CN117237438B - 一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配方法与终端 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配方法与终端，获取GIS三维模型以及无人机航拍的视频数据以及飞行数据；根据所述飞行数据中的飞行速度、飞行高度以及经纬度信息，确定无人机在三维模型中的飞行轨迹；结合飞行数据中的镜头数据，计算视频视角与三维模型之间的匹配关系，根据所述匹配关系在三维模型中创建视频模型进行展示；本发明通过无人机的飞行数据确定视频视角将视频数据匹配至三维模型中进行展示，从而可以直观地展示无人机视频拍摄范围，可以精确地定位视频内容在三维场景中的位置，为及时发现和解决问题提供了准确的定位信息。
Description
技术领域
本发明涉及无人机巡查技术领域，特别涉及一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配方法与终端。
背景技术
目前在河道巡查中普遍采用GIS+无人机的展现方式，在GIS地图中渲染无人机飞行轨迹，同时在视频窗口中播放无人机视频，使视频和无人机飞行轨迹同步展示，如图1所示。
但其存在如下缺点：
无法直观地在地图上展现出无人机视频拍摄范围。只能根据无人机的飞行轨迹来大致判断视频覆盖的区域，无法精确地呈现出视频内容在三维场景中的实际范围。无法精准定位视频内容在三维场景中的位置。在无人机拍摄的视频中发现问题时，例如发现河道某个位置存在异常，只能根据视频画面进行预估，无法精确获取问题点的实际地理位置。这可能导致定位不准确，延误处理时间，甚至影响后续的调查和决策。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配方法与终端，能够在三维模型中直观地展示无人机视频拍摄范围。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配方法，包括步骤：
S1、获取GIS三维模型以及无人机航拍的视频数据以及飞行数据；
S2、根据所述飞行数据中的飞行速度、飞行高度以及经纬度信息，确定无人机在三维模型中的飞行轨迹；
S3、结合飞行数据中的镜头数据，计算视频视角与三维模型之间的匹配关系，根据所述匹配关系在三维模型中创建视频模型进行展示。
为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：
一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配终端，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
S1、获取GIS三维模型以及无人机航拍的视频数据以及飞行数据；
S2、根据所述飞行数据中的飞行速度、飞行高度以及经纬度信息，确定无人机在三维模型中的飞行轨迹；
S3、结合飞行数据中的镜头数据，计算视频视角与三维模型之间的匹配关系，根据所述匹配关系在三维模型中创建视频模型进行展示。
本发明的有益效果在于：本发明的一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配方法与终端，通过无人机的飞行数据确定视频视角将视频数据匹配至三维模型中进行展示，从而可以直观地展示无人机视频拍摄范围，可以精确地定位视频内容在三维场景中的位置，为及时发现和解决问题提供了准确的定位信息。
附图说明
图1为现有的GIS+无人机的展现方式示例图；
图2为本发明实施例的一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配方法的效果示例图；
图3为本发明实施例的一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配方法的简要流程图；
图4为本发明实施例的一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配方法的流程图；
图5为本发明实施例的一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配终端的结构图；
标号说明：
1、一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配终端；2、处理器；3、存储器。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
请参照图3以及图4，一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配方法，包括步骤：
S1、获取GIS三维模型以及无人机航拍的视频数据以及飞行数据；
S2、根据所述飞行数据中的飞行速度、飞行高度以及经纬度信息，确定无人机在三维模型中的飞行轨迹；
