地表特征识别方法、设备、无人机及计算机可读存储介质技术

一种地表特征识别方法、设备、无人机及计算机可读存储介质，其中该方法包括：获取地表图像信息(S101)；对多个颜色通道信息和图像深度信息进行处理，得到包含地表语义信息的特征图(S102)；根据特征图中的地表语义信息，确定地表特征的识别结果(S103)。上述方法提高了地表特征识别的准确性和便利性。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】地表特征识别方法、设备、无人机及计算机可读存储介质
本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种地表特征识别方法、设备、无人机及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着我国无人机制造业的高速发展，无人机在农业、航测、电力巡线、天然气(石油)管道巡检、森林防火、抢险救灾、智慧城市等领域快速成长。在农业领域，通过无人机可以实现农作物的农药自动喷洒。目前，地表的各种自然灾害以及病虫害都对自然界有着较大的影响，人们可以通过定期观察地表的变化情况，如植物的生长情况等，识别出对应的地表特征之后才能确定自然界是否受到了自然灾害以及病虫害等的影响，但需要花费较多的时间成本和人力成本才能识别到想要的地表特征，也无法保证识别出来的结果的准确性。因此，如何提高地表特征识别的准确性和便利性是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
基于此，本申请提供了一种地表特征识别方法、设备、无人机及计算机可读存储介质，旨在提高地表特征的识别结果的准确性和便利性。第一方面，本申请提供了一种地表特征识别方法，包括：获取地表图像信息，其中，所述地表图像信息包括多个颜色通道的图像信息和图像深度信息；对所述多个颜色通道信息和图像深度信息进行处理，得到包含地表语义信息的特征图；根据所述特征图中的地表语义信息，确定地表特征的识别结果。第二方面，本申请还提供了一种无人机，所述无人机包括喷洒装置和处理器，所述处理器，用于实现如下步骤：获取飞行喷洒任务，其中，所述飞行喷洒任务根据地表特征的识别结果确定；执行所述飞行喷洒任务，并控制所述喷洒装置按照所述飞行喷洒任务中的喷洒参数执行对应的喷洒动作。第三方面，本申请还提供了一种地表特征识别设备，所述地表特征识别设备包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时，实现如下步骤：获取地表图像信息，其中，所述地表图像信息包括多个颜色通道的图像信息和图像深度信息；对所述多个颜色通道信息和图像深度信息进行处理，得到包含地表语义信息的特征图；根据所述特征图中的地表语义信息，确定地表特征的识别结果。第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上所述的地表特征识别方法。本申请实施例提供了一种地表特征识别方法、无人机及计算机可读存储介质，通过对地表图像信息中的多个颜色通道信息和图像深度信息进行处理，可以得到包含地表语义信息的特征图，通过该特征图中的地表语义信息，可以准确的确定地表特征的识别结果，整个识别过程不需要人工参与，可以提高地表特征识别的准确性和便利性。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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是本申请一实施例提供的一种地表特征识别方法的步骤示意流程图；图2是图1中的地表特征识别方法的子步骤示意流程图；图3是本申请实施例中拼接地表图像的一示意图；图4是本申请一实施例提供的另一种地表特征识别方法的步骤示意流程图；图5是本申请一实施例提供的又一种地表特征识别方法的步骤示意流程图；图6是本申请一实施例提供的无人机的结构示意图；图7是本申请一实施例提供的无人机执行喷洒任务的步骤流程示意图；图8是本申请实施例中的飞行喷洒航线的一示意图；图9是本申请实施例中的飞行喷洒航线的一示意图；图10是本申请一实施例中灾害蔓延边界的一示意图；图11是本申请一实施例中喷洒作业区域交叠的一示意图；图12是本申请一实施例中喷洒作业区域交叠的另一示意图图13是本申请一实施例提供的地表特征识别设备的示意性框图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。本申请提供的地表特征识别方法可以应用于地面控制平台、服务器和/或无人机中，用于对地表特征进行识别。其中，地面控制平台包括笔记本电脑和PC电脑等，服务器可以为单台的服务器，也可以为由多台服务器组成的服务器集群，无人机包括旋翼型无人机，例如四旋翼无人机、六旋翼无人机、八旋翼无人机，也可以是固定翼无人机，还可以是旋翼型与固定翼无人机的组合，在此不作限定。下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。请参阅图1，图1是本申请一实施例提供的一种地表特征识别方法的步骤示意流程图。具体地，如图1所示，该地表特征识别方法包括步骤S101至步骤S103。S101、获取地表图像信息，其中，所述地表图像信息包括多个颜色通道的图像信息和图像深度信息。在需要对地表特征进行识别时，获取所需的地表图像信息，其中，该地表图像信息由多个颜色通道的图像信息和图像深度信息融合得到，多个颜色通道的图像信息至少包括R、G、B三通道信息。通过对多个颜色通道的图像信息和图像深度信息进行融合，可以丰富地表图像信息，可以间接的提高地表特征识别的准确性。其中，该地表图像信息还包括俯视正视图，该图像深度信息为俯视正视图下的高度信息。地表图像是通过航拍得到的，在航拍过程中，由于可移动平台的倾斜等原因，导致航拍得到的地表图像不是正常的俯视正视图像，通过将地表图像转换为俯视正视下的地表图像，可以保证地表图像信息的准确性，可以提高地表特征识别的准确性。其中，该地表图像信息还包括地表图像所对应的地理位置信息。该地理位置信息包括通过全球卫星导航定位系统获得的定位信息；和/或，通过实时差分定位系统获得的定位信息。在航拍过程中，可移动平台可以通过全球卫星导航定位系统或实时差分定位系统获取地表图像的地理位置信息，可以进一步的丰富地表图像信息，也方便后续查询识别到的地表特征所属的地区。其中，该图像深度信息的确定方式可以为基于双目测距算法和多个颜色通道的图像信息确定，还可以为基于单目测距算法和多个颜色通道的图像信息的关联帧确定。该关联帧为多个颜色通道的图像信息中存在交叠的图像帧，将交叠的图像帧作为相同的两个图像帧，并计算这两个图像帧的视差，然后通过视差，可以确定图像深度信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种地表特征识别方法，其特征在于，包括：/n获取地表图像信息，其中，所述地表图像信息包括多个颜色通道的图像信息和图像深度信息；/n对所述多个颜色通道信息和图像深度信息进行处理，得到包含地表语义信息的特征图；/n根据所述特征图中的地表语义信息，确定地表特征的识别结果。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种地表特征识别方法，其特征在于，包括：
获取地表图像信息，其中，所述地表图像信息包括多个颜色通道的图像信息和图像深度信息；
对所述多个颜色通道信息和图像深度信息进行处理，得到包含地表语义信息的特征图；
根据所述特征图中的地表语义信息，确定地表特征的识别结果。


