RU2016146354A - Обнаружение состояния с использованием обработки изображений - Google Patents

Обнаружение состояния с использованием обработки изображений Download PDF

Info

Publication number
RU2016146354A
RU2016146354A RU2016146354A RU2016146354A RU2016146354A RU 2016146354 A RU2016146354 A RU 2016146354A RU 2016146354 A RU2016146354 A RU 2016146354A RU 2016146354 A RU2016146354 A RU 2016146354A RU 2016146354 A RU2016146354 A RU 2016146354A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
infrastructure
infrastructural
risk
objects along
facility
Prior art date
Application number
RU2016146354A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2669656C2 (ru
RU2016146354A3 (ru
Inventor
Вадим ПЕСТУН
Ольга ЕРЕМИНА
Екатерина ТЮЛЯЕВА
Original Assignee
Эксенчуре Глобал Сервисез Лимитед
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Эксенчуре Глобал Сервисез Лимитед filed Critical Эксенчуре Глобал Сервисез Лимитед
Publication of RU2016146354A3 publication Critical patent/RU2016146354A3/ru
Publication of RU2016146354A publication Critical patent/RU2016146354A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2669656C2 publication Critical patent/RU2669656C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10—Terrestrial scenes
    • G06V20/176—Urban or other man-made structures
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0004—Transmission of traffic-related information to or from an aircraft
    • G08G5/0013—Transmission of traffic-related information to or from an aircraft with a ground station
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/0094—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots involving pointing a payload, e.g. camera, weapon, sensor, towards a fixed or moving target
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10—Terrestrial scenes
    • G06V20/188—Vegetation
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0017—Arrangements for implementing traffic-related aircraft activities, e.g. arrangements for generating, displaying, acquiring or managing traffic information
    • G08G5/0021—Arrangements for implementing traffic-related aircraft activities, e.g. arrangements for generating, displaying, acquiring or managing traffic information located in the aircraft
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0047—Navigation or guidance aids for a single aircraft
    • G08G5/0052—Navigation or guidance aids for a single aircraft for cruising
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0047—Navigation or guidance aids for a single aircraft
    • G08G5/0069—Navigation or guidance aids for a single aircraft specially adapted for an unmanned aircraft
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0073—Surveillance aids
    • G08G5/0086—Surveillance aids for monitoring terrain
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/04—Anti-collision systems
    • G08G5/045—Navigation or guidance aids, e.g. determination of anti-collision manoeuvers

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Claims (70)