S3、结合飞行数据中的镜头数据，计算视频视角与三维模型之间的匹配关系，根据所述匹配关系在三维模型中创建视频模型进行展示。
从上述描述可知，本发明的有益效果在于：本发明的一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配方法与终端，通过无人机的飞行数据确定视频视角将视频数据匹配至三维模型中进行展示，从而可以直观地展示无人机视频拍摄范围，可以精确地定位视频内容在三维场景中的位置，为及时发现和解决问题提供了准确的定位信息。
进一步的，所述镜头数据包括镜头旋转角度以及镜头焦距；
步骤S3包括步骤：
S31、根据镜头焦距和无人机与地面目标的水平距离，计算出镜头的镜头视场角；
S32、根据所述镜头视场角和所述镜头旋转角度，计算无人机在水平方向和垂直方向上的视角范围；
S33、根据所述飞行高度以及所述视角范围，计算视频矩形在三维模型上的投影大小；
S34、根据所述投影大小，利用三维渲染引擎将视频数据与三维模型进行合拢，结合时间轴使其跟随无人机的飞行轨迹移动。
由上述描述可知，基于上述步骤，根据无人机飞行数据以及镜头旋转角度、镜头焦距，计算视频数据在三维模型中的投影大小，从而利用三维渲染引擎合拢对视频数据和三维模型进行合拢，保证视频数据和三维模型的匹配准确度。
进一步地，步骤S31中所述镜头视场角的计算具体为：
水平视场角＝2*atan(焦镜头距/(2*d))；
垂直视场角＝2*atan(焦镜头距/(2*(d+H)))；
其中，d表示无人机与地面目标的水平距离，H表示无人机的海拔飞行高度。
由上述描述可知，镜头视场角的计算如上所示。
进一步地，步骤S32中所述视角范围的计算具体为：
水平视角范围＝[水平视场角-|水平旋转角度|，水平视场角+|水平旋转角度|]；
垂直视角范围＝[垂直视场角，垂直视场角]。
由上述描述可知，视角范围的计算步骤如上所示。
进一步地，步骤S3中所述投影大小的计算具体为：
水平视角覆盖距离＝d*tan(水平视角范围/2)；
垂直视角覆盖距离＝d*tan(垂直视角范围/2)；
其中，d表示无人机与地面目标的水平距离。
由上述描述可知，投影大小包括水平视角覆盖距离和垂直视角覆盖距离，其计算方式如上所示。
请参照图5，一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配终端，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
S1、获取GIS三维模型以及无人机航拍的视频数据以及飞行数据；
S2、根据所述飞行数据中的飞行速度、飞行高度以及经纬度信息，确定无人机在三维模型中的飞行轨迹；
S3、结合飞行数据中的镜头数据，计算视频视角与三维模型之间的匹配关系，根据所述匹配关系在三维模型中创建视频模型进行展示。
从上述描述可知，本发明的有益效果在于：本发明的一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配方法与终端，通过无人机的飞行数据确定视频视角将视频数据匹配至三维模型中进行展示，从而可以直观地展示无人机视频拍摄范围，可以精确地定位视频内容在三维场景中的位置，为及时发现和解决问题提供了准确的定位信息。
进一步的，所述镜头数据包括镜头旋转角度以及镜头焦距；
步骤S3包括步骤：
S31、根据镜头焦距和无人机与地面目标的水平距离，计算出镜头的镜头视场角；
S32、根据所述镜头视场角和所述镜头旋转角度，计算无人机在水平方向和垂直方向上的视角范围；
S33、根据所述飞行高度以及所述视角范围，计算视频矩形在三维模型上的投影大小；
S34、根据所述投影大小，利用三维渲染引擎将视频数据与三维模型进行合拢，结合时间轴使其跟随无人机的飞行轨迹移动。
由上述描述可知，基于上述步骤，根据无人机飞行数据以及镜头旋转角度、镜头焦距，计算视频数据在三维模型中的投影大小，从而利用三维渲染引擎合拢对视频数据和三维模型进行合拢，保证视频数据和三维模型的匹配准确度。
进一步地，步骤S31中所述镜头视场角的计算具体为：
水平视场角＝2*atan(焦镜头距/(2*d))；
垂直视场角＝2*atan(焦镜头距/(2*(d+H)))；
其中，d表示无人机与地面目标的水平距离，H表示无人机的海拔飞行高度。
由上述描述可知，镜头视场角的计算如上所示。
进一步地，步骤S32中所述视角范围的计算具体为：
水平视角范围＝[水平视场角-|水平旋转角度|，水平视场角+|水平旋转角度|]；
垂直视角范围＝[垂直视场角，垂直视场角]。
由上述描述可知，视角范围的计算步骤如上所示。
进一步地，步骤S3中所述投影大小的计算具体为：
水平视角覆盖距离＝d*tan(水平视角范围/2)；
垂直视角覆盖距离＝d*tan(垂直视角范围/2)；
其中，d表示无人机与地面目标的水平距离。
由上述描述可知，投影大小包括水平视角覆盖距离和垂直视角覆盖距离，其计算方式如上所示。
本发明的一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配方法与终端，适用于适用于无人机采集的视频数据与GIS模型的匹配展示。
