CN117891270A - 一种智慧巡检系统智能分析调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及巡检系统分析调度领域，具体公开一种智慧巡检系统智能分析调度方法，本发明通过获取空‑地协作机器人巡检系统中地面车和无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线，在任务区域内的巡逻路段采用环绕式、包围式的路径巡检，在任务区域之间的途经路段采用最短路径巡检，进而确保巡检范围能够全面覆盖任务区域，同时提高巡检效率；分析地面车和无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的适宜速度，进而在保证巡检安全和拍摄画面清晰的前提下，提高巡检效率；分析目标地区中各任务区域在地面维度和在空中维度的各特征图像，并进行反馈，实现对目标地区进行可靠的、持续的和覆盖式巡检。

Description

一种智慧巡检系统智能分析调度方法

技术领域

本发明涉及巡检系统分析调度领域，涉及到一种智慧巡检系统智能分析调度方法。

背景技术

巡检巡逻是机器人应用最为广泛的领域之一，大到森林、河流等自然资源分布，小到工业园、城市管廊和工业机房等室内环境，机器人代替人类执行巡检工作可以有效提高工作效率，还能满足巡逻范围广、监测频率高和任务时间长等要求。

现有的智能巡检系统存在一些不足：第一方面，现有的智能巡检系统往往采用地面巡检或者空中巡检的单一化巡检方式，而地面巡检和空中巡检各有其优劣势，现有的智能巡检系统没有将两种方式进行结合，进而存在巡检范围覆盖不全面或者巡检续航能力不足等问题，从而无法实现可靠的、全方位的巡检。

第二方面，现有的智能巡检系统缺乏对巡检路径的深入分析，巡检路径不仅要考虑路径最短进而提高巡检效率，同时需要确保巡检范围能全面覆盖任务区域。

第三方面，现有的智能巡检系统缺乏对巡检速度的深入分析，巡检速度过慢，耗费大量时间，巡检效率低，而巡检速度过快，导致拍摄画面出现抖动、模糊等不良现象，无法保证监控质量。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种智慧巡检系统智能分析调度方法，具体技术方案如下：一种智慧巡检系统智能分析调度方法，包括如下步骤：步骤一、巡检任务区域获取：获取目标地区中需要巡检的各区域，将其记为目标地区中各任务区域。

步骤二、地面车行驶路线分析：获取空-地协作机器人巡检系统中地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线，拼接得到空-地协作机器人巡检系统中地面车在目标地区中各任务区域的行驶路线，将其记为地面车在目标地区中各任务区域的行驶路线。

步骤三、无人机飞行路线分析：获取空-地协作机器人巡检系统中无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线，拼接得到空-地协作机器人巡检系统中无人机在目标地区中各任务区域的飞行路线，将其记为无人机在目标地区中各任务区域的飞行路线。

步骤四、地面车及无人机适宜速度分析：获取地面车和无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的安全速度和所需通行时长，进一步分析地面车和无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的适宜速度。

步骤五、任务区域地面特征图像采集：采集目标地区中各任务区域的各地面子区域的图像，进一步筛选得到目标地区中各任务区域在地面维度的各特征图像。

步骤六、任务区域空中特征图像采集：采集目标地区中各任务区域的各空中子区域的图像，进一步筛选得到目标地区中各任务区域在空中维度的各特征图像。

步骤七、任务区域巡检信息反馈：将目标地区中各任务区域在地面维度和在空中维度的各特征图像反馈至目标地区的远程监控终端。

在上述实施例的基础上，所述步骤二的具体分析过程包括：在目标地区的地面路网中标注目标地区中各任务区域的位置，设定空-地协作机器人巡检系统的巡检起点和巡检终点，得到空-地协作机器人巡检系统的巡检顺序。

按照空-地协作机器人巡检系统的巡检顺序，获取目标地区地面路网中目标地区中各任务区域与其相邻下一任务区域之间的最短路径，将其记为空-地协作机器人巡检系统中地面车在目标地区中各任务区域的途经路线。

