧调整；当满足时表明当前的关键帧定位较为准确，将所述关键帧作为待提取视频帧，生成所述提取指令，即进行关键帧提取的开始指令。随着所述提取指令的接收，基于所述第一帧数函数进行所述无人机视频数据源的关键帧图像识别提取，对提取结果基于采集顺序进行整合处理，生成所述关键帧图像集合，以确保所述关键帧图像集合在保障信息完备性的基础上实现蕴含数据量最小化。

步骤S400：将所述图像角阈集合输入所述空间角检测模块中，根据所述空间角检测模块中嵌入的空间角补偿模型，输出空间角补偿指令；

具体而言，搭建所述空间角检测模块，所述空间角检测模块内嵌有所述空间角检测模型，所述空间角检测模型包括空间拟合层、空间角比对层与补偿角定位层，为多层级功能层，获取所述原始目标的相关参数信息，包括空间位置信息，对所述空间角检测模型进行完善优化，作为模型的校对参考数据。进一步将所述图像角阈集合输入所述空间角检测模块中，基于所述空间角检测模型进行多层级分析评定，获取所述空间角补偿指令，所述空间角补偿指令带有附加信息，即待补偿空间角，用于进行所述图像角阈集合的差异空间角重采集，基于所述空间角检测模型进行角阈分析，可有效保障分析结果的客观性与准确性。

进一步而言，如图3所示，将所述图像角阈集合输入所述空间角检测模块中，根据所述空间角检测模块中嵌入的空间角补偿模型，输出空间角补偿指令，本申请步骤S400还包括：

步骤S410：搭建所述空间角补偿模型，其中，所述空间角补偿模型包括空间角拟合层、空间角比对层和补偿角定位层；

步骤S420：将所述图像角阈集合输入所述空间角补偿模型，获取所述空间角拟合层输出的图像拟合角阈值；

步骤S430：将所述图像拟合角阈值输入所述空间角比对层中，得到空间角差异指数；

步骤S440：将所述空间角差异指数输入所述补偿角定位层中进行定位，输出待补偿空间角；

步骤S450：将所述待补偿空间角作为指令附加信息，输出所述空间角补偿指令。

进一步而言，本申请步骤S430还包括：

步骤S431：获取所述空间角比对层输出的所述空间角差异指数，其中，所述空间角比对层还包括判断器；

步骤S432：根据所述判断器，判断所述空间角差异指数是否小于预设空间角差异指数；

步骤S433：若所述空间角差异指数小于所述预设空间角差异指数，获取自适应修复指令；

步骤S434：根据所述自适应修复指令进行邻域还原修复，获取修复三维模型。

具体而言，构建所述空间角补偿模型，所述空间角补偿模型内嵌于所述空间角检测模块中，用于进行所述图像角阈集合的差异检测分析。所述空间角补偿模型包括多层级功能层，将所述图像角阈集合输入所述空间角补偿模型中，基于所述空间拟合层，对所述图像角阈集合进行拟合还原，确定所述图像角阈集合所覆盖的所述原始目标的角度范围，作为所述图像拟合角阈值；进一步将所述图像拟合角阈值输入所述空间角比对层中，将所述图像拟合角阈值与标准空间角进行重叠比对，所述标准空间角为覆盖所述原始目标的完整角度区间，确定所述图像拟合角阈值较之所述标准空间角的异常空间角区间，例如缺失等，对相应的异常空间角区间进行差异程度评定，生成所述空间角差异指数进行输出。

具体的，所述空间角比对层中包括所述判断器，所述判断器用于对所述空间角比对层中输出的所述空间角差异指数进行差异程度评估，获取所述预设空间角差异指数，即设定用于进行修复的空间角差异指数判定临界值，将所述预设空间角差异指数判定作为所述判断器的运行机制，当所述空间角差异指数小于所述预设空间角差异指数时，表明差值较小，获取所述自适应修复指令，即基于当前数据信息自动进行差异修复补充的开始指令，随着所述自适应修复指令的接收，对差异空间角区间基于邻域进行还原修复完成差异修正，将修复结果作为所述修复三维模型，可在保障建模结果与实际贴合度的基础上，有效降低工作量；当所述空间角差异指数大于等于所述预设空间角差异指数时，表明差值过大，需对差异部分进行重采集以进行修正。