请参照图2至4，本发明的实施例一为：
一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配方法，包括步骤：
S1、获取GIS三维模型以及无人机航拍的视频数据以及飞行数据。
预先使用无人机进行航拍，建立特定范围内的三维模型数据。这些数据通常以某种3D格式(例如，b3dm)存储。同时，无人机也会拍摄到该范围内的视频数据。此外，无人机的飞行数据，如镜头旋转角度、飞行速度、高度以及经纬度等数据，也需要被记录下来。
在获取数据后，需要进行预处理。对于三维模型数据，这一步可能包括将其转换为通用的3D格式，以便于后续处理。对于无人机飞行数据，一般以Json格式得到，因此需要解析这些数据，提取出重要的飞行数据，如镜头旋转角度、飞行速度、高度以及经纬度等。
S2、根据所述飞行数据中的飞行速度、飞行高度以及经纬度信息，确定无人机在三维模型中的飞行轨迹。
本市实施例中，根据获取的飞行数据，可以确定三维模型与视频数据之间的匹配参数。首先，可以根据无人机的飞行速度、高度和经纬度信息，确定三维模型中对应的飞行轨迹。
S3、结合飞行数据中的镜头数据，计算视频视角与三维模型之间的匹配关系，根据所述匹配关系在三维模型中创建视频模型进行展示。
本实施例中，根据镜头的旋转角度，可以确定视频视角与三维模型之间的匹配关系。要在三维场景中创建一个视频模型，通过视频矩阵匹配算法，可以精确地对视频模型进行三维模型的旋转、平移和缩放操作，以匹配其在三维模型以及视频中的位置。
请参照图4，本发明的实施例二为：
一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配方法，与实施例一的区别在于，本实施例中步骤S3包括步骤：
S31、根据镜头焦距和无人机与地面目标的水平距离，计算出镜头的镜头视场角；
所述镜头视场角的计算具体为：
水平视场角＝2*atan(焦镜头距/(2*d))；
垂直视场角＝2*atan(焦镜头距/(2*(d+H)))；
其中，d表示无人机与地面目标的水平距离，H表示无人机的海拔飞行高度。
本实施例中，解析得到的无人机飞行数据相关参数包括：
H:无人机飞行高度(海拔)。
d:无人机与地面目标的水平距离。
α:无人机镜头的旋转角度(以水平方向为0度，逆时针为正)。
f:镜头焦距。
根据镜头焦距和无人机与地面目标的水平距离，可以计算出镜头的视场角(Fieldof View,FOV)。视场角是指镜头能够捕捉到的视野范围，通常以水平和垂直方向上的角度表示。假设镜头为理想镜头，则视场角的计算公式如下：
水平视场角＝2*atan(f/(2*d))；
垂直视场角＝2*atan(f/(2*(d+H)))。
S32、根据所述镜头视场角和所述镜头旋转角度，计算无人机在水平方向和垂直方向上的视角范围；
所述视角范围的计算具体为：
水平视角范围＝[水平视场角-|水平旋转角度|，水平视场角+|水平旋转角度|]；
垂直视角范围＝[垂直视场角，垂直视场角]。
本实施例中，根据无人机镜头的旋转角度，可以计算出镜头在水平方向上的旋转角度和垂直方向上的旋转角度。假设无人机镜头可以绕着垂直轴旋转，则水平方向上的旋转角度和垂直方向上的旋转角度分别为：
水平旋转角度＝α；
垂直旋转角度＝0(因为无人机镜头绕着垂直轴旋转)。
根据水平视场角、水平旋转角度和垂直视场角，可以计算出无人机在水平方向上的视角范围。同样地，根据垂直视场角和垂直旋转角度，可以计算出无人机在垂直方向上的视角范围。计算公式如下：
水平视角范围＝[水平视场角-|水平旋转角度|,水平视场角+|水平旋转角度|]；
垂直视角范围＝[垂直视场角,垂直视场角]。
S33、根据所述飞行高度以及所述视角范围，计算视频矩形在三维模型上的投影大小；
所述投影大小的计算具体为：
水平视角覆盖距离＝d*tan(水平视角范围/2)；
垂直视角覆盖距离＝d*tan(垂直视角范围/2)。
本实施例中，由于巡河过程中无人机的飞行高度较低，在不考虑地球曲率的影响下，可以计算出需要绘制的视频矩形在地面上的投影大小。计算公式如下：
水平视角覆盖距离＝无人机与地面目标的水平距离*tan(水平视角范围
/2)；
垂直视角覆盖距离＝无人机与地面目标的水平距离*tan(垂直视角范围
/2)。
S34、根据所述投影大小，利用三维渲染引擎将视频数据与三维模型进行合拢，结合时间轴使其跟随无人机的飞行轨迹移动。
本实施例中，最后一步是生成最终的渲染效果。这一步通常使用三维渲染引擎来实现。使用Cesium这样的三维渲染引擎，对变换后的三维模型进行渲染。同时，将渲染后的三维模型与无人机拍摄的视频数据进行合成，使其跟随无人机的飞行轨迹移动，如图2所示。这样，就生成了最终的渲染效果。其中，视频数据与无人机飞行轨迹，需要根据时间轴进行匹配对应。
请参照图5，本发明的实施例三为：