在上述实施例的基础上，所述步骤二的具体分析过程还包括：获取目标地区中各任务区域的边界线，将其记为空-地协作机器人巡检系统中地面车在目标地区中各任务区域的巡逻路线，将空-地协作机器人巡检系统中地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线进行拼接，得到空-地协作机器人巡检系统中地面车在目标地区中各任务区域的行驶路线，将其记为地面车在目标地区中各任务区域的行驶路线，并反馈至地面车的控制中心。

在上述实施例的基础上，所述步骤三的具体分析过程包括：在目标地区的地图中标注目标地区中各任务区域的位置，按照空-地协作机器人巡检系统的巡检顺序，获取目标地区中各任务区域与其相邻下一任务区域之间的两点连线，将其记为空-地协作机器人巡检系统中无人机在目标地区中各任务区域的途经路线。

在上述实施例的基础上，所述步骤三的具体分析过程还包括：提取数据库中存储的目标地区中各任务区域的空间模型，得到目标地区中各任务区域的建筑最高高度和占地区域的外切圆半径，将其分别记为目标地区中各任务区域的纵向高度和横向占地圆域半径。

获取空-地协作机器人巡检系统中无人机的监控视野。

设定任务区域的纵向高度、无人机的监控视野与无人机巡逻螺旋曲线相邻两匝螺旋线间垂直距离之间的关系函数，根据目标地区中各任务区域的纵向高度和无人机的监控视野，得到目标地区中各任务区域中无人机巡逻螺旋曲线相邻两匝螺旋线之间的垂直距离。

设定任务区域的横向占地圆域半径、无人机的监控视野与无人机巡逻螺旋曲线相邻两匝螺旋线间水平距离之间的关系函数，根据目标地区中各任务区域的横向占地圆域半径和无人机的监控视野，得到目标地区中各任务区域中无人机巡逻螺旋曲线相邻两匝螺旋线之间的水平距离。

根据目标地区中各任务区域中无人机巡逻螺旋曲线相邻两匝螺旋线之间的垂直距离和水平距离，得到空-地协作机器人巡检系统中无人机在目标地区中各任务区域的巡逻路线。

将空-地协作机器人巡检系统中无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线进行拼接，得到空-地协作机器人巡检系统中无人机在目标地区中各任务区域的飞行路线，将其记为无人机在目标地区中各任务区域的飞行路线，并反馈至无人机的控制中心。

在上述实施例的基础上，所述步骤四的具体分析过程包括：获取地面车在目标地 区中各任务区域的途经路线的限制速度，将其记为地面车在目标地区中各任务区域的途经 路线的安全速度，并表示为，表示目标地区中第个任务区域的编号，，并获取地面车保证拍摄画面清晰时对应的最快行驶速度，将其记为地面车 在目标地区中各任务区域的巡逻路线的安全速度，并表示为。

同理，根据地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的安全速度的 分析方法，获取无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的安全速度，将其 分别记为。

获取地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的长度，将其分别记 为，结合地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的安全速度， 得到地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的所需通行时长，将其分别记 为。

获取无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的长度，将其分别记 为，结合无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的安全速度，得 到无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的所需通行时长，将其分别记为。

在上述实施例的基础上，所述步骤四的具体分析过程还包括：通过分析公式得到地面车在目标地区中各任务区域的 途经路线的适宜速度，其中表示预设的地面车和无人机在任务区域 途经路线的所需通行时长的偏差阈值，将其反馈至地面车的控制中心。

在上述实施例的基础上，所述步骤四的具体分析过程还包括：通过分析公式得到地面车在目标地区中各任务区域的巡 逻路线的适宜速度，其中表示预设的地面车和无人机在任务区域巡逻路线 的所需通行时长的偏差阈值，将其反馈至地面车的控制中心。