2.根据权利要求1所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述地表图像信息包括俯视正视图。


3.根据权利要求2所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述图像深度信息为所述俯视正视图下的高度信息。


4.根据权利要求1所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述地表图像信息包括地表图像所对应的地理位置信息。


5.根据权利要求4所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述地理位置信息包括通过全球卫星导航定位系统获得的定位信息；
和/或，通过实时差分定位系统获得的定位信息。


6.根据权利要求1所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述多个颜色通道的图像信息至少包括R、G、B三通道信息。


7.根据权利要求1所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述图像深度信息基于双目测距算法和所述多个颜色通道的图像信息确定。


8.根据权利要求1所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述图像深度信息基于单目测距算法和所述多个颜色通道的图像信息的关联帧确定。


9.根据权利要求1所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述对所述多个颜色通道信息和图像深度信息进行处理，得到包含地表语义信息的特征图，包括：
对所述多个颜色通道信息和图像深度信息进行融合处理，得到融合图像块；
将所述融合图像块与预设的图像块集中的图像块进行匹配，得到所述融合图像块与每个所述图像块之间的匹配程度；
根据所述融合图像块与每个所述图像块之间的匹配程度，确定包含地表语义信息的特征图。


10.根据权利要求1所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述对所述多个颜色通道信息和图像深度信息进行处理，得到包含地表语义信息的特征图，包括：
对所述多个颜色通道信息和图像深度信息进行融合处理，得到融合图像块；
通过经过预先训练的神经网络对所述融合图像块进行处理，得到包含地表语义信息的特征图。


11.根据权利要求1至10中任一项所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述获取地表图像信息，包括：
获取地表图像集，并根据所述地表图像集中的每个地表图像，生成对应的深度图；
对所述地表图像集中的每个地表图像和所述深度图进行处理，得到地表图像信息。


12.根据权利要求11所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述对所述地表图像集中的每个地表图像和所述深度图进行处理，得到地表图像信息，包括：
对所述地表图像集中的每个地表图像进行拼接，得到拼接地表图像；
对所述深度图和拼接地表图像进行融合，得到地表图像信息。


13.根据权利要求12所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述对所述地表图像集中的每个地表图像进行拼接，得到拼接地表图像，包括：
确定每个所述地表图像各自对应的拼接参数，其中，所述拼接参数包括拼接顺序和拼接关系；
根据每个所述地表图像各自对应的拼接参数，对每个所述地表图像进行拼接，得到拼接地表图像。


14.根据权利要求13所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述确定每个所述地表图像各自对应的拼接参数，包括：
获取每个所述地表图像各自对应的航拍时刻点和航拍位置；
根据每个所述地表图像各自对应的航拍时刻点，确定每个所述地表图像各自对应的拼接顺序；
根据每个所述地表图像各自对应的航拍位置，确定每个所述地表图像各自对应的拼接关系。