一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配终端1，包括处理器2、存储器3以及存储在所述存储器3中并可在所述处理器2上运行的计算机程序，所述处理器2执行所述计算机程序时实现以上实施例一或二的一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配方法中的步骤。
综上所述，本发明提供的一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配方法与终端，通过无人机的飞行数据确定视频视角将视频数据匹配至三维模型中进行展示，从而可以直观地展示无人机视频拍摄范围，可以精确地定位视频内容在三维场景中的位置，为及时发现和解决问题提供了准确的定位信息。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (2)
1.一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配方法，其特征在于，包括步骤：
S0、预先使用无人机进行航拍，建立特定范围内的三维模型数据，并导出为3D格式以构建GIS三维模型；
S1、获取所述GIS三维模型以及无人机航拍的视频数据以及飞行数据；
S2、根据所述飞行数据中的飞行速度、飞行高度以及经纬度信息，确定无人机在所述GIS三维模型中的飞行轨迹；
S3、结合飞行数据中的镜头数据，计算视频视角与所述GIS三维模型之间的匹配关系，根据所述匹配关系在所述GIS三维模型中创建视频模型进行展示；
所述镜头数据包括镜头旋转角度以及镜头焦距；
步骤S3包括步骤：
S31、根据镜头焦距和无人机与地面目标的水平距离，计算出镜头的镜头视场角；
步骤S31中所述镜头视场角的计算具体为：
水平视场角＝2*atan(焦镜头距/(2*d))；
垂直视场角＝2*atan(焦镜头距/(2*(d+H)))；
其中，d表示无人机与地面目标的水平距离，H表示无人机的海拔飞行高度；
S32、根据所述镜头视场角和所述镜头旋转角度，计算无人机在水平方向和垂直方向上的视角范围；
无人机镜头绕着垂直轴旋转，则水平方向上的旋转角度和垂直方向上的旋转角度分别为：
水平旋转角度＝α；
垂直旋转角度＝0；
步骤S32中所述视角范围的计算具体为：
水平视角范围＝[水平视场角-|水平旋转角度|，水平视场角+|水平旋转角度|]；
垂直视角范围＝[垂直视场角，垂直视场角]；
S33、根据所述飞行高度以及所述视角范围，计算视频矩形在三维模型上的投影大小；
所述投影大小的计算具体为：
水平视角覆盖距离＝d*tan(水平视角范围/2)；
垂直视角覆盖距离＝d*tan(垂直视角范围/2)；
其中，d表示无人机与地面目标的水平距离；
S34、根据所述投影大小，利用三维渲染引擎将视频数据与三维模型进行合拢，结合时间轴使其跟随无人机的飞行轨迹移动。
2.一种三维模型和无人机视频数据的范围匹配终端，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
S0、预先使用无人机进行航拍，建立特定范围内的三维模型数据，并导出为3D格式以构建GIS三维模型；
S1、获取所述GIS三维模型以及无人机航拍的视频数据以及飞行数据；
S2、根据所述飞行数据中的飞行速度、飞行高度以及经纬度信息，确定无人机在所述GIS三维模型中的飞行轨迹；
S3、结合飞行数据中的镜头数据，计算视频视角与所述GIS三维模型之间的匹配关系，根据所述匹配关系在所述GIS三维模型中创建视频模型进行展示；
所述镜头数据包括镜头旋转角度以及镜头焦距；
步骤S3包括步骤：
S31、根据镜头焦距和无人机与地面目标的水平距离，计算出镜头的镜头视场角；
步骤S31中所述镜头视场角的计算具体为：
水平视场角＝2*atan(焦镜头距/(2*d))；
垂直视场角＝2*atan(焦镜头距/(2*(d+H)))；
其中，d表示无人机与地面目标的水平距离，H表示无人机的海拔飞行高度；
S32、根据所述镜头视场角和所述镜头旋转角度，计算无人机在水平方向和垂直方向上的视角范围；
无人机镜头绕着垂直轴旋转，则水平方向上的旋转角度和垂直方向上的旋转角度分别为：
水平旋转角度＝α；
垂直旋转角度＝0；
步骤S32中所述视角范围的计算具体为：
水平视角范围＝[水平视场角-|水平旋转角度|，水平视场角+|水平旋转角度|]；
垂直视角范围＝[垂直视场角，垂直视场角]；
S33、根据所述飞行高度以及所述视角范围，计算视频矩形在三维模型上的投影大小；
所述投影大小的计算具体为：
水平视角覆盖距离＝d*tan(水平视角范围/2)；
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|---|---|
| CN (1) | CN117237438B (zh) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109618134A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-04-12 | 北京智汇云舟科技有限公司 | 一种无人机动态视频三维地理信息实时融合系统及方法 |