1. Система обнаружения состояния с использованием обработки изображений, содержащая:
блок анализа рисков, реализуемый по меньшей мере одним аппаратным процессором, для
приема по меньшей мере одной маски, сформированной из изображений и телеметрических данных, захваченных транспортным средством, карты высот и данных совмещения для по меньшей мере одной маски, причем
изображения связаны с перемещением транспортного средства по траектории транспортного средства и по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, и
телеметрические данные включают в себя информацию журнала перемещения, относящуюся к перемещению транспортного средства по траектории транспортного средства, и
использования по меньшей мере одной маски, связанной с траекторией транспортного средства и по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, карты высот, данных совмещения для по меньшей мере одной маски, и инфраструктурного правила для обнаружения риска, связанного с инфраструктурным объектом, посредством
анализа по меньшей мере одной маски, связанной с траекторией транспортного средства, и по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, и инфраструктурного правила,
определения, нарушено ли инфраструктурное правило, и
определения вероятности падения по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта на инфраструктурный объект, причем риск включает в себя падение на инфраструктурный объект по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта.
2. Система обнаружения состояния с использованием обработки изображений по п. 1, в которой блок анализа рисков служит для использования по меньшей мере одной маски, связанной с траекторией транспортного средства, и по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, карты высот, данных совмещения для по меньшей мере одной маски, и инфраструктурного правила для обнаружения риска, связанного с инфраструктурным объектом, посредством
идентификации по меньшей мере одного условия инфраструктурного правила, связанного с инфраструктурным объектом,
определения, выполняется или не выполняется условие инфраструктурного правила по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, и
в ответ на определение того, что условие инфраструктурного правила выполняется или не выполняется по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, определения риска, связанного с инфраструктурным объектом, от по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта.
3. Система обнаружения состояния с использованием обработки изображений по п. 2, в которой по меньшей мере одно условие инфраструктурного правила включает в себя удовлетворение требованию пороговой высоты, и блок анализа рисков служит для дополнительного определения, удовлетворяется ли требование пороговой высоты или пороговая высота превышена по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта посредством
определения уровня земли в области анализа путем использования маски земли и карты высот, связанной с областью анализа,
определения карты высот путем использования уровня земли и карты высот, связанной с областью анализа, и
идентификации путем использования карты высот по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, которое включает в себя высоту, которая превышает пороговую высоту.
4. Система обнаружения состояния с использованием обработки изображений по п. 1, в которой блок анализа рисков служит для использования по меньшей мере одной маски, связанной с траекторией транспортного средства, и с по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, карты высот, данных совмещения для по меньшей мере одной маски, и инфраструктурного правила для обнаружения риска, связанного с инфраструктурным объектом, посредством
определения высоты, при которой по меньшей мере один из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта может упасть на инфраструктурный объект, причем риск включает в себя падение на инфраструктурный объект по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, и
формирования группы путем группирования по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, для которого фактическая высота превышает высоту, при которой по меньшей мере один из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта может упасть на инфраструктурный объект.
5. Система обнаружения состояния с использованием обработки изображений по п. 1, в которой блок анализа рисков служит для использования по меньшей мере одной маски, связанной с траекторией транспортного средства, и по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, карты высот, данных совмещения для по меньшей мере одной маски, и инфраструктурного правила для обнаружения риска, связанного с инфраструктурным объектом, посредством
определения высоты, при которой по меньшей мере один из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта может упасть в указанную область, причем риск включает в себя падение в указанную область по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта.
6. Система обнаружения состояния с использованием обработки изображений по п. 1, в которой блок анализа рисков служит для использования по меньшей мере одной маски, связанной с траекторией транспортного средства, и по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта соответствующего инфраструктурного объекта, карты высот, данных совмещения для по меньшей мере одной маски, и инфраструктурного правила для обнаружения риска, связанного с инфраструктурным объектом, посредством
формирования группы путем группирования по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, для которого вероятность больше заданной пороговой величины, и
определения по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта в упомянутой группе, который включает в себя максимальную вероятность риска падения на инфраструктурный объект.
7. Система обнаружения состояния с использованием обработки изображений по п. 6, в которой блок анализа рисков дополнительно служит для
