基于无人机的地表温度异常检测和定位方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于无人机的地表温度异常检测和定位方法、装置及系统，属于智能微系统的集成和应用领域，方法的实现包括：根据可见光数据控制无人机飞行至目标区域，并获取目标区域的红外数据；判断红外数据中是否存在温度异常，若存在温度异常，则获取温度异常处的像素坐标；根据相机坐标系与世界坐标系间的转换关系、相机坐标系与像素坐标系间的转换关系及温度异常处的像素坐标，得到温度异常处在世界坐标系下的坐标；将温度异常处在世界坐标系下的坐标转换为GPS坐标，以获取温度异常处的地理位置信息。本发明专利技术可以实现实时异常目标检测与定位，输出准确的检测结果。

Method, device and system of detecting and locating surface temperature anomaly based on UAV

【技术实现步骤摘要】
基于无人机的地表温度异常检测和定位方法、装置及系统
本专利技术属于智能微系统的集成和应用领域，更具体地，涉及一种基于无人机的地表温度异常检测和定位方法、装置及系统。
技术介绍
自无人机问世至今，其在军事及民用领域逐渐占据越来越重要的作用。目前，无人机在防灾减灾、智慧城市、异常检测及农业等领域受到了广泛的关注。这些无人机大多数搭载了单个光学相机，能够使操作员在地面站观测画面中的异常情况。然而，单个可见光相机无法适用于地表温度异常检测。地表温度是反映地表环境的重要参数，在农田土地、城市供暖管道和火灾检测等方面具有广泛的应用。红外相机能够接收地面目标发射出的红外热辐射，图像颜色能够反映一个区域的地表温度，但存在纹理细节缺失等缺点。目前市场上的大部分无人机普遍只带有单个相机，无法满足城市地表温度异常检测的需求。因此，地表温度的异常检测急需结合可见光相机和红外相机的航拍视频图像，以弥补单一成像传感器的不足。仅仅在画面中观测到异常是远远不够的，为了达到地表温度异常检测与定位的目的，需要对目标进行实时异常检测与定位，以利于对异常目标及时处理。异常检测可以借助红外相机观测的图像进行检测，但是目前大部分的温度异常检测方法仅仅依赖于红外相机检测温度过高这一功能，应用范围有限。对于目标定位，目前，根据工作机制可以分为有源和无源两种。有源定位是指无人机携带有激光测距仪等其他辅助设备，获取目标的深度信息或其他辅助信息。无源定位是指仅利用无人机全球定位系统(GlobalPositioningSystem，GPS)、惯性测量单元(InertialMeasurementUnits，IMU)等传感器获得的飞行参数进行目标定位。在室外的作业中，有源目标定位算法硬件成本过高且可能存在超重等问题，不适用于小型无人机，因此，需要在无源的条件下，对地表温度异常目标进行地理定位技术。在实际的地表温度异常检测中，为了实现实时异常目标检测与定位，需要对机载传感器观测数据进行实时处理，输出准确的检测结果，因而，如何对现有的无人机观测平台进行改造，设计无人机地表温度异常检测与定位系统，如何在无人机上，集成各类传感器时间同步观测、地表温度异常检测与定位、多源数据下传等主要功能，实现对地表温度异常快速检测与定位，以及检测信息共享是目前亟需解决的技术难题。
技术实现思路
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提出了一种基于无人机的地表温度异常检测和定位方法、装置及系统，由此解决目前无人机在地表温度异常监测及定位中存在的成本高，检测精度存在局限等的技术问题。为实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，提供了一种基于无人机的地表温度异常检测和定位方法，包括：根据可见光数据控制无人机飞行至目标区域，并获取所述目标区域的红外数据；判断所述红外数据中是否存在温度异常，若存在温度异常，则获取温度异常处的像素坐标；根据相机坐标系与世界坐标系间的转换关系、相机坐标系与像素坐标系间的转换关系及所述温度异常处的像素坐标，得到所述温度异常处在世界坐标系下的坐标；将所述温度异常处在世界坐标系下的坐标转换为GPS坐标，以获取所述温度异常处的地理位置信息。