同理，根据地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的适宜速度的分析方法，获取无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的适宜速度，将其反馈至无人机的控制中心。

在上述实施例的基础上，所述步骤五的具体分析过程为：沿着地面车在目标地区中各任务区域的巡逻路线将目标地区中各任务区域中地面车的巡逻范围进行划分，得到目标地区中各任务区域的各地面子区域，采集目标地区中各任务区域的各地面子区域的图像。

提取数据库中存储的目标地区中各任务区域的参考图像，得到目标地区中各任务区域的各地面子区域的参考图像，将目标地区中各任务区域的各地面子区域的图像与其对应的参考图像进行比对，得到目标地区中各任务区域在地面维度的各特征图像。

在上述实施例的基础上，所述步骤六的具体分析过程为：沿着无人机在目标地区中各任务区域的巡逻路线将目标地区中各任务区域中无人机的巡逻范围进行划分，得到目标地区中各任务区域的各空中子区域。

提取数据库中存储的目标地区中各任务区域的参考图像，得到目标地区中各任务区域的各空中子区域的参考图像，将目标地区中各任务区域的各空中子区域的图像与其对应的参考图像进行比对，得到目标地区中各任务区域在空中维度的各特征图像。

相对于现有技术，本发明所述的一种智慧巡检系统智能分析调度方法以下有益效果：1.本发明采用空-地协作机器人巡检系统对任务区域进行巡检，通过无人机对任务区域进行空中巡检，并通过地面车对任务区域进行地面巡检，同时地面车对无人机进行充能，进而实现可靠的、持续的和覆盖式巡检。

2.本发明在任务区域内的巡逻路段采用环绕式、包围式的路径巡检，在任务区域之间的途经路段采用最短路径巡检，进而确保巡检范围能够全面覆盖任务区域，同时提高巡检效率。

3.本发明考虑到巡检的安全、监控画面的质量和无人机与地面车的协作等因素，分析无人机和地面车在任务区域内巡逻路径和任务区域之间途经路径的适宜速度，进而在保证巡检安全和拍摄画面清晰的前提下，提高巡检效率。

4.本发明通过监测目标地区中各任务区域是否存在异常，获取目标地区中各任务区域在地面维度和在空中维度的各特征图像，并进行反馈，实现目标地区全方位、可靠的巡检。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的方法流程示意图。

图2为本发明的地面车在目标地区中任务区域的途经路线和巡逻路线示意图。

图3为本发明的无人机在目标地区中任务区域的途经路线和巡逻路线示意图。

图4为本发明的目标地区中任务区域的地面子区域和空中子区域示意图。

附图标记：1.目标地区；2.任务区域A；3.任务区域B；4.地面车在目标地区中任务区域的途经路线；5.地面车在目标地区中任务区域的巡逻路线；6.无人机在目标地区中任务区域的途经路线；7.无人机在目标地区中任务区域的巡逻路线；8.任务区域的地面子区域；9.任务区域的空中子区域。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本发明提供的一种智慧巡检系统智能分析调度方法，包括如下步骤：步骤一、巡检任务区域获取：获取目标地区中需要巡检的各区域，将其记为目标地区中各任务区域。

步骤二、地面车行驶路线分析：获取空-地协作机器人巡检系统中地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线，拼接得到空-地协作机器人巡检系统中地面车在目标地区中各任务区域的行驶路线，将其记为地面车在目标地区中各任务区域的行驶路线。

作为一种优选方案，所述步骤二的具体分析过程包括：在目标地区的地面路网中标注目标地区中各任务区域的位置，设定空-地协作机器人巡检系统的巡检起点和巡检终点，得到空-地协作机器人巡检系统的巡检顺序。

需要说明的是，空-地协作机器人巡检系统的巡检起点和巡检终点表示空-地协作机器人巡检系统第一个巡检的任务区域和最后一个巡检的任务区域。

需要说明的是，空-地协作机器人巡检系统是指将地面车对地面的巡检和无人机对空域的巡检相结合的全覆盖式巡检系统，其中地面车和无人机均装设有高清摄像头等监控设备。

需要说明的是，空-地协作机器人巡检系统中地面车搭载无人机对任务区域进行巡检时，如果遇到地面车无法越过的复杂环境，无人机起飞对复杂区域进行巡检，无人车继续执行巡检任务。无人机在能量不足时，能够返回地面车进行充能，然后继续执行巡检任务。地面车还能起到增强无人机网络信号的作用。

在本实施例中，本发明采用空-地协作机器人巡检系统对任务区域进行巡检，通过无人机对任务区域进行空中巡检，并通过地面车对任务区域进行地面巡检，同时地面车对无人机进行充能，进而实现可靠的、持续的和覆盖式巡检。

参阅图2所示，按照空-地协作机器人巡检系统的巡检顺序，获取目标地区地面路网中目标地区中各任务区域与其相邻下一任务区域之间的最短路径，将其记为空-地协作机器人巡检系统中地面车在目标地区中各任务区域的途经路线。

需要说明的是，按照空-地协作机器人巡检系统的巡检顺序，地面车在目标地区中最后一个任务区域的途经路线为设定的路线。

在另一个具体实施例中，地面车在任务区域的途经路线为任务区域与其相邻上一任务区域之间的最短路径，其中，地面车在目标地区中第一个任务区域的途经路线为设定的路线。

作为一种优选方案，所述步骤二的具体分析过程还包括：获取目标地区中各任务区域的边界线，将其记为空-地协作机器人巡检系统中地面车在目标地区中各任务区域的巡逻路线，将空-地协作机器人巡检系统中地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线进行拼接，得到空-地协作机器人巡检系统中地面车在目标地区中各任务区域的行驶路线，将其记为地面车在目标地区中各任务区域的行驶路线，并反馈至地面车的控制中心。

步骤三、无人机飞行路线分析：获取空-地协作机器人巡检系统中无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线，拼接得到空-地协作机器人巡检系统中无人机在目标地区中各任务区域的飞行路线，将其记为无人机在目标地区中各任务区域的飞行路线。

作为一种优选方案，所述步骤三的具体分析过程包括：参阅图3所示，在目标地区的地图中标注目标地区中各任务区域的位置，按照空-地协作机器人巡检系统的巡检顺序，获取目标地区中各任务区域与其相邻下一任务区域之间的两点连线，将其记为空-地协作机器人巡检系统中无人机在目标地区中各任务区域的途经路线。

需要说明的是，按照空-地协作机器人巡检系统的巡检顺序，无人机在目标地区中最后一个任务区域的途经路线为设定的路线。

在另一个具体实施例中，无人机在任务区域的途经路线为任务区域与其相邻上一任务区域之间的两点连线，其中，无人机在目标地区中第一个任务区域的途经路线为设定的路线。

作为一种优选方案，所述步骤三的具体分析过程还包括：提取数据库中存储的目标地区中各任务区域的空间模型，得到目标地区中各任务区域的建筑最高高度和占地区域的外切圆半径，将其分别记为目标地区中各任务区域的纵向高度和横向占地圆域半径。

需要说明的是，获取目标地区中各任务区域的空间模型的具体方法为：采集目标地区中各任务区域的各角度图像，拼接得到目标地区中各任务区域的实景图像，根据目标地区中各任务区域的实景图像，提取目标地区中各任务区域中各建筑物及各构筑物的几何特征，进一步利用计算机建模软件构建目标地区中各任务区域的空间模型。

需要说明的是，无人机的监控视野表示无人机监控范围的面积。

获取空-地协作机器人巡检系统中无人机的监控视野。

需要说明的是，无人机在空中对任务区域进行巡逻的路线呈螺旋状曲线的形状。

需要说明的是，螺旋曲线相邻两匝螺旋线之间的垂直距离也称为螺距，螺旋曲线相邻两匝螺旋线之间的水平距离也称为螺距投影。

需要说明的是，任务区域的纵向高度、无人机的监控视野与无人机巡逻螺旋曲线相邻两匝螺旋线间垂直距离之间的关系函数为三元函数。

设定任务区域的纵向高度、无人机的监控视野与无人机巡逻螺旋曲线相邻两匝螺旋线间垂直距离之间的关系函数，根据目标地区中各任务区域的纵向高度和无人机的监控视野，得到目标地区中各任务区域中无人机巡逻螺旋曲线相邻两匝螺旋线之间的垂直距离。

设定任务区域的横向占地圆域半径、无人机的监控视野与无人机巡逻螺旋曲线相邻两匝螺旋线间水平距离之间的关系函数，根据目标地区中各任务区域的横向占地圆域半径和无人机的监控视野，得到目标地区中各任务区域中无人机巡逻螺旋曲线相邻两匝螺旋线之间的水平距离。

需要说明的是，任务区域的横向占地圆域半径、无人机的监控视野与无人机巡逻螺旋曲线相邻两匝螺旋线间水平距离之间的关系函数为三元函数。

根据目标地区中各任务区域中无人机巡逻螺旋曲线相邻两匝螺旋线之间的垂直距离和水平距离，得到空-地协作机器人巡检系统中无人机在目标地区中各任务区域的巡逻路线。

将空-地协作机器人巡检系统中无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线进行拼接，得到空-地协作机器人巡检系统中无人机在目标地区中各任务区域的飞行路线，将其记为无人机在目标地区中各任务区域的飞行路线，并反馈至无人机的控制中心。

在本实施例中，本发明在任务区域内的巡逻路段采用环绕式、包围式的路径巡检，在任务区域之间的途经路段采用最短路径巡检，进而确保巡检范围能够全面覆盖任务区域，同时提高巡检效率。

步骤四、地面车及无人机适宜速度分析：获取地面车和无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的安全速度和所需通行时长，进一步分析地面车和无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的适宜速度。

作为一种优选方案，所述步骤四的具体分析过程包括：获取地面车在目标地区中 各任务区域的途经路线的限制速度，将其记为地面车在目标地区中各任务区域的途经路线 的安全速度，并表示为，表示目标地区中第个任务区域的编号，，并 获取地面车保证拍摄画面清晰时对应的最快行驶速度，将其记为地面车在目标地区中各任 务区域的巡逻路线的安全速度，并表示为。

需要说明的是，地面车在目标地区中各任务区域的巡逻路线的安全速度相等。

同理，根据地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的安全速度的 分析方法，获取无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的安全速度，将其 分别记为。

需要说明的是，途经路线的安全速度是出于安全角度的考虑，巡逻路线的安全速度是出于拍摄画面清晰度角度的考虑，巡逻路线的安全速度是指保证拍摄画面清晰前提下的最快速度，超过该速度则会出现拍摄画面抖动、模糊等不良现象。其中，途经路线的安全速度大于巡逻路线的安全速度。

获取地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的长度，将其分别记 为，结合地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的安全速度， 得到地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的所需通行时长，将其分别记 为。

获取无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的长度，将其分别记 为，结合无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的安全速度，得 到无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的所需通行时长，将其分别记为。

作为一种优选方案，所述步骤四的具体分析过程还包括：通过分析公式得到地面车在目标地区中各任务区域的途 经路线的适宜速度，其中表示预设的地面车和无人机在任务区域途经路线 的所需通行时长的偏差阈值，将其反馈至地面车的控制中心。

需要说明的是，为保证空-地协作机器人巡检系统中地面车和无人机能够更好的协作，同时防备无人机出现续航不足或网络信号弱等问题，因此，地面车和无人机的距离保持在一定范围内，地面车和无人机在目标地区中各任务区域巡检时，基本同步完成作业。

作为一种优选方案，所述步骤四的具体分析过程还包括：通过分析公式得到地面车在目标地区中各任务区域的巡逻 路线的适宜速度，其中表示预设的地面车和无人机在任务区域巡逻 路线的所需通行时长的偏差阈值，将其反馈至地面车的控制中心。

同理，根据地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的适宜速度的分析方法，获取无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的适宜速度，将其反馈至无人机的控制中心。

在本实施例中，本发明考虑到巡检的安全、监控画面的质量和无人机与地面车的协作等因素，分析无人机和地面车在任务区域内巡逻路径和任务区域之间途经路径的适宜速度，进而在保证巡检安全和拍摄画面清晰的前提下，提高巡检效率。

步骤五、任务区域地面特征图像采集：采集目标地区中各任务区域的各地面子区域的图像，进一步筛选得到目标地区中各任务区域在地面维度的各特征图像。

作为一种优选方案，所述步骤五的具体分析过程为：参阅图4所示，沿着地面车在目标地区中各任务区域的巡逻路线将目标地区中各任务区域中地面车的巡逻范围进行划分，得到目标地区中各任务区域的各地面子区域，采集目标地区中各任务区域的各地面子区域的图像。

提取数据库中存储的目标地区中各任务区域的参考图像，得到目标地区中各任务区域的各地面子区域的参考图像，将目标地区中各任务区域的各地面子区域的图像与其对应的参考图像进行比对，得到目标地区中各任务区域在地面维度的各特征图像。

需要说明的是，获取目标地区中各任务区域在地面维度的各特征图像，具体方法为：将目标地区中各任务区域的各地面子区域的图像与其对应的参考图像进行比对，若目标地区中某任务区域的某地面子区域的图像与其对应的参考图像不一致，则将目标地区中该任务区域的该地面子区域的图像记为特征图像，统计得到目标地区中各任务区域在地面维度的各特征图像。

需要说明的是，目标地区中各任务区域的参考图像指目标地区中各任务区域没有出现异常情况时的图像。

在另一个具体实施例中，根据目标地区中各任务区域的各地面子区域的图像，判断目标地区中各任务区域的各地面子区域的图像中是否存在需要读数或者需要检查外观缺陷的仪器设备，将存在需要读数或者需要检查外观缺陷的仪器设备的图像记为特征图像，统计得到目标地区中各任务区域在地面维度的各特征图像。

步骤六、任务区域空中特征图像采集：采集目标地区中各任务区域的各空中子区域的图像，进一步筛选得到目标地区中各任务区域在空中维度的各特征图像。

作为一种优选方案，所述步骤六的具体分析过程为：沿着无人机在目标地区中各任务区域的巡逻路线将目标地区中各任务区域中无人机的巡逻范围进行划分，得到目标地区中各任务区域的各空中子区域。

提取数据库中存储的目标地区中各任务区域的参考图像，得到目标地区中各任务区域的各空中子区域的参考图像，将目标地区中各任务区域的各空中子区域的图像与其对应的参考图像进行比对，得到目标地区中各任务区域在空中维度的各特征图像。

需要说明的是，获取目标地区中各任务区域在空中维度的各特征图像，具体方法为：将目标地区中各任务区域的各空中子区域的图像与其对应的参考图像进行比对，若目标地区中某任务区域的某空中子区域的图像与其对应的参考图像不一致，则将目标地区中该任务区域的该空中子区域的图像记为特征图像，统计得到目标地区中各任务区域在空中维度的各特征图像。

需要说明的是，空-地协作机器人巡检系统还可以采集目标地区中各任务区域在地面维度和在空中维度的各特征视频。

步骤七、任务区域巡检信息反馈：将目标地区中各任务区域在地面维度和在空中维度的各特征图像反馈至目标地区的远程监控终端。

在本实施例中，本发明通过监测目标地区中各任务区域是否存在异常，获取目标地区中各任务区域在地面维度和在空中维度的各特征图像，并进行反馈，实现目标地区全方位、可靠的巡检。