进一步的，当所述空间角差异指数大于等于所述预设空间角差异指数时，将所述空间角差异指数传输至所述补偿角定位层中，确定所述空间角差异指数对应的差异空间角区间，对其进行定位分析，确定所述待补偿空间角，即需进行重采集的差异空间角阈值区间，将所述待补偿空间角作为附加信息，生成所述空间角补偿指令进行输出，随着所述空间角补偿指令的接收，将所述待补偿空间角作为采集要求，进行补偿图像采集。

步骤S500：以所述空间角补偿指令，控制所述无人机装置进行补偿数据源采集，获取补偿关键帧图像集合；

步骤S600：以所述关键帧图像集合和所述补偿关键帧图像集合进行目标重建，输出所述原始目标的重建三维模型。

具体而言，基于所述空间角检测模型对所述图像角阈集合进行分析，输出所述空间角补偿指令，随着所述空间角补偿指令的接收，基于附加信息，即所述待补偿空间角，确定采集控制参数，控制所述无人机装置对所述原始目标进行补偿数据源采集，对图像采集结果进行整合，作为所述补偿关键帧图像集合，其中，所述补偿关键帧图像集合带有空间角标识，用于进行定位修正。进一步的，所述关键帧图像集合与所述补偿关键帧图像集合囊括了所述原始目标的完整空间信息与目标覆盖信息，基于所述关键帧图像集合与所述补偿关键帧图像集合进行目标重建，生成所述原始目标的重建三维模型，可有效提高所述重建三维模型与所述原始目标的契合度。

进一步而言，本申请步骤S500还包括：

步骤S510：根据所述空间角补偿指令，将所述待补偿空间角发送至所述无人机装置的数据采集终端，确定预设补偿路径，其中，所述预设补偿路径为基于补偿对象的角补偿路径；

步骤S520：以所述预设补偿路径，控制所述无人机装置进行补偿数据源采集，获取所述补偿关键帧图像集合。

进一步而言，本申请步骤S510还包括：

步骤S511：获取所述原始目标的所述几何量化特征；

步骤S512：对所述几何量化特征进行分析，得到垂直投影重叠率和水平环形重叠率；

步骤S513：以所述垂直投影重叠率和所述水平环形重叠率作为变量进行倾斜角分析，输出采集倾斜角；

步骤S514：将所述采集倾斜角输入至所述无人机装置的数据采集终端。

具体而言，随着所述空间角补偿指令的接收，开始进行数据重采集，同时将所述待补偿空间角发送至所述无人机装置的数据采集终端，所述数据采集终端即采集装置。基于所述无人机装置进行数据采集时，一般为环形环绕，本申请实施例中根据所述待补偿空间角进行小扇形的补偿。对所述原始目标进行对应的所述几何量化特征提取，包括形态、尺寸等。基于所述几何量化特征，基于所述无人机装置采集进程中，采集视角是从上至下，因此当建筑物较高时，其底部较容易被其它物体遮挡，获取所述垂直投影重叠率，即目标垂直遮挡比率；对于建筑密集区域，水平横扫采集时同样存在物体遮挡，获取所述水平环形重叠率，即目标水平遮挡比率。

进一步基于所述垂直投影重叠率与所述水平环形重叠率作为变量，进行采集倾斜角分析，确定采集目标数据完备时对应的采集角度，作为所述采集倾斜角，将所述采集倾斜角输入所述无人机装置的数据采集终端，对所述采集倾斜角与采集运行路径进行对应标识，生成所述预设补偿路径，可有效提高路径规划准确度，保障采集结果与需求数据的契合度。

将所述预设补偿路径输入所述无人机装置，生成采集控制参数，控制所述无人机装置进行补偿数据源采集，对所述补偿数据源基于上述关键帧提取方法进行关键帧识别提取，获取所述补偿关键帧图像集合，基于所述补偿关键帧图像集合联合所述关键帧图像集合进行所述原始目标的三维模型重建，可有效提高三维模型与所述原始目标的契合度。