优选地，所述判断所述红外数据中是否存在温度异常，包括：判断所述红外数据中是否存在温度高于预设最高温度阈值的区域、是否存在温度低于预设最低温度阈值的区域、或者是否存在与周围预设区域内的温度差大于最高温度差阈值的区域。优选地，所述判断所述红外数据中是否存在温度高于预设最高温度阈值的区域、是否存在温度低于预设最低温度阈值的区域，包括：对所述红外数据进行灰度化处理得到灰度数据；获取所述灰度数据中灰度值最大的像素点对应的最大灰度值及灰度值最小的像素点对应的最小灰度值；根据当前所述红外数据提供的参考像素点的像素值及其对应温度、测温范围的平均温度及所述平均温度对应的像素值，建立温度-灰度值转换关系；基于所述温度-灰度值转换关系，得到所述最大灰度值对应的最高温及所述最小灰度值对应的最低温；若所述最高温大于所述预设最高温度阈值，则所述最大灰度值对应的区域存在温度异常；若所述最低温小于所述预设最低温度阈值，则所述最小灰度值对应的区域存在温度异常。优选地，所述判断是否存在与周围预设区域内的温度差大于最高温度差阈值的区域，包括：对所述红外数据进行灰度化处理得到灰度数据，根据当前所述红外数据提供的参考像素点的像素值及其对应温度、测温范围的平均温度及所述平均温度对应的像素值，建立温度-灰度值转换关系，基于所述温度-灰度值转换关系得到所述最高温度差阈值对应的最大灰度值差；将所述灰度数据划分为均匀的不规则像素块，将每个像素块的平均灰度值与其周围预设区域内的像素块的平均灰度值进行比较，若两者的灰度值差超过所述最大灰度值差，则该像素块存在温度异常。优选地，所述将所述灰度数据划分为均匀的不规则像素块，包括：根据预分割的超像素个数确定初始聚类中心，获取各初始聚类中心的第一预设领域内所有像素点的梯度值，将各初始聚类中心移动至对应梯度值最小的位置得到新聚类中心；搜索每个新聚类中心周围第二预设邻域内的像素点，对于每个搜索到的目标像素点，获取所述目标像素点与对应新聚类中心的距离，取距离最小值对应的新聚类中心作为所述目标像素点的聚类中心，重复搜索操作，直至聚类中心不再发生变化，确定属于各聚类中心的像素块。优选地，所述根据相机坐标系与世界坐标系间的转换关系、相机坐标系与像素坐标系间的转换关系及所述温度异常处的像素坐标，得到所述温度异常处在世界坐标系下的坐标，包括：建立原点在红外相机光心，三轴与世界坐标系平行的参考坐标系，由所述参考坐标系及无人机的飞行高度得到红外相机光心到所述温度异常处的实际距离；根据相机坐标系与世界坐标系间的转换关系、相机坐标系与像素坐标系间的转换关系及红外相机光心到所述温度异常处的实际距离，由所述温度异常处的像素坐标得到所述温度异常处在世界坐标系下的坐标。按照本专利技术的另一个方面，提供了一种基于无人机的地表温度异常检测和定位的机载观测装置，包括：无人机飞行控制模块、视觉观测模块以及异常检测与定位模块；所述无人机飞行控制模块，用于根据接收到的飞行控制指令，控制无人机飞行至目标区域，然后接收相机控制指令，并向所述视觉观测模块发送所述相机控制指令，所述飞行控制指令由分析所述视觉观测模块中的光学相机获取的可见光数据后触发得到；所述视觉观测模块，用于解析所述相机控制指令，控制所述视觉观测模块中的光学相机及红外相机执行对应操作，获取所述目标区域的红外数据；所述异常检测与定位模块，用于判断所述红外数据中是否存在温度异常，若存在温度异常，则获取温度异常处的像素坐标；根据相机坐标系与世界坐标系间的转换关系、相机坐标系与像素坐标系间的转换关系及所述温度异常处的像素坐标，得到所述温度异常处在世界坐标系下的坐标；将所述温度异常处在世界坐标系下的坐标转换为GPS坐标，以获取所述温度异常处的地理位置信息。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于无人机的地表温度异常检测和定位方法，其特征在于，包括：/n根据可见光数据控制无人机飞行至目标区域，并获取所述目标区域的红外数据；/n判断所述红外数据中是否存在温度异常，若存在温度异常，则获取温度异常处的像素坐标；/n根据相机坐标系与世界坐标系间的转换关系、相机坐标系与像素坐标系间的转换关系及所述温度异常处的像素坐标，得到所述温度异常处在世界坐标系下的坐标；/n将所述温度异常处在世界坐标系下的坐标转换为GPS坐标，以获取所述温度异常处的地理位置信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的地表温度异常检测和定位方法，其特征在于，包括：