以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本发明所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种智慧巡检系统智能分析调度方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、巡检任务区域获取：获取目标地区中需要巡检的各区域，将其记为目标地区中各任务区域；

步骤二、地面车行驶路线分析：获取空-地协作机器人巡检系统中地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线，拼接得到空-地协作机器人巡检系统中地面车在目标地区中各任务区域的行驶路线，将其记为地面车在目标地区中各任务区域的行驶路线；

步骤三、无人机飞行路线分析：获取空-地协作机器人巡检系统中无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线，拼接得到空-地协作机器人巡检系统中无人机在目标地区中各任务区域的飞行路线，将其记为无人机在目标地区中各任务区域的飞行路线；

步骤四、地面车及无人机适宜速度分析：获取地面车和无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的安全速度和所需通行时长，进一步分析地面车和无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的适宜速度；

步骤五、任务区域地面特征图像采集：采集目标地区中各任务区域的各地面子区域的图像，进一步筛选得到目标地区中各任务区域在地面维度的各特征图像；

步骤六、任务区域空中特征图像采集：采集目标地区中各任务区域的各空中子区域的图像，进一步筛选得到目标地区中各任务区域在空中维度的各特征图像；

步骤七、任务区域巡检信息反馈：将目标地区中各任务区域在地面维度和在空中维度的各特征图像反馈至目标地区的远程监控终端。

2.根据权利要求1所述的一种智慧巡检系统智能分析调度方法，其特征在于：所述步骤二的具体分析过程包括：

在目标地区的地面路网中标注目标地区中各任务区域的位置，设定空-地协作机器人巡检系统的巡检起点和巡检终点，得到空-地协作机器人巡检系统的巡检顺序；

按照空-地协作机器人巡检系统的巡检顺序，获取目标地区地面路网中目标地区中各任务区域与其相邻下一任务区域之间的最短路径，将其记为空-地协作机器人巡检系统中地面车在目标地区中各任务区域的途经路线。

3.根据权利要求2所述的一种智慧巡检系统智能分析调度方法，其特征在于：所述步骤二的具体分析过程还包括：

获取目标地区中各任务区域的边界线，将其记为空-地协作机器人巡检系统中地面车在目标地区中各任务区域的巡逻路线，将空-地协作机器人巡检系统中地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线进行拼接，得到空-地协作机器人巡检系统中地面车在目标地区中各任务区域的行驶路线，将其记为地面车在目标地区中各任务区域的行驶路线，并反馈至地面车的控制中心。

4.根据权利要求2所述的一种智慧巡检系统智能分析调度方法，其特征在于：所述步骤三的具体分析过程包括：

在目标地区的地图中标注目标地区中各任务区域的位置，按照空-地协作机器人巡检系统的巡检顺序，获取目标地区中各任务区域与其相邻下一任务区域之间的两点连线，将其记为空-地协作机器人巡检系统中无人机在目标地区中各任务区域的途经路线。

5.根据权利要求4所述的一种智慧巡检系统智能分析调度方法，其特征在于：所述步骤三的具体分析过程还包括：

提取数据库中存储的目标地区中各任务区域的空间模型，得到目标地区中各任务区域的建筑最高高度和占地区域的外切圆半径，将其分别记为目标地区中各任务区域的纵向高度和横向占地圆域半径；

获取空-地协作机器人巡检系统中无人机的监控视野；

设定任务区域的纵向高度、无人机的监控视野与无人机巡逻螺旋曲线相邻两匝螺旋线间垂直距离之间的关系函数，根据目标地区中各任务区域的纵向高度和无人机的监控视野，得到目标地区中各任务区域中无人机巡逻螺旋曲线相邻两匝螺旋线之间的垂直距离；