определения расстояния между по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта в упомянутой группе, который включает в себя максимальную вероятность риска падения на инфраструктурный объект.
8. Система обнаружения состояния с использованием обработки изображений по п. 1, в которой блок анализа рисков служит для использования по меньшей мере одной маски, связанной с траекторией транспортного средства, и по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта соответствующего инфраструктурного объекта, карты высот, данных совмещения для по меньшей мере одной маски, исторический маски, исторический карты высот, и инфраструктурного правила для обнаружения риска, связанного с инфраструктурным объектом, посредством
сравнения риска падения по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта на инфраструктурный объект с историческими рисками падения на инфраструктурный объект,
определения, превышает ли максимальная вероятность падения по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта на инфраструктурный объект исторический риск из исторических рисков падения на инфраструктурный объект, и
в ответ на определение того, что максимальная вероятность падения по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта соответствующего инфраструктурного объекта на инфраструктурный объект превышает исторический риск из исторических рисков падения на инфраструктурный объект, формирования предупреждения, связанного с риском падения по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта на инфраструктурный объект.
9. Система обнаружения состояния с использованием обработки изображений по п. 1, дополнительно содержащая:
блок консолидации рисков, реализуемый по меньшей мере одним аппаратным процессором, для использования масок риска, полученных из по меньшей мере одной маски, связанной с траекторией транспортного средства, и по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, и данных совмещения для по меньшей мере одной маски, для
объединения рисков одного и того же типа, расположенных в различных областях, в одно и то же положение на основании анализа масок риска и данных совмещения областей.
10. Система обнаружения состояния с использованием обработки изображений по п. 1, в которой инфраструктурные объекты, включающие в себя инфраструктурный объект, включают в себя опору и линию электропередачи для энергосистемы.
11. Система обнаружения состояния с использованием обработки изображений по п. 1, в которой транспортное средство является беспилотным летательным аппаратом (UAV), и журнал перемещения включает в себя журнал полета.
12. Система обнаружения состояния с использованием обработки изображений по п. 1, дополнительно содержащая:
пользовательский интерфейс, реализуемый по меньшей мере одним аппаратным процессором, для формирования отображения риска из множества доступных рисков и по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта.
13. Способ обнаружения состояния с использованием обработки изображений, причем способ содержит этапы, на которых:
принимают посредством блока анализа рисков, который реализуется по меньшей мере одним аппаратным процессором, по меньшей мере одну маску, сформированную из изображений и телеметрических данных, захваченных транспортным средством, карту высот и данные совмещения для по меньшей мере одной маски, причем
изображения связаны с перемещением транспортного средства по траектории транспортного средства и по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, и
телеметрические данные включают в себя информацию журнала перемещения, относящуюся к перемещению транспортного средства по траектории транспортного средства;
идентифицируют посредством блока анализа рисков границу, связанную с положением инфраструктурного объекта;
определяют посредством блока анализа рисков, нарушается ли граница по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта;
в ответ на определение того, что граница нарушается по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, определяют посредством блока анализа рисков риск, связанный с по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта; и
используют посредством блока консолидации рисков, который реализуется по меньшей мере одним аппаратным процессором, маски риска, полученные из по меньшей мере одной маски, связанной с по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта для
объединения рисков одного и того же типа, расположенных в различных областях, в одно и то же положение на основании анализа масок риска и данных совмещения областей.
14. Постоянный машиночитаемый носитель, на котором сохранены машиночитаемые инструкции для обнаружения состояния с использованием обработки изображений, причем машиночитаемые инструкции при выполнении предписывают по меньшей мере одному аппаратному процессору:
принимать посредством блока анализа рисков, который реализуется по меньшей мере одним аппаратным процессором, по меньшей мере одну маску, сформированную из изображений и телеметрических данных, захваченных транспортным средством, причем изображения связаны с перемещением транспортного средства по траектории транспортного средства и по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта;
идентифицировать посредством блока анализа рисков угловую пороговую величину, связанную с инфраструктурным объектом;
определять посредством блока анализа рисков, удовлетворяется ли пороговое требование или угловая пороговая величина превышена по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта путём идентификации по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, который полностью или частично расположен в пределах угловой пороговой величины для контакта с инфраструктурным объектом; и
в ответ на определение того, что угловая пороговая величина удовлетворяется или превышается по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, определять посредством блока анализа рисков риск, связанный с по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта.
15. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 14, в котором машиночитаемые инструкции для определения блоком анализа рисков риска, связанного с по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта дополнительно содержат машиночитаемые инструкции, которые при выполнении предписывают по меньшей мере одному аппаратному процессору:
определять посредством блока анализа рисков высоту, при которой по меньшей мере один из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта соответствующего инфраструктурного объекта может упасть на инфраструктурный объект, причем риск включает в себя падение на инфраструктурный объект по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта; и
формировать посредством блока анализа рисков группу путем группирования по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, для которого фактическая высота превышает высоту, при которой по меньшей мере один из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта может упасть на инфраструктурный объект.
16. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 14, в котором машиночитаемые инструкции для определения блоком анализа рисков риска, связанного с по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, дополнительно содержат машиночитаемые инструкции, которые, при выполнении, предписывают по меньшей мере одному аппаратному процессору:
определять посредством блока анализа рисков вероятность падения по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта в указанную область, причем риск включает в себя падение в указанную область по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта.
17. Постоянный машиночитаемый носитель по п. 14, в котором машиночитаемые инструкции для определения блоком анализа рисков риска, связанного с по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, дополнительно содержат машиночитаемые инструкции, которые при выполнении предписывают по меньшей мере одному аппаратному процессору:
сравнивать посредством блока анализа рисков риск падения по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта на инфраструктурный объект с историческими рисками падения на инфраструктурный объект;
определять посредством блока анализа рисков, превышает ли максимальная вероятность падения по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта на инфраструктурный объект исторический риск из исторических рисков падения на инфраструктурный объект; и
в ответ на определение того, что максимальная вероятность падения по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта на инфраструктурный объект превышает исторический риск из исторических рисков падения на инфраструктурный объект, формировать посредством блока анализа рисков предупреждение, связанное с риском падения по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта на инфраструктурный объект.
18. Способ обнаружения состояния с использованием обработки изображений по п. 13, в котором определение блоком анализа рисков риска, связанного с по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, дополнительно содержит этапы, на которых:
определяют посредством блока анализа рисков высоту, при которой по меньшей мере один из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта может упасть на инфраструктурный объект, причем риск включает в себя падение на инфраструктурный объект по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта; и
формируют посредством блока анализа рисков группу путем группирования по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, для которого фактическая высота превышает высоту, при которой по меньшей мере один из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта может упасть на инфраструктурный объект.
19. Способ обнаружения состояния с использованием обработки изображений по п. 13, в котором определение посредством блока анализа рисков риска, связанного с по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта дополнительно содержит этап, на котором:
определяют посредством блока анализа рисков вероятность падения по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта в указанную область, причем риск включает в себя падение в указанную область по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта.
20. Способ обнаружения состояния с использованием обработки изображений по п. 13, в котором определение посредством блока анализа рисков риска, связанного с по меньшей мере одним из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта, дополнительно содержит этапы, на которых:
сравнивают посредством блока анализа рисков риск падения по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта на инфраструктурный объект с историческими рисками падения на инфраструктурный объект;
определяют посредством блока анализа рисков, превышает ли максимальная вероятность падения по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта на инфраструктурный объект исторический риск из исторических рисков падения на инфраструктурный объект; и
в ответ на определение того, что максимальная вероятность падения по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта на инфраструктурный объект превышает исторический риск из исторических рисков падения на инфраструктурный объект, формируют посредством блока анализа рисков предупреждение, связанное с риском падения по меньшей мере одного из множества неинфраструктурных объектов вдоль положения инфраструктурного объекта для соответствующего инфраструктурного объекта на инфраструктурный объект.
RU2016146354A 2015-08-06 2015-08-06 Обнаружение состояния с использованием обработки изображений RU2669656C2 (ru)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/IB2015/001843 WO2017021751A1 (en) 2015-08-06 2015-08-06 Vegetation management for power line corridor monitoring using computer vision

