无人机视觉智能检测系统技术方案

本公开实施例中提供了一种无人机视觉智能检测系统，属于智能设备技术领域，该设备包括：无人机；定位设备；图像采集设备，所述图像采集设备设置于所述无人机之上，用于采集当前位置下的第一图像，同时获取与当前位置信息匹配的第二图像，将所述第一图像与所述第二图像进行差分匹配后，形成第三图像；激光雷达，将点云数据序列中空间夹角大于预设夹角的点云数据剔除之后，基于当前位置信息，形成点云数据集合；检测设备，判断预设路线上是否存在异物。通过本公开的处理方案，能够快速处理采集到的图像信息，识别轨道及其附属设备，检测相应设备缺陷，并及时反馈。

【技术实现步骤摘要】
无人机视觉智能检测系统
本公开涉及智能设备
，尤其涉及一种无人机视觉智能检测系统。
技术介绍
随着中国经济的飞速发展和城市化进程的加速，铁路交通已经成为重要交通工具，与城市居民通勤、旅游、商务人士的日常出行息息相关。铁轨异物检测是指为保证列车行驶安全，需要对铁轨区域进行异物排查的措施。按照我国列车安全行驶的有关规定，在铁路线路安全保护区及其邻近区域，不得有危害列车正常行驶的异物在国家规定的铁路限界内，以免因为司机在较近距离内才能看到异物后进行刹车处理，但刹车不及时、刹车距离过长与异物相撞造成的财产损失和安全事故。近年来，随着国家无人机行业的不断发展，无人机得到了越来越多的应用，通过无人机航拍图像实时进行铁轨异物检测也得到了长足的发展。
技术实现思路
有鉴于此，本公开实施例提供无人机视觉智能检测系统，至少部分解决现有技术中存在的问题。本公开实施例提供了一种无人机视觉智能检测系统，包括：无人机，所述无人机按照预设路线对预设目标进行拍摄操作；定位设备，所述定位设备包括GPS模块和RTK模块，用于实时获取无人机的当前位置信息；图像采集设备，所述图像采集设备设置于所述无人机之上，用于采集当前位置下的第一图像，同时获取与当前位置信息匹配的第二图像，将所述第一图像与所述第二图像进行差分匹配后，形成第三图像；激光雷达，所述激光雷达针对所述第三图像进行目标识别，形成目标对象集合，实时采集目标对象集合中的每个目标对象的点云数据，形成点云数据序列，将点云数据序列中空间夹角大于预设夹角的点云数据剔除之后，基于当前位置信息，形成点云数据集合；检测设备，所述检测设备对接收到的点云数据集合进行三维建模，通过对三维建模后存在的目标对象进行检测，判断预设路线上是否存在异物。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述图像采集设备包括：左目相机，所述左目相机用于基于左目视角采集左目视频帧；右目相机，所述右目相机用于基于右目视角采集右目视频帧；计算单元，所述计算单元基于所述左目视频帧和右目视频帧，计算当前视野下采集到的目标对象的深度值；当所述深度值小于预设深度值时，舍弃当前时刻采集到的左目视频帧和右目视频帧；当所述深度值大于预设深度值时，在基于左目视频帧和右目视频帧生成第一图像之后，生成激活信号，以便于基于所述激活信号，启动所述激光雷达。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述图像采集设备还包括：图像预处理模块，所述图像预处理模块用于对获取到的左目视频帧和右目视频帧进行图像预处理操作。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述图像采集设备还包括：存储单元，所述存储单元用于存储于预设路线上生成的视频图像。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述图像采集设备还包括：电源电路，所述电源电路包括第一线路和第二线路；所述第一线路产生固定的第一输出电压，启动核心功能电路并给所述第二线路供电；所述第二线路产生实际电路所需的第二输出电压；所述第一线路包括预基准端、第一差分放大器、第一晶体管、第二晶体管、第三晶体管、第一电阻和第二电阻；所述基准端产生预基准端输入至所述第一差分放大器的负输入端，其输出端接第三晶体管的栅端；所述第三晶体管的源端接地，漏端接第一晶体管漏端；第一晶体管栅端接第二晶体管栅端，第二晶体管漏端接第二电阻的第一端，第二电阻的第二端接第一电阻的第一端，第一电阻的第二端接地；第一差分放大器的正输入端接第一电阻的第一端。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述激光雷达，包括：电源输入端，用于接收所述电源电路输出的第二输出电压；比较器，所述比较器具有第一输入端、第二输入端和输出端，所述第一输入端耦接到激光供电电源，所述第一输入端还通过电容耦接到跨阻放大器的输入端；所述第二输入端耦接所述激活信号，用以在激活信号的激励下启动所述激光雷达；开关器件，所述开关器件具有控制端、第一端和第二端，所述控制端耦接到所述比较器的输出端，所述第一端耦接到第二电压源，所述第二端耦接到所述跨阻放大器的输入端。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述激光雷达，还包括：目标识别模块，用于对所述第三图像进行目标识别，形成目标对象集合。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述激光雷达还用于：获取识别到的目标对象在第三图像中的平面位置坐标；基于所述平面位置坐标和所述无人机当前的高度值，确定所述激光雷达的扫描角度；基于所述扫描角度，对所述识别到的目标对象进行雷达数据采集；基于采集到的雷达数据，形成与识别到的目标对象相关的点云数据。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述激光雷达还用于：获取点云数据序列中的任意三个连续点云数据的位置坐标；基于所述位置坐标，形成两个由两个连续点云数据形成的第一线段和第二线段；计算第一线段和第二线段之间的夹角，以判断点云数据序列中空间夹角是否大于预设夹角。根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述检测设备还用于：基于三维建模之后形成的模型，对模型中存在的模型对象的高度、长度、面积、体积、角度和坡度信息进行测量。本公开实施例中的基于乘客出行轨迹的轨道交通疫情防控方案，包括无人机，所述无人机按照预设路线对预设目标进行拍摄操作；定位设备，所述定位设备包括GPS模块和RTK模块，用于实时获取无人机的当前位置信息；图像采集设备，所述图像采集设备设置于所述无人机之上，用于采集当前位置下的第一图像，同时获取与当前位置信息匹配的第二图像，将所述第一图像与所述第二图像进行差分匹配后，形成第三图像；激光雷达，所述激光雷达针对所述第三图像进行目标识别，形成目标对象集合，实时采集目标对象集合中的每个目标对象的点云数据，形成点云数据序列，将点云数据序列中空间夹角大于预设夹角的点云数据剔除之后，基于当前位置信息，形成点云数据集合；检测设备，所述检测设备对接收到的点云数据集合进行三维建模，通过对三维建模后存在的目标对象进行检测，判断预设路线上是否存在异物。通过本公开的处理方案，能够快速准确的对铁路异物侵入进行检测和预警。附图说明为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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它的附图。图1为本公开实施例提供的一种无人机视觉智能检测系统的结构示意图；图2为本公开实施例提供的一种图像采集设备的结构示意图；图3为本公开实施例提供的另一种图像采集设备的结构示意图；图4为本公开实施例提供的一种激光雷达的结构示意图。具体实施方式下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机视觉智能检测系统，其特征在于，包括：/n无人机，所述无人机按照预设路线对预设目标进行拍摄操作；/n定位设备，所述定位设备包括GPS模块和RTK模块，用于实时获取无人机的当前位置信息；/n图像采集设备，所述图像采集设备设置于所述无人机之上，用于采集当前位置下的第一图像，同时获取与当前位置信息匹配的第二图像，将所述第一图像与所述第二图像进行差分匹配后，形成第三图像；/n激光雷达，所述激光雷达针对所述第三图像进行目标识别，形成目标对象集合，实时采集目标对象集合中的每个目标对象的点云数据，形成点云数据序列，将点云数据序列中空间夹角大于预设夹角的点云数据剔除之后，基于当前位置信息，形成点云数据集合；/n检测设备，所述检测设备对接收到的点云数据集合进行三维建模，通过对三维建模后存在的目标对象进行检测，判断预设路线上是否存在异物。/n

