基于图像AI与大数据应用的智能巡检飞行平台制造技术

本发明专利技术涉及一种基于图像AI与大数据应用的智能巡检飞行平台，该平台包括接收模块，用以接收巡检无人机的拍摄图像；图像处理模块，其内部设置有标准图像信息，将拍摄图像进行光强和灰度补偿，形成补偿图像，从补偿图像中提取对比单元，并与标准图像信息中的标准对比单元进行比较，得到比较结果；指令发送模块，用以根据比较结果向巡检无人机发送指令信息，指令信息用以对巡检无人机的飞行轨迹进行修正；存储模块，用以根据补偿图像、指令信息、飞行轨迹和修正过程形成巡检报告；预测模块，根据历史巡检报告预测下一巡检周期，并在下一巡检周期内由接收模块接收巡检无人机的拍摄图像。能够有效提高对于巡检路线以及巡检周期确定的准确性。确性。确性。

【技术实现步骤摘要】
基于图像AI与大数据应用的智能巡检飞行平台


[0001]本专利技术涉及无人机巡检
，尤其涉及一种基于图像AI与大数据应用的智能巡检飞行平台。

技术介绍

[0002]架空输电线路是输送电能的重要通道，其运行于复杂多变的环境，容易受到自然和人为因素破坏而产生各种缺陷。所谓的设备缺陷，是指生产设备在制造运输、施工安装、运行维护等阶段发生的设备质量异常现象。随着无人机技术结合各个领域应用的快速发展，在各行各业中逐渐展现出它独特的优势。由于我国的输电线路广泛分布在大江南北，所处的地理位置以及周围环境通常十分复杂且恶劣，而为了保障国家电力系统的安全运行，需要定期对电力设施进行巡视检查。传统的巡检方式不仅会消耗巨大的人力物力，且效率以及安全系数都很低，而无人机巡检技术以其高效率、低成本且兼具高安全性等优点很好的解决了上述问题。
[0003]但是，在无人机巡检作业中，巡检人员无法长时间抬头观察无人机所处位置，再加上受到白光影响，所拍摄的图像时常会不清晰，从而影响电力杆塔的正常巡检作业，降低巡检的效率。

技术实现思路

[0004]为此，本专利技术提供一种基于图像AI与大数据应用的智能巡检飞行平台，可以解决现有技术中的巡检效率低的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于图像AI与大数据应用的智能巡检飞行平台，包括：
[0006]接收模块，用以接收所述巡检无人机的拍摄图像；
[0007]图像处理模块，其内部设置有标准图像信息，将所述拍摄图像进行光强和灰度补偿，形成补偿图像，从所述补偿图像中提取对比单元，并与标准图像信息中的标准对比单元进行比较，得到比较结果；
[0008]指令发送模块，用以根据比较结果向所述巡检无人机发送指令信息，所述指令信息用以对巡检无人机的飞行轨迹进行修正；
[0009]存储模块，用以将拍摄图像进行存储，所述存储模块分别与所述图像处理模块和所述指令发送模块连接，用以根据补偿图像、指令信息、飞行轨迹和修正过程形成巡检报告；
[0010]预测模块，与所述存储模块连接，根据历史巡检报告预测下一巡检周期，并在下一巡检周期内由接收模块接收巡检无人机的拍摄图像；
[0011]所述图像处理模块包括光强提取单元、灰度提取单元和补偿单元，用以对接收到的拍摄图像的光强和灰度进行提取，获取所述拍摄图像的光强C和灰度G，根据标准图像信息内的标准光强C0和标准灰度G0，分别与光强C和灰度G进行比较，获取比较结果，并根据比
较结果对拍摄图像进行光强和/或灰度补偿；
[0012]若光强C<标准光强C0，则采用补偿单元对拍摄图像的光强进行补偿；
[0013]若灰度G<标准灰度G0，则采用补偿单元对拍摄图像的灰度进行补偿；
[0014]若光强C≥标准光强C0或灰度G≥标准灰度G0，则无需对拍摄图像的光强和灰度进行补偿。
[0015]进一步地，当拍摄图像的光强C<标准光强C0时，补偿单元内设置有第一补偿系数a1、第二补偿系数a2和第三补偿系数a3，若0.9
×
C0≤光强C<标准光强C0，则采用第一补偿系数a1对拍摄图像的光强C进行补偿；
[0016]若0.5
×
C0≤光强C<0.9
×
C0，则采用第二补偿系数a2对拍摄图像的光强C进行补偿；
[0017]若光强C<0.5
×
C0，则采用第三补偿系数a3对拍摄图像的光强C进行补偿。
[0018]进一步地，当灰度G<标准灰度G0时，若0.9
×
G0≤灰度G<标准灰度G0，则采用第一补偿系数a1对拍摄图像的灰度G进行补偿；
[0019]若0.5
×
G0≤灰度G<0.9
×
G0，则采用第二补偿系数a2对拍摄图像的灰度G进行补偿；
[0020]若灰度G<0.5
×
G0，则采用第三补偿系数a3对拍摄图像的灰度G进行补偿。
[0021]进一步地，所述第一补偿系数a1＝灰度G/1.4
×
G0；
[0022]所述第二补偿系数a2＝灰度G/0.9
×
G0；
[0023]所述第三补偿系数a3＝灰度G/0.5
×
G0。
[0024]进一步地，所述根据比较结果向所述巡检无人机发送指令信息包括：
[0025]若补偿图像中的对比单元设置有n0个，在于标准图像信息中的标准对比单元进行比较时，若存在差异的对比单元的数量n≥n0/2，则采用第一数据量D1的指令信息发送至巡检无人机；
[0026]若存在差异的对比单元的数量n<n0/2，则采用第二数据量D2的指令信息发送至巡检无人机，以对飞行轨迹进行修正。
[0027]进一步地，所述第一数据量D1中包含存在差异的所有的对比单元，在对飞行轨迹进行修正时，预先设置有标准轨迹，根据存在差异的差异量对偏离标准轨迹的距离进行调整；
[0028]预先还设置有标准差异量，所述标准差异量为每个对比单元与其对应的标准对比单元对比产生的差异量，若该差异量大于标准差异量，则提高偏离距离；
[0029]若实际差异量≤标准差异量，则保持原有的飞行轨迹，无需对偏离距离进行调整。
[0030]进一步地，根据补偿图像、指令信息、飞行轨迹和修正过程形成巡检报告，所述巡检报告通过显示单元用以在终端进行显示，所述巡检报告记录了由拍摄图像、光强灰度补偿、指令信息发出时间、飞行轨迹的修正、距离的偏离量分别进行记录，以使工作人员根据巡检报告实现对无人机巡检过程中的全程监控。
[0031]进一步地，根据历史巡检报告预测下一巡检周期，根据检测到的巡检报告得到的数据进行数值评估，表示当前巡检周期内的巡检系统的安全程度，预先设置有标准安全度S0和标准巡检周期T0，
[0032]若巡检报告得到的安全值≤标准安全度S0，则在进行下一巡检周期预测时，缩短
巡检周期；
[0033]若巡检报告得到的安全值>标准安全度S0，则在进行下一巡检周期预测时，延长巡检周期。
[0034]进一步地，在对巡检周期进行缩短时，根据标准安全度与巡检报告得到的安全值的实际差值来选择缩短程度；
[0035]预先设置有巡检的标准频率F0，比较标准安全度S0与巡检报告得到的安全值S的实际差值ΔS0，预先设置有第一标准差值ΔS10和第二标准差值ΔS20，且第一标准差值ΔS10<第二标准差值ΔS20，当实际差值ΔS0≤第一标准差值ΔS10时，采用第一修正参数k1对标准频率F0进行修正；
[0036]若第一标准差值ΔS10<实际差值ΔS0≤第二标准差值ΔS20，则采用第二修正参数k2对标准频率F0进行修正；
[003本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像AI与大数据应用的智能巡检飞行平台，其特征在于，包括：接收模块，用以接收所述巡检无人机的拍摄图像；图像处理模块，其内部设置有标准图像信息，将所述拍摄图像进行光强和灰度补偿，形成补偿图像，从所述补偿图像中提取对比单元，并与标准图像信息中的标准对比单元进行比较，得到比较结果；指令发送模块，用以根据比较结果向所述巡检无人机发送指令信息，所述指令信息用以对巡检无人机的飞行轨迹进行修正；存储模块，用以将拍摄图像进行存储，所述存储模块分别与所述图像处理模块和所述指令发送模块连接，用以根据补偿图像、指令信息、飞行轨迹和修正过程形成巡检报告；预测模块，与所述存储模块连接，根据历史巡检报告预测下一巡检周期，并在下一巡检周期内由接收模块接收巡检无人机的拍摄图像；所述图像处理模块包括光强提取单元、灰度提取单元和补偿单元，用以对接收到的拍摄图像的光强和灰度进行提取，获取所述拍摄图像的光强C和灰度G，根据标准图像信息内的标准光强C0和标准灰度G0，分别与光强C和灰度G进行比较，获取比较结果，并根据比较结果对拍摄图像进行光强和/或灰度补偿；若光强C<标准光强C0，则采用补偿单元对拍摄图像的光强进行补偿；若灰度G<标准灰度G0，则采用补偿单元对拍摄图像的灰度进行补偿；若光强C≥标准光强C0或灰度G≥标准灰度G0，则无需对拍摄图像的光强和灰度进行补偿。2.根据权利要求1所述的基于图像AI与大数据应用的智能巡检飞行平台，其特征在于，当拍摄图像的光强C<标准光强C0时，补偿单元内设置有第一补偿系数a1、第二补偿系数a2和第三补偿系数a3，若0.9
×
C0≤光强C<标准光强C0，则采用第一补偿系数a1对拍摄图像的光强C进行补偿；若0.5
×
C0≤光强C<0.9
×
C0，则采用第二补偿系数a2对拍摄图像的光强C进行补偿；若光强C<0.5
×
C0，则采用第三补偿系数a3对拍摄图像的光强C进行补偿。3.根据权利要求2所述的基于图像AI与大数据应用的智能巡检飞行平台，其特征在于，当灰度G<标准灰度G0时，若0.9
×
G0≤灰度G<标准灰度G0，则采用第一补偿系数a1对拍摄图像的灰度G进行补偿；若0.5
×
G0≤灰度G<0.9
×
G0，则采用第二补偿系数a2对拍摄图像的灰度G进行补偿；若灰度G<0.5
×
G0，则采用第三补偿系数a3对拍摄图像的灰度G进行补偿。4.根据权利要求3所述的基于图像AI与大数据应用的智能巡检飞行平台，其特征在于，所述第一补偿系数a1＝灰度G/1.4
×
G0；所述第二补偿系数a2＝灰度G/0.9
×
G0；所述第三补偿系数a3＝灰度G/0.5
×
G0。5.根据权利要求4所述的基于图像AI与大数据应用的智能巡检飞行平台，其特征在于，所述根据比较结果向所述巡检无人机发送指令信息包括：若补偿图像中的对比单元设置有n0个，在于标准图像信息中的标准对比单元进行比较时，若存在差异的对比单...

【专利技术属性】
技术研发人员：李峰，吕彦霏，李洪岩，王立中，李庆霞，张凌飞，尹德刚，梁俊龙，那春晖，
申请(专利权)人：内蒙古易飞航空科技有限公司，
类型：发明
国别省市：