一种无人机速度监测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种无人机速度监测方法及系统，方法包括：获取当前的飞行高度、角速度以及图像；获取所述图像的特征点，计算各特征点的光流；统计各特征点的光流，选择同一个方向光流重复率最高的光流作为所述图像的光流；依据所述飞行高度、角速度以及所述图像的光流计算当前的飞行速度。本发明专利技术还涉及一种与上述无人机速度监测方法对应的系统，通过计算获取当前图像的特征点计算各特征点的光流，并选择同一个方向光流重复率最高的光流作为所述图像的光流；再依据所述图像的光流、当前的飞行高度和角速度计算出当前的飞行速度，计算简单，运算量小，并且考虑了多个因素的影响，计算结果精确。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无人机
，特别涉及一种无人机速度监测方法及系统。
技术介绍
目前在无人机行业，计算机视觉用于速度监测得到了广泛的关注，尤其是在基于图像光流算法的速度监测方面。例如，公开号为CN102298070B的中国专利技术专利公开了一种估算无人机，尤其是能够在自动驾驶下执行悬停飞行的无人机的水平速度的方法，所述方法包括：估算摄像机拍摄的连续图像间的场景的移动，并将作为测得高度函数的比例因子应用到所估算的移动，移动的估算包括：定期和连续更新图像类型金字塔的多分辨率表示，该多分辨率表示以不同的连续降低的分辨率建模场景的给定被拍摄图像；和对每个新拍摄图像，应用光流型迭代算法到所述多分辨率表示以估算连续图像间的场景的差异移动；还包括：从光流算法生成的数据中获取至少一个纹理参数，获取无人机水平平移速度的近似值，将第一组预定标准应用于所述纹理参数和所述速度近似值，如果满足所述第一组预定标准，从光流算法转到角点探测器型算法以估算连续图像间的场景的差异移动。上述方案虽然可以估算无人机的执行悬停飞行的无人机的水平速度，但是计算过程较为复杂，对处理器芯片要求高。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种数据处理量小的无人机速度监测方及系统，能够简单、准确地计算出无人机飞行时的速度。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种无人机速度监测方法，包括：获取当前的飞行高度、角速度以及图像；获取所述图像的特征点，计算各特征点的光流；统计各特征点的光流，选择同一个方向光流重复率最高的光流作为所述图像的光流；依据所述飞行高度、角速度以及所述图像的光流计算当前的飞行速度。从上述描述可知，本专利技术无人机速度监测方法的有益效果在于：获取当前飞行的图像，从而能够进一步获取所述图像的特征点，进而能够计算该幅图像特征点光流；对各特征的光流进行统计，同一个方向光流重复率最高的光流最能体现该图像的移动特性，因此选择同一个方向光流重复率最高的光流作为该图像的光流；再依据该图像的光流和当前的飞行高度及角度计算出当前的飞行速度，融合了多个参数进行计算，结果精确，且计算简单，运算量小。本专利技术的另一技术方案为：一种无人机速度监测系统，包括：获取模块，用于获取当前的飞行高度、角速度以及图像；光流计算模块，用于获取所述图像的特征点，计算各特征点的光流；选择模块，用于统计各特征点的光流，选择同一个方向光流重复率最高的光流作为所述图像的光流；速度计算模块，用于依据所述飞行高度、角速度以及所述图像的光流计算当前的飞行速度。本专利技术的无人机速度监测系统的有益效果在于：获取模块获取当前的飞行高度、角速度以及图像后，光流计算模块即可通过获取的图像得到其特征点，进而计算出各特征点的光流；选择模块对个特征点的光流进行统计，并选择同一个方向光流重复率最高的光流作为该图像的光流，使得选出的光流能够体现当前的状态；速度计算模块依据当前的飞行高度、角速度以及计算出的当前图像的光流计算得到当前的飞行速度，计算简单，运算量小，且融合了多个参数，结果精确。附图说明图1为本专利技术实施例一的无人机速度监测方法的流程图一；图2为本专利技术实施例一的无人机速度监测方法的流程图二；图3为本专利技术实施例二的无人机速度监测系统的结构图一；图4为本专利技术实施例二的无人机速度监测系统的结构图二；标号说明：1、获取模块；2、光流计算模块；21、第一获取模块；22、第二获取模块；23、计算模块；3、选择模块；4、速度计算模块；5、存储模块；6、第一判断模块；7、第一切换模块；8、第二判断模块；9、第二切换模块。具体实施方式为详细说明本专利技术的
技术实现思路