| CN115937440A (zh) * | 2022-09-29 | 2023-04-07 | 浙江静远电力实业有限公司 | 一种无人机实时视频与三维场景融合的方法 |
Family Cites Families (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5020621B2 (ja) * | 2006-12-18 | 2012-09-05 | クラリオン株式会社 | 運転支援装置 |
| JP2012142673A (ja) * | 2010-12-28 | 2012-07-26 | Nikon Corp | 撮像装置 |
| CN105809729B (zh) * | 2016-03-04 | 2019-04-26 | 深圳华强数码电影有限公司 | 一种虚拟场景的球形全景渲染方法 |
| CN107247458A (zh) * | 2017-05-24 | 2017-10-13 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 无人机视频图像目标定位系统、定位方法及云台控制方法 |
| CN109523579B (zh) * | 2018-11-12 | 2021-03-05 | 北京联海信息系统有限公司 | 一种无人机视频图像与三维地图的匹配方法和装置 |
| CN110109188A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-08-09 | 江苏首控制造技术有限公司 | 一种无人机水面三角定位搜救方法 |
| CN114641984A (zh) * | 2019-10-29 | 2022-06-17 | 苏州随闻智能科技有限公司 | 视频图像显示方法和装置 |
| CN111242975B (zh) * | 2020-01-07 | 2023-08-25 | 影石创新科技股份有限公司 | 自动调整视角的全景视频渲染方法、存储介质及计算机设备 |
| CN111640181A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-09-08 | 佳都新太科技股份有限公司 | 一种交互式视频投影方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111586360B (zh) * | 2020-05-14 | 2021-09-10 | 佳都科技集团股份有限公司 | 一种无人机投影方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111836012B (zh) * | 2020-06-28 | 2022-05-13 | 航天图景（北京）科技有限公司 | 基于三维场景的视频融合与视频联动方法及电子设备 |
| CN114846295A (zh) * | 2020-12-17 | 2022-08-02 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 一种可移动平台的控制方法、装置及可移动平台 |
| CN113115001B (zh) * | 2021-04-13 | 2022-11-04 | 大庆安瑞达科技开发有限公司 | 一种油气田视频监控实时三维投影融合方法 |
| CN115953298A (zh) * | 2022-12-28 | 2023-04-11 | 北京广图软件科技有限公司 | 基于虚幻引擎的实景视频与三维虚拟模型的虚实融合方法 |
| CN116165653A (zh) * | 2022-12-30 | 2023-05-26 | 山东神戎电子股份有限公司 | 一种雷达光电联动目标跟踪方法 |
-
2023
- 2023-09-18 CN CN202311200220.4A patent/CN117237438B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109618134A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-04-12 | 北京智汇云舟科技有限公司 | 一种无人机动态视频三维地理信息实时融合系统及方法 |
| CN115937440A (zh) * | 2022-09-29 | 2023-04-07 | 浙江静远电力实业有限公司 | 一种无人机实时视频与三维场景融合的方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117237438A (zh) | 2023-12-15 |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant |