CN116540756B - 应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统 - Google Patents

应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统，包括：无人机监测单元、防洪防汛监管单元、智能分析预警单元；所述无人机监测单元用于通过无人机设置定点巡航采集铁路沿线观测范围内数据信息；所述防洪防汛监管单元用于控制无人机对铁路沿线进行智能巡检操作，对采集的数据信息进行存储以及管理；所述智能预警单元用于对采集铁路沿线数据信息进行智能分析，通过分析预测当前铁路沿线防汛情况。通过无人机智能巡检系统，实现对全路管辖线路的洪汛实时监测，通过前端智能预警单元中的终端可视化技术为铁路部门提供全方位实时防洪防汛监测的展示平台。

Description

应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统
技术领域
本发明涉及智能巡检技术领域，尤其涉及一种应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统。
背景技术
目前，中国铁路里程已突破13万千米，对国家经济的快速发展发挥了重大作用。然而铁路运输环境越来越复杂且难于管理。尤其是国内铁路沿线经常面对的暴雨洪水灾害发生频率高，持续时间长，并且造成的经济损失格外严重。
当前各铁路局管辖线路，因班组人数限制、管辖区间长以及高原降雨过程等因素，难以实现徒步快速巡查。主要利用登乘机车、轨道车、车载视频监控等方式，监控洪汛信息。集团防洪指挥部获取的防洪防汛信息，通过揭示卡在LKJ监控显示防洪防汛信息，提示机务乘务员减速和瞭望。该方式无法实现精准汛情预判。
因此，急需一种应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统，在极大程度上降低防洪防汛成本，提高效率和确保乘客和财产安全。
发明内容
本发明提供了一种应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统，以解决现有技术中存在的目前，中国铁路里程已突破13万千米，对国家经济的快速发展发挥了重大作用。然而铁路运输环境越来越复杂且难于管理。尤其是国内铁路沿线经常面对的暴雨洪水灾害发生频率高，持续时间长，并且造成的经济损失格外严重。当前各铁路局管辖线路，因班组人数限制、管辖区间长以及高原降雨过程等因素，难以实现徒步快速巡查。主要利用登乘机车、轨道车、车载视频监控等方式，监控洪汛信息。集团防洪指挥部获取的防洪防汛信息，通过揭示卡在LKJ监控显示防洪防汛信息，提示机务乘务员减速和瞭望。该方式无法实现精准汛情预判的上述问题。
为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统，包括：无人机监测单元、防洪防汛监管单元、智能分析预警单元；
所述无人机监测单元用于通过无人机设置定点巡航采集铁路沿线观测范围内数据信息；
所述防洪防汛监管单元用于控制无人机对铁路沿线进行智能巡检操作，对采集的数据信息进行存储以及管理；
所述智能预警单元用于对采集铁路沿线数据信息进行智能分析，通过分析预测当前铁路沿线防汛情况。
其中，所述无人机监测单元包括：传感器、无人机视频监控模块；
所述传感器用于采集铁路沿线设定重点区域的现场雨量以及防汛信息数据；
所述无人机视频监控模块用于通过设定的定点巡航采集铁路沿线设定重点观测范围的视频数据。
其中，所述防洪防汛监管单元包括：存储模块、无人机控制模块、通信模块；
所述存储模块用于存储采集铁路沿线观测范围内的数据信息以及历史数据信息；
所述无人机控制模块用于根据设定定点巡航路径控制无人机运行以及采集对应数据信息；
所述通信模块用于通过通信感知技术与5G网络技术进行数据无线传输。
其中，所述智能预警单元包括：预警分析模块、应急调度模块、终端；
所述预警分析模块用于基于深度学习预警模型对当前采集的铁路沿线观测范围内数据信息进行分析预测，获取监测预警结果；
所述应急调度模块用于当监测预警结果显示铁路沿线水位达到某一预警值时，启动应急调度工作模式；
所述终端用于实时显示铁路沿线观测范围内数据信息，铁路沿线工作人员通过终端对无人机进行控制操作以及查看所需数据。
其中，所述无人机视频监控模块包括：拍摄角度预设子模块；
铁路沿线根据无人机控制模块设置的起飞、返航、飞行高度、拍摄航片角度的命令控制无人机按照预设航线飞行，通过拍摄角度预设子模块调整无人机飞行角度后按照预设航向和旁向重叠度进行拍摄；无人机在获取航摄影像后，基于航空摄影测量规范的情况下，根据每张航片的定位数据和姿态信息检验航带弯曲度和航线高度差获取对应航拍图像数据；
无人机视频监控模块按照预设航线、飞行高度和影像航向、旁向重叠度对铁路沿线目标区域进行连续影像采集，通过无人机影像匹配重建铁路线路环境及周边的三维点云模型。
其中，在通过无人机影像匹配重建铁路线路环境及周边的三维点云模型过程中，基于三维点云模型进行三维目标识别，从复杂环境中识别对应的铁路沿线目标结构物；
三维目标识别包括对模型点云、场景点云进行采样，获取稀疏关键点；对模型点云、场景点云的稀疏关键点进行描述子计算；利用铁路沿线地图搜索对应点对；使用对应点聚类算法将对应点对聚类为待识别模型；通过对应模型的变换矩阵识别对待识别模型，获取对应的识别结果。
其中，所述无人机控制模块采用分布式数据存储管理技术、挖掘性分析算法和大规模并行处理技术对海量数据实时处理，分析铁路沿线观测范围内数据信息。
其中，所述预警分析模块将监测数据与观测数据、外部数据相结合进行预警数据分析，在数据异常情况下自动报警提示，将相关预警通过5G网络实时推送，提示工作人员进行相关的应急操作。
其中，所述应急调度模块包括：应急预案子模块；
通过应急预案子模块对铁路沿线汛情事故进行应急处理，应急预案包括各类汛情类型的预案，在应急处理过程中，根据不同事故类型进行子类预案推荐，发生异常事件时，系统启动预案调用，调集存储模块中的信息，召集各部门的相关人员进行调度指挥及应急处理，在5G网络的支持下，应急指挥调度执行对应调度指令。
其中，所述通信模块采用B/S应用模式，以GIS为展示平台，接入全路沿线降雨量信息，显示铁路沿线实时雨量，为防洪应急指挥提供雨情信息；将天气预报图、卫星云图、测雨雷达图、台风的实时气象信息与全国铁路电子地图进行整合，对铁路沿线未来短时雨情进行预判。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统，包括：无人机监测单元、防洪防汛监管单元、智能分析预警单元；所述无人机监测单元用于通过无人机设置定点巡航采集铁路沿线观测范围内数据信息；所述防洪防汛监管单元用于控制无人机对铁路沿线进行智能巡检操作，对采集的数据信息进行存储以及管理；所述智能预警单元用于对采集铁路沿线数据信息进行智能分析，通过分析预测当前铁路沿线防汛情况。通过无人机智能巡检系统，实现对全路管辖线路的洪汛实时监测，通过前端智能预警单元中的终端可视化技术为铁路部门提供全方位实时防洪防汛监测的展示平台。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统的结构图；
图2为本发明实施例中应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统的流程图；
图3为本发明实施例中防洪防汛监管单元的结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统，包括：无人机监测单元、防洪防汛监管单元、智能分析预警单元；
所述无人机监测单元用于通过无人机设置定点巡航采集铁路沿线观测范围内数据信息；
所述防洪防汛监管单元用于控制无人机对铁路沿线进行智能巡检操作，对采集的数据信息进行存储以及管理；
所述智能预警单元用于对采集铁路沿线数据信息进行智能分析，通过分析预测当前铁路沿线防汛情况。
上述技术方案的工作原理为：所述无人机监测单元用于通过无人机设置定点巡航采集铁路沿线观测范围内数据信息；所述防洪防汛监管单元用于控制无人机对铁路沿线进行智能巡检操作，对采集的数据信息进行存储以及管理；所述智能预警单元用于对采集铁路沿线数据信息进行智能分析，通过分析预测当前铁路沿线防汛情况。
通过智能感知、识别技术、普适计算等通信感知技术与5G网络技术，让部署的水位监测传感器、雨量监测传感器以及智能视频监控等设备实现物物相连；感知物联网采集的数据通过5G网络穿透铁路安全传输平台，进入铁路内网，由防洪防汛监控系统处理与分析。
上述技术方案的有益效果为：所述无人机监测单元用于通过无人机设置定点巡航采集铁路沿线观测范围内数据信息；所述防洪防汛监管单元用于控制无人机对铁路沿线进行智能巡检操作，对采集的数据信息进行存储以及管理；所述智能预警单元用于对采集铁路沿线数据信息进行智能分析，通过分析预测当前铁路沿线防汛情况。通过无人机智能巡检系统，实现对全路管辖线路的洪汛实时监测，通过前端智能预警单元中的终端可视化技术为铁路部门提供全方位实时防洪防汛监测的展示平台。
在另一实施例中，所述无人机监测单元包括：传感器、无人机视频监控模块；
所述传感器用于采集铁路沿线设定重点区域的现场雨量以及防汛信息数据；
所述无人机视频监控模块用于通过设定的定点巡航采集铁路沿线设定重点观测范围的视频数据。
上述技术方案的工作原理为：所述传感器用于采集铁路沿线设定重点区域的现场雨量以及防汛信息数据；所述无人机视频监控模块用于通过设定的定点巡航采集铁路沿线设定重点观测范围的视频数据。
上述技术方案的有益效果为：所述传感器用于采集铁路沿线设定重点区域的现场雨量以及防汛信息数据；所述无人机视频监控模块用于通过设定的定点巡航采集铁路沿线设定重点观测范围的视频数据。通过无人机智能巡检系统，实现对全路管辖线路的洪汛实时监测，通过前端智能预警单元中的终端可视化技术为铁路部门提供全方位实时防洪防汛监测的展示平台。
在另一实施例中，所述防洪防汛监管单元包括：存储模块、无人机控制模块、通信模块；
所述存储模块用于存储采集铁路沿线观测范围内的数据信息以及历史数据信息；
所述无人机控制模块用于根据设定定点巡航路径控制无人机运行以及采集对应数据信息；
所述通信模块用于通过通信感知技术与5G网络技术进行数据无线传输。
上述技术方案的工作原理为：所述存储模块用于存储采集铁路沿线观测范围内的数据信息以及历史数据信息；所述无人机控制模块用于根据设定定点巡航路径控制无人机运行以及采集对应数据信息；所述通信模块用于通过通信感知技术与5G网络技术进行数据无线传输。通过无人机智能巡检系统，实现对全路管辖线路的洪汛实时监测，通过前端智能预警单元中的终端可视化技术为铁路部门提供全方位实时防洪防汛监测的展示平台。
上述技术方案的有益效果为：所述存储模块用于存储采集铁路沿线观测范围内的数据信息以及历史数据信息；所述无人机控制模块用于根据设定定点巡航路径控制无人机运行以及采集对应数据信息；所述通信模块用于通过通信感知技术与5G网络技术进行数据无线传输。通过无人机智能巡检系统，实现对全路管辖线路的洪汛实时监测，通过前端智能预警单元中的终端可视化技术为铁路部门提供全方位实时防洪防汛监测的展示平台。从而准确采集铁路沿线对应的数据信息，为防汛提供数据支持。
在另一实施例中，所述智能预警单元包括：预警分析模块、应急调度模块、终端；
所述预警分析模块用于基于深度学习预警模型对当前采集的铁路沿线观测范围内数据信息进行分析预测，获取监测预警结果；
所述应急调度模块用于当监测预警结果显示铁路沿线水位达到某一预警值时，启动应急调度工作模式；
所述终端用于实时显示铁路沿线观测范围内数据信息，铁路沿线工作人员通过终端对无人机进行控制操作以及查看所需数据。
上述技术方案的工作原理为：所述预警分析模块用于基于深度学习预警模型对当前采集的铁路沿线观测范围内数据信息进行分析预测，获取监测预警结果；所述应急调度模块用于当监测预警结果显示铁路沿线水位达到某一预警值时，启动应急调度工作模式；所述终端用于实时显示铁路沿线观测范围内数据信息，铁路沿线工作人员通过终端对无人机进行控制操作以及查看所需数据。
上述技术方案的有益效果为：所述预警分析模块用于基于深度学习预警模型对当前采集的铁路沿线观测范围内数据信息进行分析预测，获取监测预警结果；所述应急调度模块用于当监测预警结果显示铁路沿线水位达到某一预警值时，启动应急调度工作模式；所述终端用于实时显示铁路沿线观测范围内数据信息，铁路沿线工作人员通过终端对无人机进行控制操作以及查看所需数据。
在另一实施例中，将无人机航线和重叠度导入防洪防汛监管单元，铁路沿线根据设置的起飞、返航、飞行高度、影像系统拍摄航片角度(正射拍摄理论上为0°，实际选取1～5°)的命令控制无人机按照预设航线飞行，无人机视频监控模块按照预设航向和旁向重叠度进行拍摄；无人机在获取航摄影像后，基于航空摄影测量规范的情况下，根据每张航片的定位数据和姿态信息检验航带弯曲度和航线高度差获取对应航拍图像数据；
无人机视频监控模块按照预设航线、飞行高度和影像航向、旁向重叠度对铁路沿线目标区域进行连续影像采集，通过无人机影像匹配重建铁路线路环境及周边的三维点云模型。
上述技术方案的工作原理为：无人机在航拍之前需要对目标工程区域进行踏勘，根据工程区域的具体条件(采集面积、地形、气候条件、是否有干扰、遮挡)选择不同型号的无人机和无人机视频监控模块进行测量。当采集区域面积较大，采集精度要求较高时，可选择固定翼无人机搭载倾斜摄影测量系统进行数据获取，当采集区域面积较小，采集精度要求较高时，可选择螺旋翼无人机搭载正射或倾斜摄影测量系统进行测量。选择螺旋翼无人机进行航摄时，如需布置控制点，则应根据地形地貌条件，按照一般控制点布设方法进行布设。采集区域气候条件恶劣时(风力3级及以上、多雨、潮湿或无人机起降点位于山脊、风口)，强风会影响无人机飞行航迹，导致获取的连续影像航高、航带、位姿发生不可预知的变化，应选择抗风雨较强的无人机尽量在天气情况良好的条件下进行测量。采集区域林木茂密遮挡目标物，通常以倾斜摄影测量系统多方位进行低空拍摄，减少目标物影像的缺失。除此之外，在某些特定条件下应慎重选择测量方案，如测量区域经常有多云、雷雨天气，厚重的云层会干扰定位系统的准确性，同样在测区有高压电线，在一定范围内也会对无人机定位造成影响，甚至干扰信号导致无人机飞行过程中失控。合理选择无人机飞行和无人机视频监控模块可以保证无人机采集数据的精确性和有效性。
上述技术方案的有益效果为：将无人机航线和重叠度导入防洪防汛监管单元，铁路沿线根据设置的起飞、返航、飞行高度、影像系统拍摄航片角度(正射拍摄理论上为0°，实际选取1～5°)的命令控制无人机按照预设航线飞行，无人机视频监控模块按照预设航向和旁向重叠度进行拍摄；无人机在获取航摄影像后，基于航空摄影测量规范的情况下，根据每张航片的定位数据和姿态信息检验航带弯曲度和航线高度差获取对应航拍图像数据。从而实现无人机采集数据的精确性和有效性。
在另一实施例中，在通过无人机影像匹配重建铁路线路环境及周边的三维点云模型过程中，基于三维点云模型进行三维目标识别，从复杂环境中识别对应的铁路沿线目标结构物；
三维目标识别包括对模型点云、场景点云进行采样，获取稀疏关键点；对模型点云、场景点云的稀疏关键点进行描述子计算；利用铁路沿线地图搜索对应点对；使用对应点聚类算法将对应点对聚类为待识别模型；通过对应模型的变换矩阵识别对待识别模型，获取对应的识别结果。
上述技术方案的工作原理为：在通过无人机影像匹配重建铁路线路环境及周边的三维点云模型过程中，基于三维点云模型进行三维目标识别，从复杂环境中识别对应的铁路沿线目标结构物；
三维目标识别包括对模型点云、场景点云进行采样，获取稀疏关键点；对模型点云、场景点云的稀疏关键点进行描述子计算；利用铁路沿线地图搜索对应点对；使用对应点聚类算法将对应点对聚类为待识别模型；通过对应模型的变换矩阵识别对待识别模型，获取对应的识别结果。
上述技术方案的有益效果为：在通过无人机影像匹配重建铁路线路环境及周边的三维点云模型过程中，基于三维点云模型进行三维目标识别，从复杂环境中识别对应的铁路沿线目标结构物；三维目标识别包括对模型点云、场景点云进行采样，获取稀疏关键点；对模型点云、场景点云的稀疏关键点进行描述子计算；利用铁路沿线地图搜索对应点对；使用对应点聚类算法将对应点对聚类为待识别模型；通过对应模型的变换矩阵识别对待识别模型，获取对应的识别结果。可减少后期铁路沿线识别过程中关键点相互匹配的时间，加速识别过程。
在另一实施例中，所述无人机控制模块采用分布式数据存储管理技术、挖掘性分析算法和大规模并行处理技术对海量数据实时处理，分析铁路沿线观测范围内数据信息。
上述技术方案的工作原理为：采用分布式数据存储管理技术、挖掘性分析算法和大规模并行处理技术对海量数据实时处理，分析物联网防洪防汛监控采集的数据，实现对全路管辖线路的洪汛实时监测，通过前端可视化技术为铁路部门提供全方位实时防洪防汛监测的展示平台。
上述技术方案的有益效果为：所述无人机控制模块采用分布式数据存储管理技术、挖掘性分析算法和大规模并行处理技术对海量数据实时处理，分析铁路沿线观测范围内数据信息。实现对全路管辖线路的洪汛实时监测，通过前端可视化技术为铁路部门提供全方位实时防洪防汛监测的展示平台。
在另一实施例中，所述预警分析模块将监测数据与观测数据及其他外部数据(天气预报，雷达数据，卫星云图)相结合进行预警数据分析，在数据异常情况下能够自动报警提示，将相关预警通过5G网络实时推送，提示工作人员进行相关的应急操作。
上述技术方案的工作原理为：所述预警分析模块将监测数据与观测数据及其他外部数据(天气预报，雷达数据，卫星云图)相结合进行预警数据分析，在数据异常情况下能够自动报警提示，将相关预警通过5G网络实时推送，提示工作人员进行相关的应急操作。
上述技术方案的有益效果为：所述预警分析模块将监测数据与观测数据及其他外部数据(天气预报，雷达数据，卫星云图)相结合进行预警数据分析，在数据异常情况下能够自动报警提示，将相关预警通过5G网络实时推送，提示工作人员进行相关的应急操作。
在另一实施例中，所述应急调度模块用于铁路沿线汛情事故应急处理，包括各类汛情类型的预案，并能根据不同事故类型的子类预案，发生异常事件时，系统启动预案调用，调集前期所收集的信息，立即召集各部门的相关人员进行调度指挥及应急处理，在5G网络的支持下，应急指挥调度能更快速准备执行，确保事故发生后，将相关损失降低至最低。
上述技术方案的工作原理为：所述应急调度模块用于铁路沿线汛情事故应急处理，包括各类汛情类型的预案，并能根据不同事故类型的子类预案，发生异常事件时，系统启动预案调用，调集前期所收集的信息，立即召集各部门的相关人员进行调度指挥及应急处理，在5G网络的支持下，应急指挥调度能更快速准备执行，确保事故发生后，将相关损失降低至最低。
无人机智能巡检系统在工作时，无人机运行中基于与路径节点集合Xi相关的最优性、安全性和平滑性约束，对约束成本值进行加权计算，总成本函数的计算公式为：
其中，bk表示权重系数，F1、F2、F3和F4分别表示路径长度成本、路径安全成本、飞行高度成本和转向角(或爬升角)相关的约束成本值。
通过总成本函数的计算函数，获取无人机飞行的最优路径规划，提高巡检工作效率。
上述技术方案的有益效果为：所述应急调度模块用于铁路沿线汛情事故应急处理，包括各类汛情类型的预案，并能根据不同事故类型的子类预案，发生异常事件时，系统启动预案调用，调集前期所收集的信息，立即召集各部门的相关人员进行调度指挥及应急处理，在5G网络的支持下，应急指挥调度能更快速准备执行，确保事故发生后，将相关损失降低至最低。
在另一实施例中，所述通信模块采用B/S应用模式，以GIS为展示平台，接入全路沿线降雨量信息，显示铁路沿线实时雨量，为防洪应急指挥提供第一手雨情信息；将天气预报图、卫星云图、测雨雷达图、台风的实时气象信息与全国铁路电子地图进行整合，对铁路沿线未来短时雨情进行预判。
上述技术方案的工作原理为：所述通信模块采用B/S应用模式，以GIS为展示平台，接入全路沿线降雨量信息，显示铁路沿线实时雨量，为防洪应急指挥提供第一手雨情信息；将天气预报图、卫星云图、测雨雷达图、台风的实时气象信息与全国铁路电子地图进行整合，对铁路沿线未来短时雨情进行预判。
上述技术方案的有益效果为：所述通信模块采用B/S应用模式，以GIS为展示平台，接入全路沿线降雨量信息，准确显示铁路沿线实时雨量，为防洪应急指挥提供第一手雨情信息；将天气预报图、卫星云图、测雨雷达图、台风等实时气象信息与全国铁路电子地图进行整合。实现了铁路沿线未来短时雨情的精确预判。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统，其特征在于，包括：无人机监测单元、防洪防汛监管单元和智能分析预警单元；
所述无人机监测单元用于通过无人机设置定点巡航采集铁路沿线观测范围内数据信息；
所述防洪防汛监管单元用于控制无人机对铁路沿线进行智能巡检操作，对采集的数据信息进行存储以及管理；
所述智能分析预警单元用于对采集铁路沿线数据信息进行智能分析，通过分析预测当前铁路沿线防汛情况；
所述智能分析预警单元包括：预警分析模块、应急调度模块和终端；
所述预警分析模块用于基于深度学习预警模型对当前采集的铁路沿线观测范围内数据信息进行分析预测，获取监测预警结果；
所述应急调度模块用于当监测预警结果显示铁路沿线水位达到某一预警值时，启动应急调度工作模式；
所述终端用于实时显示铁路沿线观测范围内数据信息，铁路沿线工作人员通过终端对无人机进行控制操作以及查看所需数据；