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2016146354A3 RU2016146354A3 (ru) 2018-05-28
RU2016146354A true RU2016146354A (ru) 2018-05-28
RU2669656C2 RU2669656C2 (ru) 2018-10-12

Family

ID=54366475

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016146354A RU2669656C2 (ru) 2015-08-06 2015-08-06 Обнаружение состояния с использованием обработки изображений

Country Status (8)

Country Link
US (1) US10127449B2 (ru)
EP (1) EP3300523A1 (ru)
CN (1) CN107835997B (ru)
AU (1) AU2015404215B2 (ru)
CA (1) CA2994508C (ru)
RU (1) RU2669656C2 (ru)
WO (1) WO2017021751A1 (ru)
ZA (1) ZA201800933B (ru)

Families Citing this family (53)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB201601660D0 (en) * 2016-01-29 2016-03-16 Global Surface Intelligence Ltd System and method for earth observation and analysis
US20210073692A1 (en) * 2016-06-12 2021-03-11 Green Grid Inc. Method and system for utility infrastructure condition monitoring, detection and response
US10880623B2 (en) * 2016-06-12 2020-12-29 Green Grid Inc. Method and system for utility power lines vegetation proximity monitoring and controlling
US10401166B2 (en) * 2017-06-13 2019-09-03 Rumfert, Llc Stand-alone remote real-time altitude readout method and system for small UAVs
US10736154B2 (en) * 2017-06-13 2020-08-04 Rumfert, Llc Wireless real-time data-link sensor method and system for small UAVs
US11044763B2 (en) * 2017-06-30 2021-06-22 Kyocera Corporation Method for connection establishment using common random access preamble
JP2019015553A (ja) * 2017-07-05 2019-01-31 ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 情報処理装置、情報処理方法および個体撮像装置
SE541252C2 (en) * 2017-10-10 2019-05-14 Kai Elodie Abiakle Method for stopping a vehicle
US10962650B2 (en) 2017-10-31 2021-03-30 United States Of America As Represented By The Administrator Of Nasa Polyhedral geofences
JPWO2019189203A1 (ja) * 2018-03-26 2021-04-01 住友建機株式会社 ショベル
CN108734306A (zh) * 2018-04-03 2018-11-02 四川隧唐科技股份有限公司 一种数据处理方法、装置、道路维护系统及存储介质
US10629009B2 (en) * 2018-04-25 2020-04-21 International Business Machines Corporation Non-intrusive unmanned entity inspection
US10676216B2 (en) 2018-04-25 2020-06-09 International Business Machines Corporation Non-intrusive unmanned entity inspection
KR102468309B1 (ko) * 2018-04-26 2022-11-17 한국전자통신연구원 영상 기반 건물 검색 방법 및 장치
AU2019275041B2 (en) * 2018-05-25 2022-03-24 Discovery Purchaser Corporation System and method for vegetation management risk assessment and resolution
US11867529B2 (en) 2018-06-01 2024-01-09 Rumfert, Llc Altitude initialization and monitoring system and method for remote identification systems (remote Id) monitoring and tracking unmanned aircraft systems (UAS) in the national airspace system (NAS)
EP3647994B1 (en) * 2018-10-30 2024-01-17 Airbus Defence and Space GmbH Automated generation of training images
CA3119812A1 (en) * 2018-12-10 2020-06-18 The Climate Corporation Mapping field anomalies using digital images and machine learning models
CN109739258A (zh) * 2018-12-21 2019-05-10 沈阳云奕科技有限公司 无人机的业务处理方法及装置、电子设备及存储介质
US10339646B1 (en) 2019-01-14 2019-07-02 Sourcewater, Inc. Image processing of aerial imagery for energy infrastructure analysis using pre-processing image selection
US10467473B1 (en) * 2019-01-14 2019-11-05 Sourcewater, Inc. Image processing of aerial imagery for energy infrastructure analysis
US10460170B1 (en) 2019-01-14 2019-10-29 Sourcewater, Inc. Image processing of aerial imagery for energy infrastructure site status analysis