【技术特征摘要】
1.一种无人机视觉智能检测系统，其特征在于，包括：
无人机，所述无人机按照预设路线对预设目标进行拍摄操作；
定位设备，所述定位设备包括GPS模块和RTK模块，用于实时获取无人机的当前位置信息；
图像采集设备，所述图像采集设备设置于所述无人机之上，用于采集当前位置下的第一图像，同时获取与当前位置信息匹配的第二图像，将所述第一图像与所述第二图像进行差分匹配后，形成第三图像；
激光雷达，所述激光雷达针对所述第三图像进行目标识别，形成目标对象集合，实时采集目标对象集合中的每个目标对象的点云数据，形成点云数据序列，将点云数据序列中空间夹角大于预设夹角的点云数据剔除之后，基于当前位置信息，形成点云数据集合；
检测设备，所述检测设备对接收到的点云数据集合进行三维建模，通过对三维建模后存在的目标对象进行检测，判断预设路线上是否存在异物。


2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述图像采集设备包括：
左目相机，所述左目相机用于基于左目视角采集左目视频帧；
右目相机，所述右目相机用于基于右目视角采集右目视频帧；
计算单元，所述计算单元基于所述左目视频帧和右目视频帧，计算当前视野下采集到的目标对象的深度值；
当所述深度值小于预设深度值时，舍弃当前时刻采集到的左目视频帧和右目视频帧；
当所述深度值大于预设深度值时，在基于左目视频帧和右目视频帧生成第一图像之后，生成激活信号，以便于基于所述激活信号，启动所述激光雷达。


3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述图像采集设备还包括：
图像预处理模块，所述图像预处理模块用于对获取到的左目视频帧和右目视频帧进行图像预处理操作。


4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述图像采集设备还包括：
存储单元，所述存储单元用于存储于预设路线上生成的视频图像。


5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述图像采集设备还包括：
电源电路，所述电源电路包括第一线路和第二线路；所述第一线路产生固定的第一输出电压，启动核心功能电路并给所述第二线路供电；所述第二线路产生实际电路所需的第二输出电压；
所述第一线路包括预基准端、第一差分放...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋梦，张淮，康秋静，高占建，董建华，高飞，
申请(专利权)人：北京大成国测科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11