实施例二

基于与前述实施例中一种基于无人机图像的目标重建方法相同的发明构思，如图4所示，本申请提供了一种基于无人机图像的目标重建系统，所述系统包括：

数据源获取模块11，所述数据源获取模块11用于连接所述无人机装置的数据采集终端，获取对原始目标进行建模的无人机视频数据源；

关键帧获取模块12，所述关键帧获取模块12用于对所述无人机视频数据源进行视频帧提取，得到关键帧图像集合；

图像角阈获取模块13，所述图像角阈获取模块13用于根据所述关键帧图像集合进行图像角分析，获取图像角阈集合，其中，所述图像角阈集合与所述关键帧图像集合一一对应，所述图像角阈集合用于标识各个关键帧图像的空间角；

指令输出模块14，所述指令输出模块14用于将所述图像角阈集合输入所述空间角检测模块中，根据所述空间角检测模块中嵌入的空间角补偿模型，输出空间角补偿指令；

补偿图像采集模块15，所述补偿图像采集模块15用于以所述空间角补偿指令，控制所述无人机装置进行补偿数据源采集，获取补偿关键帧图像集合；

模型输出模块16，所述模型输出模块16用于以所述关键帧图像集合和所述补偿关键帧图像集合进行目标重建，输出所述原始目标的重建三维模型。

进一步而言，所述系统还包括：

函数获取模块，所述函数获取模块用于根据所述无人机视频数据源，获取第一帧数函数，其中，所述第一帧数函数用于表示镜头总帧数与关键帧的帧数之间的关系；

帧差系数获取模块，所述帧差系数获取模块用于通过颜色直方图计算所述关键帧与后面每一帧的帧间差值，得到帧差系数；

提取指令获取模块，所述提取指令获取模块用于判断所述帧差系数是否大于预设帧差系数阈值，若所述帧差系数大于所述预设帧差系数阈值，获取提取指令；

关键帧图像提取模块，所述关键帧图像提取模块用于根据所述提取指令，采用所述第一帧数函数对所述无人机视频数据源进行关键帧提取，得到所述关键帧图像集合。

进一步而言，所述系统还包括：

特征获取模块，所述特征获取模块用于获取所述原始目标的多维特征，其中，所述多维特征包括几何量化特征、三维空间特征和色阶标识特征；

约束条件生成模块，所述约束条件生成模块用于根据所述几何量化特征、所述三维空间特征和所述色阶标识特征，生成关键帧约束条件；

阈值生成模块，所述阈值生成模块用于以所述关键帧约束条件，生成所述预设帧差系数阈值。

进一步而言，所述系统还包括：

模型搭建模块，所述模型搭建模块用于搭建所述空间角补偿模型，其中，所述空间角补偿模型包括空间角拟合层、空间角比对层和补偿角定位层；

拟合角阈值获取模块，所述拟合角阈值获取模块用于将所述图像角阈集合输入所述空间角补偿模型，获取所述空间角拟合层输出的图像拟合角阈值；

指数获取模块，所述指数获取模块用于将所述图像拟合角阈值输入所述空间角比对层中，得到空间角差异指数；

补偿角定位模块，所述补偿角定位模块用于将所述空间角差异指数输入所述补偿角定位层中进行定位，输出待补偿空间角；

补偿指令输出模块，所述补偿指令输出模块用于将所述待补偿空间角作为指令附加信息，输出所述空间角补偿指令。

进一步而言，所述系统还包括：

差异指数获取模块，所述差异指数获取模块用于获取所述空间角比对层输出的所述空间角差异指数，其中，所述空间角比对层还包括判断器；

指数判断模块，所述指数判断模块用于根据所述判断器，判断所述空间角差异指数是否小于预设空间角差异指数；

修复指令获取模块，所述修复指令获取模块用于若所述空间角差异指数小于所述预设空间角差异指数，获取自适应修复指令；

模型修复模块，所述模型修复模块用于根据所述自适应修复指令进行邻域还原修复，获取修复三维模型。

进一步而言，所述系统还包括：

补偿路径确定模块，所述补偿路径确定模块用于根据所述空间角补偿指令，将所述待补偿空间角发送至所述无人机装置的数据采集终端，确定预设补偿路径，其中，所述预设补偿路径为基于补偿对象的角补偿路径；

补偿数据源采集模块，所述补偿数据源采集模块用于以所述预设补偿路径，控制所述无人机装置进行补偿数据源采集，获取所述补偿关键帧图像集合。

进一步而言，所述系统还包括：

几何量化特征获取模块，所述几何量化特征获取模块用于获取所述原始目标的所述几何量化特征；

重叠率获取模块，所述重叠率获取模块用于对所述几何量化特征进行分析，得到垂直投影重叠率和水平环形重叠率；

采集倾斜角输出模块，所述采集倾斜角输出模块用于以所述垂直投影重叠率和所述水平环形重叠率作为变量进行倾斜角分析，输出采集倾斜角；

采集倾斜角输入模块，所述采集倾斜角输入模块用于将所述采集倾斜角输入至所述无人机装置的数据采集终端。

本说明书通过前述对一种基于无人机图像的目标重建方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种基于无人机图像的目标重建方法及系统，对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (3)

1.一种基于无人机图像的目标重建方法，其特征在于，所述方法应用于无人机图像建模系统，所述无人机图像建模系统与空间角检测模块通信连接，所述方法包括：

连接无人机装置的数据采集终端，获取对原始目标进行建模的无人机视频数据源；

对所述无人机视频数据源进行视频帧提取，得到关键帧图像集合，其中包括：根据所述无人机视频数据源，获取第一帧数函数，其中，所述第一帧数函数用于表示镜头总帧数与关键帧的帧数之间的关系；通过颜色直方图计算所述关键帧与后面每一帧的帧间差值，得到帧差系数；判断所述帧差系数是否大于预设帧差系数阈值，若所述帧差系数大于所述预设帧差系数阈值，获取提取指令；根据所述提取指令，采用所述第一帧数函数对所述无人机视频数据源进行关键帧提取，得到所述关键帧图像集合，还包括：获取所述原始目标的多维特征，其中，所述多维特征包括几何量化特征、三维空间特征和色阶标识特征；根据所述几何量化特征、所述三维空间特征和所述色阶标识特征，生成关键帧约束条件；以所述关键帧约束条件，生成所述预设帧差系数阈值，还包括：获取所述原始目标的所述几何量化特征；对所述几何量化特征进行分析，得到垂直投影重叠率和水平环形重叠率；以所述垂直投影重叠率和所述水平环形重叠率作为变量进行倾斜角分析，输出采集倾斜角；将所述采集倾斜角输入至所述无人机装置的数据采集终端，对所述采集倾斜角与采集运行路径进行对应标识，生成预设补偿路径；

根据所述关键帧图像集合进行图像角分析，获取图像角阈集合，其中，所述图像角阈集合与所述关键帧图像集合一一对应，所述图像角阈集合用于标识各个关键帧图像的空间角；

将所述图像角阈集合输入所述空间角检测模块中，根据所述空间角检测模块中嵌入的空间角补偿模型，输出空间角补偿指令，其中包括：搭建所述空间角补偿模型，其中，所述空间角补偿模型包括空间角拟合层、空间角比对层和补偿角定位层；将所述图像角阈集合输入所述空间角补偿模型，获取所述空间角拟合层输出的图像拟合角阈值；将所述图像拟合角阈值输入所述空间角比对层中，得到空间角差异指数；将所述空间角差异指数输入所述补偿角定位层中进行定位，输出待补偿空间角；将所述待补偿空间角作为指令附加信息，输出所述空间角补偿指令，还包括：根据所述空间角补偿指令，将所述待补偿空间角发送至所述无人机装置的数据采集终端，确定预设补偿路径，其中，所述预设补偿路径为基于补偿对象的角补偿路径；以所述预设补偿路径，控制所述无人机装置进行补偿数据源采集，获取所述补偿关键帧图像集合；

以所述空间角补偿指令，控制所述无人机装置进行补偿数据源采集，获取补偿关键帧图像集合；

以所述关键帧图像集合和所述补偿关键帧图像集合进行目标重建，输出所述原始目标的重建三维模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述空间角比对层输出的所述空间角差异指数，其中，所述空间角比对层还包括判断器；