CN109816161A (zh) * 2019-01-14 2019-05-28 中国电力科学研究院有限公司 一种配电网运行辅助决策分析系统及其应用方法
US10460169B1 (en) * 2019-01-14 2019-10-29 Sourcewater, Inc. Image processing of aerial imagery for energy infrastructure analysis using joint image identification
US10424048B1 (en) * 2019-02-15 2019-09-24 Shotspotter, Inc. Systems and methods involving creation and/or utilization of image mosaic in classification of acoustic events
US11290708B2 (en) 2019-02-19 2022-03-29 Edgy Bees Ltd. Estimating real-time delay of a video data stream
US10635904B1 (en) 2019-07-09 2020-04-28 Sourcewater, Inc. Identification and validation of roads using aerial imagery and mobile location information
WO2021014435A1 (en) * 2019-07-20 2021-01-28 Datumate Ltd. A method for automatically creating a georeferenced model
RU2722521C1 (ru) * 2019-09-13 2020-06-01 Общество с ограниченной ответственностью "СТИЛСОФТ" Способ точной посадки беспилотного летательного аппарата на посадочную платформу
US11527025B2 (en) 2019-11-08 2022-12-13 General Electric Company Multi source geographic information system (GIS) web based data visualization and interaction for vegetation management
US11733353B2 (en) 2019-11-14 2023-08-22 Nio Technology (Anhui) Co., Ltd. Object detection using local (ground-aware) adaptive region proposals on point clouds
JPWO2021106436A1 (ru) * 2019-11-28 2021-06-03
US11030763B1 (en) * 2019-12-06 2021-06-08 Mashgin Inc. System and method for identifying items
EP4104137B1 (en) 2020-02-10 2024-06-26 Cognex Corporation Composite three-dimensional blob tool and method for operating the same
US11184740B2 (en) 2020-03-25 2021-11-23 Sourcewater, Inc. Location data based intelligence for supply chain information platforms
CN111552289B (zh) * 2020-04-28 2021-07-06 苏州高之仙自动化科技有限公司 检测方法及虚拟雷达装置、电子设备、存储介质
CN111595357B (zh) * 2020-05-14 2022-05-20 广州文远知行科技有限公司 可视化界面的显示方法、装置、电子设备和存储介质
CN111698468A (zh) * 2020-05-14 2020-09-22 中国电力工程顾问集团西南电力设计院有限公司 一种基于输电线路三维场景进行自动监控的方法
US20220017095A1 (en) * 2020-07-14 2022-01-20 Ford Global Technologies, Llc Vehicle-based data acquisition
DE102020212433A1 (de) * 2020-10-01 2022-04-07 Zf Friedrichshafen Ag Rechenvorrichtung für ein automatisiert betreibbares Fahrzeug
CA3131764A1 (en) * 2020-11-18 2022-05-18 Green Grid Inc. Method and system for utility infrastructure condition monitoring, detection and response
GB2602342A (en) * 2020-12-23 2022-06-29 British Telecomm Utilities infrastructure reconciliation
CN112767359B (zh) * 2021-01-21 2023-10-24 中南大学 复杂背景下的钢板角点检测方法及系统
WO2022173809A1 (en) * 2021-02-09 2022-08-18 Insurance Services Office, Inc. Computer vision systems and methods for detecting power line hazards from imagery
CN113160184B (zh) * 2021-04-26 2022-06-07 贵州电网有限责任公司 一种基于深度学习的无人机智能巡检电缆表面缺陷检测方法
CN113141940A (zh) * 2021-06-01 2021-07-23 中国农业科学院蔬菜花卉研究所 一种用于日光温室果菜栽培的智能水分精准灌溉控制系统及方法
CN113936214B (zh) * 2021-10-19 2023-06-02 桂林理工大学 一种基于融合空天遥感影像的岩溶湿地植被群落分类方法
US11625444B2 (en) 2022-01-18 2023-04-11 Jeffrey David Minter Curated result finder
CN116507004A (zh) * 2022-01-19 2023-07-28 富联精密电子(天津)有限公司 植物光照调节方法、电子设备及存储介质
US20230359963A1 (en) * 2022-05-05 2023-11-09 The Boeing Company Validation of cost-optimal minimum turn times
US20240078914A1 (en) * 2022-09-05 2024-03-07 Southwest Research Institute Navigation System for Unmanned Aircraft in Unknown Environments
CN115685222B (zh) * 2022-11-14 2023-06-23 国网湖北省电力有限公司超高压公司 一种基于激光点云数据的电力线塔架自动检测方法
CN116843909B (zh) * 2023-05-12 2024-03-08 国家电网有限公司华东分部 电力线提取方法及装置、存储介质、计算机设备