设定任务区域的横向占地圆域半径、无人机的监控视野与无人机巡逻螺旋曲线相邻两匝螺旋线间水平距离之间的关系函数，根据目标地区中各任务区域的横向占地圆域半径和无人机的监控视野，得到目标地区中各任务区域中无人机巡逻螺旋曲线相邻两匝螺旋线之间的水平距离；

根据目标地区中各任务区域中无人机巡逻螺旋曲线相邻两匝螺旋线之间的垂直距离和水平距离，得到空-地协作机器人巡检系统中无人机在目标地区中各任务区域的巡逻路线；

将空-地协作机器人巡检系统中无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线进行拼接，得到空-地协作机器人巡检系统中无人机在目标地区中各任务区域的飞行路线，将其记为无人机在目标地区中各任务区域的飞行路线，并反馈至无人机的控制中心。

6.根据权利要求1所述的一种智慧巡检系统智能分析调度方法，其特征在于：所述步骤四的具体分析过程包括：

获取地面车在目标地区中各任务区域的途经路线的限制速度，将其记为地面车在目标地区中各任务区域的途经路线的安全速度，并表示为，/>表示目标地区中第/>个任务区域的编号，/>，并获取地面车保证拍摄画面清晰时对应的最快行驶速度，将其记为地面车在目标地区中各任务区域的巡逻路线的安全速度，并表示为/>；

同理，根据地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的安全速度的分析方法，获取无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的安全速度，将其分别记为；

获取地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的长度，将其分别记为，结合地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的安全速度，得到地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的所需通行时长，将其分别记为；

获取无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的长度，将其分别记为，结合无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的安全速度，得到无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的所需通行时长，将其分别记为。

7.根据权利要求6所述的一种智慧巡检系统智能分析调度方法，其特征在于：所述步骤四的具体分析过程还包括：

通过分析公式得到地面车在目标地区中各任务区域的途经路线的适宜速度/>，其中/>表示预设的地面车和无人机在任务区域途经路线的所需通行时长的偏差阈值，将其反馈至地面车的控制中心。

8.根据权利要求7所述的一种智慧巡检系统智能分析调度方法，其特征在于：所述步骤四的具体分析过程还包括：

通过分析公式得到地面车在目标地区中各任务区域的巡逻路线的适宜速度/>，其中/>表示预设的地面车和无人机在任务区域巡逻路线的所需通行时长的偏差阈值，将其反馈至地面车的控制中心；

同理，根据地面车在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的适宜速度的分析方法，获取无人机在目标地区中各任务区域的途经路线和巡逻路线的适宜速度，将其反馈至无人机的控制中心。

9.根据权利要求1所述的一种智慧巡检系统智能分析调度方法，其特征在于：所述步骤五的具体分析过程为：

沿着地面车在目标地区中各任务区域的巡逻路线将目标地区中各任务区域中地面车的巡逻范围进行划分，得到目标地区中各任务区域的各地面子区域，采集目标地区中各任务区域的各地面子区域的图像；

提取数据库中存储的目标地区中各任务区域的参考图像，得到目标地区中各任务区域的各地面子区域的参考图像，将目标地区中各任务区域的各地面子区域的图像与其对应的参考图像进行比对，得到目标地区中各任务区域在地面维度的各特征图像。

10.根据权利要求1所述的一种智慧巡检系统智能分析调度方法，其特征在于：所述步骤六的具体分析过程为：

沿着无人机在目标地区中各任务区域的巡逻路线将目标地区中各任务区域中无人机的巡逻范围进行划分，得到目标地区中各任务区域的各空中子区域；

提取数据库中存储的目标地区中各任务区域的参考图像，得到目标地区中各任务区域的各空中子区域的参考图像，将目标地区中各任务区域的各空中子区域的图像与其对应的参考图像进行比对，得到目标地区中各任务区域在空中维度的各特征图像。