15.根据权利要求1至10中任一项所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述根据所述特征图中的地表语义信息，确定地表特征的识别结果之后，还包括：
获取地表特征的至少一个历史识别结果，其中，所述历史识别结果为在当前时刻之前确定的地表特征的识别结果；
根据所述地表特征的识别结果和所述地表特征的至少一个历史识别结果，确定地表变化趋势。


16.根据权利要求15所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述根据所述地表特征的识别结果和所述地表特征的至少一个历史识别结果，确定地表变化趋势，包括：
获取所述地表特征的识别结果的第一确定时刻点以及每个所述历史识别结果的第二确定时刻点；
根据所述第一确定时刻点和每个所述第二确定时刻点，对所述识别结果和每个所述历史识别结果进行排序，得到识别结果队列；
根据所述识别结果队列中相邻的每两个识别结果，确定多个候选地表变化趋势；
对所述多个候选地表变化趋势进行处理，得到地表变化趋势。


17.根据权利要求1至10中任一项所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述根据所述特征图中的地表语义信息，确定地表特征的识别结果之后，还包括：
获取三维地表地图，并从所述识别结果中获取地表受灾区域信息、地表受灾程度信息和地表受灾面积信息；
根据所述地表受灾区域信息、地表受灾程度信息和地表受灾面积信息，对所述三维地表地图进行标记，得到标记有受灾区域、受灾程度和受灾面积的目标三维地图。


18.根据权利要求17所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述根据所述地表受灾区域信息、地表受灾程度信息和地表受灾面积信息，对所述三维地表地图进行标记，包括：
根据所述地表受灾区域信息，在所述三维地表地图中标记每个受灾区域；
根据所述地表受灾程度信息，标记每个所述受灾区域各自对应的受灾程度；
根据所述地表受灾面积信息，标记每个所述受灾区域各自对应的受灾面积。


19.根据权利要求18所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述根据所述地表受灾程度信息，标记每个所述受灾区域各自对应的受灾程度，包括：
根据所述地表受灾程度信息，确定每个所述受灾区域各自对应的受灾程度颜色；
根据每个所述受灾区域各自对应的受灾程度颜色，标记每个所述受灾区域各自对应的受灾程度。


20.根据权利要求17所述的地表特征识别方法，其特征在于，所述根据所述地表受灾区域信息、地表受灾程度信息和地表受灾面积信息，对所述三维地表地图进行标记，得到标记有受灾区域、受灾程度和受灾面积的目标三维地图之后，还包括：
存储所述目标三维地图；和/或
将所述目标三维地图发送至终端设备，以供所述终端设备显示所述目标三维地图；和/或
将所述目标三维地图发送至云端，以供所述云端存储所述目标三维地图。


21.一种无人机，其特征在于，所述无人机包括喷洒装置和处理器，所述处理器，用于实现如下步骤：
获取飞行喷洒任务，其中，所述飞行喷洒任务根据地表特征的识别结果确定；
执行所述飞行喷洒任务，并控制所述喷洒装置按照所述飞行喷洒任务中的喷洒参数执行对应的喷洒动作。


22.根据权利要求21所述的无人机，其特征在于，所述处理器实现获取飞行喷洒任务时，用于实现：
获取地表特征的识别结果，其中，所述地表特征的识别结果包括地表受灾区域信息和地表受灾程度信息；
根据所述地表受灾区域信息和所述地表受灾程度信息，生成对应的飞行喷洒任务。


23.根据权利要求22所述的无人机，其特征在于，所述处理器实现根据所述地表受灾区域信息和所述地表受灾程度信息，生成对应的飞行喷洒任务时，用于实现：
根据所述地表受灾区域信息，确定待规划的飞行喷洒航线的航点信息，并根据所述航点信息，生成对应的飞行喷洒航线；
根据所述地表受灾程度信息，设置所述飞行喷洒航线上每个航点的喷洒参数，以生成对应的飞行喷洒任务。


24.根据权利要求23所述的无人机，其特征在于，所述根据所述地表受灾区域信息，确定待规划的飞行喷洒航线的航点信息，包括：
根据所述地表受灾区域信息，确定受灾区域的形状和面积；
根据所述受灾区域的形状，确定待规划的飞行喷洒航线的航线类型；
根据所述受灾区域的面积，确定待规划的飞行喷洒航线的航点数量；
根据所述航线类型、地表受灾区域信息和航点数量，确定待规...

【专利技术属性】
技术研发人员：董双，李鑫超，王涛，李思晋，梁家斌，田艺，
申请(专利权)人：深圳市大疆创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44