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8352410B2 (en) * 2009-12-17 2013-01-08 Utility Risk Management Corporation, Llc Method and system for estimating vegetation growth relative to an object of interest
CN104520666B (zh) * 2012-03-30 2017-11-17 埃尔瓦有限公司 被配置成用于执行与电力输送系统相关的任务的移动设备
MY164907A (en) * 2012-04-20 2018-02-15 Institute Of Tech Petronas Sdn Bhd Method for vegetation encroachment monitoring relative to an object of interest
FR3003380A1 (fr) 2013-03-18 2014-09-19 Delta Drone Procede de surveillance de l'etat de vegetation aux abords d'une infrastructure
CN103413133B (zh) * 2013-06-28 2014-10-22 广东电网公司电力科学研究院 无序激光点云数据中自动提取电力线方法
CN103473734B (zh) 2013-09-16 2016-09-14 南京大学 一种基于车载LiDAR数据的电力线提取与拟合方法
US20150134384A1 (en) 2013-11-08 2015-05-14 Sharper Shape Ltd. System and method for allocating resources
CN104268879B (zh) * 2014-09-28 2017-03-01 民政部国家减灾中心 基于遥感多光谱图像的建筑物实物量损毁评估方法

Also Published As

Publication number Publication date
CA2994508C (en) 2020-07-14
US10127449B2 (en) 2018-11-13
EP3300523A1 (en) 2018-04-04
AU2015404215A1 (en) 2018-03-01
CA2994508A1 (en) 2017-02-09
AU2015404215B2 (en) 2019-01-03
CN107835997B (zh) 2021-07-30
RU2669656C2 (ru) 2018-10-12
CN107835997A (zh) 2018-03-23
RU2016146354A3 (ru) 2018-05-28
US20180260626A1 (en) 2018-09-13
WO2017021751A1 (en) 2017-02-09
ZA201800933B (en) 2019-04-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2016146354A (ru) Обнаружение состояния с использованием обработки изображений
CN109324337B (zh) 无人飞行器的航线生成及定位方法、装置及无人飞行器
US10198632B2 (en) Survey data processing device, survey data processing method, and survey data processing program
JP7082545B2 (ja) 情報処理方法、情報処理装置およびプログラム
JP6307553B2 (ja) ナビゲーション調整のためのクロススペクトル特徴相関
US8452103B2 (en) Scene matching reference data generation system and position measurement system
KR102400452B1 (ko) 이동 경로 메타데이터를 이용한 항공 사진/비디오에서의 상황 인식 객체 검출
Negru et al. Image based fog detection and visibility estimation for driving assistance systems
JP6826421B2 (ja) 設備巡視システム及び設備巡視方法
US20160214533A1 (en) Autonomous vehicle cameras used for near real-time imaging
CN110264495B (zh) 一种目标跟踪方法及装置
US9082008B2 (en) System and methods for feature selection and matching
US20150248579A1 (en) Method for identifying and positioning building using outline region restraint of mountain
US20160133008A1 (en) Crack data collection method and crack data collection program
KR20180036753A (ko) 레이저 포인트 클라우드 기반의 도시 도로 인식 방법, 장치, 저장 매체 및 기기
US20160180171A1 (en) Background map format for autonomous driving
JP5941091B2 (ja) 車線ベースの位置特定
CN108932273B (zh) 图片筛选方法及装置
JP6759175B2 (ja) 情報処理装置および情報処理システム
JPWO2020090428A1 (ja) 地物検出装置、地物検出方法および地物検出プログラム
KR101771492B1 (ko) 복수의 센서를 탑재한 무인 비행체를 이용하는 매핑 방법 및 시스템
US20220042823A1 (en) Apparatus and method for updating detailed map
US20200279395A1 (en) Method and system for enhanced sensing capabilities for vehicles
Al-Sheary et al. Crowd monitoring system using unmanned aerial vehicle (UAV)
KR20200093271A (ko) 랜드마크 위치 추정 장치와 방법 및 이러한 방법을 수행하도록 프로그램된 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체