RU2016146354A - Обнаружение состояния с использованием обработки изображений - Google Patents
Обнаружение состояния с использованием обработки изображений Download PDFInfo
- 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
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims 13
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims 34
- 238000000034 method Methods 0.000 claims 5
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 claims 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims 2
- 238000007596 consolidation process Methods 0.000 claims 2
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.
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 |
---|---|
RU2016146354A true RU2016146354A (ru) | 2018-05-28 |
RU2016146354A3 RU2016146354A3 (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 (50)
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 |
US10880623B2 (en) * | 2016-06-12 | 2020-12-29 | Green Grid Inc. | Method and system for utility power lines vegetation proximity monitoring and controlling |
US20210073692A1 (en) * | 2016-06-12 | 2021-03-11 | Green Grid Inc. | Method and system for utility infrastructure condition monitoring, detection and response |
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 |
KR102638315B1 (ko) * | 2018-03-26 | 2024-02-16 | 스미토모 겐키 가부시키가이샤 | 쇼벨 |
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 |
US11010608B2 (en) * | 2018-05-25 | 2021-05-18 | Bayer Cropscience Lp | 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 |
JP7423631B2 (ja) * | 2018-12-10 | 2024-01-29 | クライメイト、リミテッド、ライアビリティー、カンパニー | デジタル画像および機械学習モデルを使用した圃場異常の地図作成 |
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 |
US10467473B1 (en) * | 2019-01-14 | 2019-11-05 | Sourcewater, Inc. | Image processing of aerial imagery for energy infrastructure analysis |
US10460169B1 (en) * | 2019-01-14 | 2019-10-29 | Sourcewater, Inc. | Image processing of aerial imagery for energy infrastructure analysis using joint image identification |
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 |
US10339646B1 (en) | 2019-01-14 | 2019-07-02 | Sourcewater, Inc. | Image processing of aerial imagery for energy infrastructure analysis using pre-processing image selection |
US10460170B1 (en) * | 2019-01-14 | 2019-10-29 | Sourcewater, Inc. | Image processing of aerial imagery for energy infrastructure site status analysis |
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 |
WO2021092394A1 (en) * | 2019-11-08 | 2021-05-14 | General Electric Company | Multi source geographic information system (gis) web based data visualization and interaction for vegetation management |
US11668798B2 (en) * | 2019-11-14 | 2023-06-06 | Nio Technology (Anhui) Co., Ltd. | Real-time ground surface segmentation algorithm for sparse point clouds |
US20220415193A1 (en) * | 2019-11-28 | 2022-12-29 | Sony Group Corporation | Image processing device, image processing method, and program |
US11030763B1 (en) * | 2019-12-06 | 2021-06-08 | Mashgin Inc. | System and method for identifying items |
JP2023505611A (ja) | 2020-02-10 | 2023-02-09 | コグネックス・コーポレイション | 複合三次元ブロブツール及び複合三次元ブロブツールを動作させるための方法 |
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 |
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)
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 |
-
2015
- 2015-08-06 CA CA2994508A patent/CA2994508C/en active Active
- 2015-08-06 EP EP15788475.0A patent/EP3300523A1/en active Pending
- 2015-08-06 WO PCT/IB2015/001843 patent/WO2017021751A1/en active Application Filing
- 2015-08-06 CN CN201580081385.1A patent/CN107835997B/zh active Active
- 2015-08-06 AU AU2015404215A patent/AU2015404215B2/en active Active
- 2015-08-06 RU RU2016146354A patent/RU2669656C2/ru active
- 2015-08-06 US US15/313,787 patent/US10127449B2/en active Active
-
2018
- 2018-02-12 ZA ZA2018/00933A patent/ZA201800933B/en unknown
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CA2994508C (en) | 2020-07-14 |
AU2015404215A1 (en) | 2018-03-01 |
US10127449B2 (en) | 2018-11-13 |
AU2015404215B2 (en) | 2019-01-03 |
US20180260626A1 (en) | 2018-09-13 |
CA2994508A1 (en) | 2017-02-09 |
CN107835997A (zh) | 2018-03-23 |
RU2669656C2 (ru) | 2018-10-12 |
WO2017021751A1 (en) | 2017-02-09 |
CN107835997B (zh) | 2021-07-30 |
ZA201800933B (en) | 2019-04-24 |
EP3300523A1 (en) | 2018-04-04 |
RU2016146354A3 (ru) | 2018-05-28 |
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 | |
US9858816B2 (en) | Determining parking space occupancy using a 3D representation | |
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 | |
US20160133008A1 (en) | Crack data collection method and crack data collection program | |
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 | |
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 | |
JP6759175B2 (ja) | 情報処理装置および情報処理システム | |
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 | |
KR102053906B1 (ko) | 지리공간정보를 이용하는 실시간 감독 학습 방법 및 시스템 | |
KR20200013156A (ko) | 간판 검출 성능 향상을 위한 방법 및 시스템 |