所述应急调度模块包括：应急预案子模块；
通过应急预案子模块对铁路沿线汛情事故进行应急处理，应急预案包括各类汛情类型的预案，在应急处理过程中，根据不同事故类型进行子类预案推荐，发生异常事件时，系统启动预案调用，调集存储模块中的信息，召集各部门的相关人员进行调度指挥及应急处理，在5G网络的支持下，应急指挥调度执行对应调度指令；
无人机智能巡检系统在工作时，无人机运行中基于与路径节点集合Xi相关的最优性、安全性和平滑性约束，对约束成本值进行加权计算，总成本函数的计算公式为：
其中，bk表示权重系数，F1、F2、F3和F4分别表示路径长度成本、路径安全成本、飞行高度成本和转向角或爬升角相关的约束成本值；
通过总成本函数的计算函数，获取无人机飞行的最优路径规划，提高巡检工作效率。
2.根据权利要求1所述的应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统，其特征在于，所述无人机监测单元包括：传感器和无人机视频监控模块；
所述传感器用于采集铁路沿线设定重点区域的现场雨量以及防汛信息数据；
所述无人机视频监控模块用于通过设定的定点巡航采集铁路沿线设定重点观测范围的视频数据。
3.根据权利要求1所述的应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统，其特征在于，所述防洪防汛监管单元包括：存储模块、无人机控制模块和通信模块；
所述存储模块用于存储采集铁路沿线观测范围内的数据信息以及历史数据信息；
所述无人机控制模块用于根据设定定点巡航路径控制无人机运行以及采集对应数据信息；
所述通信模块用于通过通信感知技术与5G网络技术进行数据无线传输。
4.根据权利要求2所述的应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统，其特征在于，所述无人机视频监控模块包括：拍摄角度预设子模块；
铁路沿线根据无人机控制模块设置的起飞、返航、飞行高度、拍摄航片角度的命令控制无人机按照预设航线飞行，通过拍摄角度预设子模块调整无人机飞行角度后按照预设航向和旁向重叠度进行拍摄；无人机在获取航摄影像后，基于航空摄影测量规范的情况下，根据每张航片的定位数据和姿态信息检验航带弯曲度和航线高度差获取对应航拍图像数据；
无人机视频监控模块按照预设航线、飞行高度和影像航向、旁向重叠度对铁路沿线目标区域进行连续影像采集，通过无人机影像匹配重建铁路线路环境及周边的三维点云模型。
5.根据权利要求4所述的应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统，其特征在于，在通过无人机影像匹配重建铁路线路环境及周边的三维点云模型过程中，基于三维点云模型进行三维目标识别，从复杂环境中识别对应的铁路沿线目标结构物；
三维目标识别包括对模型点云、场景点云进行采样，获取稀疏关键点；对模型点云、场景点云的稀疏关键点进行描述子计算；利用铁路沿线地图搜索对应点对；使用对应点聚类算法将对应点对聚类为待识别模型；通过对应模型的变换矩阵识别对待识别模型，获取对应的识别结果。
6.根据权利要求3所述的应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统，其特征在于，所述无人机控制模块采用分布式数据存储管理技术、挖掘性分析算法和大规模并行处理技术对海量数据实时处理，分析铁路沿线观测范围内数据信息。
7.根据权利要求1所述的应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统，其特征在于，所述预警分析模块将监测数据与观测数据、外部数据相结合进行预警数据分析，在数据异常情况下自动报警提示，将相关预警通过5G网络实时推送，提示工作人员进行相关的应急操作。
8.根据权利要求3所述的应用于铁路沿线防汛领域的无人机智能巡检系统，其特征在于，所述通信模块采用B/S应用模式，以GIS为展示平台，接入全路沿线降雨量信息，显示铁路沿线实时雨量，为防洪应急指挥提供雨情信息；将天气预报图、卫星云图、测雨雷达图、台风的实时气象信息与全国铁路电子地图进行整合，对铁路沿线未来短时雨情进行预判。
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