、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。本专利技术最关键的构思在于：获取当前的飞行高度、角速度以及图像，计算当前图像的光流，依据该光流以及对应的飞行高度、角速度等参数计算出当前的飞行速度。本专利技术涉及的技术术语解释见表1:表1请参照图1以及图2，本专利技术提供了一种一种无人机速度监测方法，包括：S1、获取当前的飞行高度、角速度以及图像；S2、获取所述图像的特征点，计算各特征点的光流；S3、统计各特征点的光流，选择同一个方向光流重复率最高的光流作为所述图像的光流；S4、依据所述飞行高度、角速度以及所述图像的光流计算当前的飞行速度。从上述描述可知，本专利技术无人机速度监测方法的有益效果在于：当前无人机的飞行速度计算方式简单，运算量小，且融合了多个参数，考虑了多种因素的影响，结果准确。进一步的，所述“获取当前的飞行高度、角速度以及图像”具体为：S11、以预设的第一采样帧率获取当前的飞行高度、角速度以及图像；所述“依据所述飞行高度、角速度以及所述图像的光流计算当前的飞行速度”之后，进一步包括：S5、存储所述图像的光流为历史光流；S6、判断所述历史光流是否在预设的第一时间段内连续小于预设的切换阈值；S7、若是，切换所述第一采样帧率至预设的第二采样帧率，所述第一采样帧率大于第二采样帧率。进一步的，所述“切换所述第一采样帧率至预设的第二采样帧率”之后，进一步包括：S8、判断历史光流是否在预设的第二时间段内连续大于预设的切换阈值；S9、若是，切换所述第二采样帧率至预设的第一采样帧率。从上述描述可知，可根据历史光流判断对飞行高度、角速度以及图像采样帧率是否过高或过低，实时调节采样帧率，使得采帧率最佳，从而兼顾了高速运动和低速运动，适用性更广，计算结果更为准确。进一步的，所述“获取所述图像的特征点，计算各特征点的光流”具体为：S21、获取所述图像的各特征点的位置和特征值；S22、获取前一帧图像中的各特征点的位置和特征值；S23、依据前一帧图像中各特征点的位置和特征值计算并记录当前图像中的各特征点的光流。从上述描述可知，根据相邻两帧图像的特征点位置和特征值计算出各特征点的光流。进一步的，通过FAST角点检测算法计算每帧图像中的特征点的位置和特征值，通过LK算法计算每帧图像中各特征点的光流。从上述描述可知，能够简单快速地获取特征点的位置和特征值以及计算出特征点的光流。进一步的，通过摄像头获取所述图像；根据公式v＝(flow-α·t·f/Δx)t/f·Δx·h计算当前的飞行速度；其中v为当前的飞行速度，flow为当前图像的光流，α为当前角速度，t为当前图像与前一帧图像获取的间隔时间，f为摄像头焦距，Δx为摄像头感光元长度，h为当前飞行的高度。从上述描述可知，计算当前飞行度考虑了当前图像的光流、当前角速度、当前高度、当前图像与前一帧图像获取的间隔时间、摄像头焦距、摄像头感光元长度多种因素，结果精确。进一步的，所述飞行高度通过超声波测高模组测量，所述角速度通过三轴角速度测量模组测量。从上述描述可知，通过超声波测高模组和三轴角速度测量模组能够简单、准确地测量出飞行高度和角速度。请参照图3以及图4，本专利技术提供了一种一种无人机速度监测系统，包括：获取模块1，用于获取当前的飞行高度、角速度以及图像；光流计算模块2，用于获取所述图像的特征点，计算各特征点的光流；选择模块3，用于统计各特征点的光流，选择同一个方向光流重复率最高的光流作为所述图像的光流；速度计算模块4，用于依据所述飞行高度、角速度以及所述图像的光流计算当前的飞行速度。从上述描述可知，本专利技术无人机速度监测系统的有益效果在于：考本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无人机速度监测方法，其特征在于，包括：获取当前的飞行高度、角速度以及图像；获取所述图像的特征点，计算各特征点的光流；统计各特征点的光流，选择同一个方向光流重复率最高的光流作为所述图像的光流；依据所述飞行高度、角速度以及所述图像的光流计算当前的飞行速度。

【技术特征摘要】
1.一种无人机速度监测方法，其特征在于，包括：获取当前的飞行高度、角速度以及图像；获取所述图像的特征点，计算各特征点的光流；统计各特征点的光流，选择同一个方向光流重复率最高的光流作为所述图像的光流；依据所述飞行高度、角速度以及所述图像的光流计算当前的飞行速度。2.根据权利要求1所述的无人机速度监测方法，其特征在于，所述“获取当前的飞行高度、角速度以及图像”具体为：以预设的第一采样帧率获取当前的飞行高度、角速度以及图像；所述“依据所述飞行高度、角速度以及所述图像的光流计算当前的飞行速度”之后，进一步包括：存储所述图像的光流为历史光流；判断所述历史光流是否在预设的第一时间段内连续小于预设的切换阈值；若是，切换所述第一采样帧率至预设的第二采样帧率，所述第一采样帧率大于第二采样帧率。3.根据权利要求2所述的无人机速度监测方法，其特征在于，所述“切换所述第一采样帧率至预设的第二采样帧率”之后，进一步包括：判断历史光流是否在预设的第二时间段内连续大于预设的切换阈值；若是，切换所述第二采样帧率至预设的第一采样帧率。4.根据权利要求1所述的无人机速度监测方法，其特征在于，所述“获取所述图像的特征点，计算各特征点的光流”具体为：获取所述图像的各特征点的位置和特征值；获取前一帧图像中的各特征点的位置和特征值；依据前一帧图像中各特征点的位置和特征值计算并记录当前图像中的各特征点的光流。5.根据权利要求1所述的无人机速度监测方法，其特征在于，通过FAST角点检测算法计算每帧图像中的特征点的位置和特征值，通过LK算法计算每帧图像中各特征点的光流。6.根据权利要求1所述的无人机速度监测方法，其特征在于，通过摄像头获取所述图像；根据公式v＝(flow-α·t·f/Δx)/t/f·Δx·h计算当前的飞行速度；其中v为当前...

【专利技术属性】
技术研发人员：高建民，
申请(专利权)人：深圳市高巨创新科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44