根据所述判断器，判断所述空间角差异指数是否小于预设空间角差异指数；

若所述空间角差异指数小于所述预设空间角差异指数，获取自适应修复指令；

根据所述自适应修复指令进行邻域还原修复，获取修复三维模型。

3.一种基于无人机图像的目标重建系统，其特征在于，所述系统与空间角检测模块通信连接，所述系统包括：

数据源获取模块，所述数据源获取模块用于连接无人机装置的数据采集终端，获取对原始目标进行建模的无人机视频数据源；

关键帧获取模块，所述关键帧获取模块用于对所述无人机视频数据源进行视频帧提取，得到关键帧图像集合；

函数获取模块，所述函数获取模块用于根据所述无人机视频数据源，获取第一帧数函数，其中，所述第一帧数函数用于表示镜头总帧数与关键帧的帧数之间的关系；

帧差系数获取模块，所述帧差系数获取模块用于通过颜色直方图计算所述关键帧与后面每一帧的帧间差值，得到帧差系数；

提取指令获取模块，所述提取指令获取模块用于判断所述帧差系数是否大于预设帧差系数阈值，若所述帧差系数大于所述预设帧差系数阈值，获取提取指令；

关键帧图像提取模块，所述关键帧图像提取模块用于根据所述提取指令，采用所述第一帧数函数对所述无人机视频数据源进行关键帧提取，得到所述关键帧图像集合；

特征获取模块，所述特征获取模块用于获取所述原始目标的多维特征，其中，所述多维特征包括几何量化特征、三维空间特征和色阶标识特征；

约束条件生成模块，所述约束条件生成模块用于根据所述几何量化特征、所述三维空间特征和所述色阶标识特征，生成关键帧约束条件；

阈值生成模块，所述阈值生成模块用于以所述关键帧约束条件，生成所述预设帧差系数阈值；

几何量化特征获取模块，所述几何量化特征获取模块用于获取所述原始目标的所述几何量化特征；

重叠率获取模块，所述重叠率获取模块用于对所述几何量化特征进行分析，得到垂直投影重叠率和水平环形重叠率；

采集倾斜角输出模块，所述采集倾斜角输出模块用于以所述垂直投影重叠率和所述水平环形重叠率作为变量进行倾斜角分析，输出采集倾斜角；

采集倾斜角输入模块，所述采集倾斜角输入模块用于将所述采集倾斜角输入至所述无人机装置的数据采集终端，对所述采集倾斜角与采集运行路径进行对应标识，生成预设补偿路径；

图像角阈获取模块，所述图像角阈获取模块用于根据所述关键帧图像集合进行图像角分析，获取图像角阈集合，其中，所述图像角阈集合与所述关键帧图像集合一一对应，所述图像角阈集合用于标识各个关键帧图像的空间角；

指令输出模块，所述指令输出模块用于将所述图像角阈集合输入所述空间角检测模块中，根据所述空间角检测模块中嵌入的空间角补偿模型，输出空间角补偿指令；

模型搭建模块，所述模型搭建模块用于搭建所述空间角补偿模型，其中，所述空间角补偿模型包括空间角拟合层、空间角比对层和补偿角定位层；

拟合角阈值获取模块，所述拟合角阈值获取模块用于将所述图像角阈集合输入所述空间角补偿模型，获取所述空间角拟合层输出的图像拟合角阈值；

指数获取模块，所述指数获取模块用于将所述图像拟合角阈值输入所述空间角比对层中，得到空间角差异指数；

补偿角定位模块，所述补偿角定位模块用于将所述空间角差异指数输入所述补偿角定位层中进行定位，输出待补偿空间角；

补偿指令输出模块，所述补偿指令输出模块用于将所述待补偿空间角作为指令附加信息，输出所述空间角补偿指令；

补偿路径确定模块，所述补偿路径确定模块用于根据所述空间角补偿指令，将所述待补偿空间角发送至所述无人机装置的数据采集终端，确定预设补偿路径，其中，所述预设补偿路径为基于补偿对象的角补偿路径；

补偿数据源采集模块，所述补偿数据源采集模块用于以所述预设补偿路径，控制所述无人机装置进行补偿数据源采集，获取所述补偿关键帧图像集合；

补偿图像采集模块，所述补偿图像采集模块用于以所述空间角补偿指令，控制所述无人机装置进行补偿数据源采集，获取补偿关键帧图像集合；

模型输出模块，所述模型输出模块用于以所述关键帧图像集合和所述补偿关键帧图像集合进行目标重建，输出所述原始目标的重建三维模型。

Images