根据可见光数据控制无人机飞行至目标区域，并获取所述目标区域的红外数据；
判断所述红外数据中是否存在温度异常，若存在温度异常，则获取温度异常处的像素坐标；
根据相机坐标系与世界坐标系间的转换关系、相机坐标系与像素坐标系间的转换关系及所述温度异常处的像素坐标，得到所述温度异常处在世界坐标系下的坐标；
将所述温度异常处在世界坐标系下的坐标转换为GPS坐标，以获取所述温度异常处的地理位置信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述红外数据中是否存在温度异常，包括：
判断所述红外数据中是否存在温度高于预设最高温度阈值的区域、是否存在温度低于预设最低温度阈值的区域、或者是否存在与周围预设区域内的温度差大于最高温度差阈值的区域。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断所述红外数据中是否存在温度高于预设最高温度阈值的区域、是否存在温度低于预设最低温度阈值的区域，包括：
对所述红外数据进行灰度化处理得到灰度数据；
获取所述灰度数据中灰度值最大的像素点对应的最大灰度值及灰度值最小的像素点对应的最小灰度值；
根据当前所述红外数据提供的参考像素点的像素值及其对应温度、测温范围的平均温度及所述平均温度对应的像素值，建立温度-灰度值转换关系；
基于所述温度-灰度值转换关系，得到所述最大灰度值对应的最高温及所述最小灰度值对应的最低温；
若所述最高温大于所述预设最高温度阈值，则所述最大灰度值对应的区域存在温度异常；若所述最低温小于所述预设最低温度阈值，则所述最小灰度值对应的区域存在温度异常。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断是否存在与周围预设区域内的温度差大于最高温度差阈值的区域，包括：
对所述红外数据进行灰度化处理得到灰度数据，根据当前所述红外数据提供的参考像素点的像素值及其对应温度、测温范围的平均温度及所述平均温度对应的像素值，建立温度-灰度值转换关系，基于所述温度-灰度值转换关系得到所述最高温度差阈值对应的最大灰度值差；
将所述灰度数据划分为均匀的不规则像素块，将每个像素块的平均灰度值与其周围预设区域内的像素块的平均灰度值进行比较，若两者的灰度值差超过所述最大灰度值差，则该像素块存在温度异常。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述灰度数据划分为均匀的不规则像素块，包括：
根据预分割的超像素个数确定初始聚类中心，获取各初始聚类中心的第一预设领域内所有像素点的梯度值，将各初始聚类中心移动至对应梯度值最小的位置得到新聚类中心；
搜索每个新聚类中心周围第二预设邻域内的像素点，对于每个搜索到的目标像素点，获取所述目标像素点与对应新聚类中心的距离，取距离最小值对应的新聚类中心作为所述目标像素点的聚类中心，重复搜索操作，直至聚类中心不再发生变化，确定属于各聚类中心的像素块。


6.根据权利要求3或5所述的方法，其特征在于，所述根据相机坐标系与世界坐标系间的转换关系、相机坐标系与像素坐标系间的转换关系及所述温度异常处的像素坐标，得到所述温度异常处在世界坐标系下的坐标，包括：
建立原点在红外相机光心，三轴与世界坐标系平行的参考坐标系，由所述参考坐标系及无人机的飞行高度得到红外相机光...

【专利技术属性】
技术研发人员：卜方玲，赵筱玥，陈鸿宇，陈天阳，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42