一种道路自巡检方法、装置、无人机及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种道路自巡检方法、装置、无人机及存储介质。该方法应用于无人机，无人机包括无人机本体以及云台摄像机，该方法包括：在无人机本体进入稳定飞行状态后，控制云台摄像机按照设定捕获周期采集所巡检道路的道路图像；通过对各道路图像的识别处理，进行飞行航线校正，并控制无人机本体按照校正后的飞行航线飞行；接收到车辆巡检指令时根据各所述道路图像对所巡检道路中的车辆进行驾驶行为检测；返回重新执行道路图像的采集操作，直至达到飞行终点。本发明专利技术实施例，通过对各道路图像的识别处理，进行飞行航线校正，并根据各道路图像对所巡检道路中的车辆进行驾驶行为检测，提高了巡检效率，且巡检的视野范围广，不受道路交通状况的限制。受道路交通状况的限制。受道路交通状况的限制。

【技术实现步骤摘要】
一种道路自巡检方法、装置、无人机及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及高速公路智能巡检控制
，尤其涉及一种道路自巡检方法、装置、无人机及存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工飞手操作无人机进行巡检的逐渐推广，减轻交通管理人员的劳动强度，提高巡检效率与质量的需求逐渐凸显。现有技术中，在无人机交通巡检规划时，需提前规划无人机飞行航线后才能够进行自动化巡检，可主要分为两种形式，一种是人工示教航点生成航线；另一种是使用地理信息系统(Geographic Information System，GIS)点云地图航迹规划。人工示教航点生成航线，需要无人机飞手携带无人机设备前往现场，并对巡检目标路段的所有巡检点位进行拍照点人工示教，生成并保存无人机飞行航线文件，并进行现场航线验证，在后续正式对路段进行精细化巡检时，无人机可直接加载所需巡检目标的航线文件进行航线复飞完成交通巡检。GIS点云地图航迹规划，则首先需要使用无人机搭载激光雷达对目标进行激光扫描，生成点云地图或无人机搭载可见光倾斜对目标摄像，并进行数据处理生成点云地图，而后人工在三维点云地本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种道路自巡检方法，其特征在于，应用于无人机，所述无人机包括无人机本体以及云台摄像机，所述方法包括：在无人机本体进入稳定飞行状态后，控制云台摄像机按照设定捕获周期采集所巡检道路的道路图像；通过对各所述道路图像的识别处理，进行飞行航线校正，并控制无人机本体按照校正后的飞行航线飞行；接收到车辆巡检指令时根据各所述道路图像对所巡检道路中的车辆进行驾驶行为检测；返回重新执行道路图像的采集操作，直至达到飞行终点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对各所述道路图像的识别处理，进行飞行航线校正，包括：将采集的各所述道路图像分别输入预先训练的语义分割网络模型及车道线分割网络模型，获得路面分割图及车道线分割图：根据所述路面分割图结合所述云台摄像机的内参数据，确定所巡检道路的路面中心点沿线；当所述路面中心点沿线与所采集图像上画幅中心的偏差达到设定阈值时，根据所述车道线分割图、路面中心点及所述画幅中心，校正所述飞行航线。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述车道线分割图、路面中心点及所述画幅中心，校正所述飞行航线，包括：根据各所述车道线分割图拟合形成所巡检道路的车道线表达式，通过所述车道线表达式确定车道线俯视图；从所述车道线俯视图中计算所巡检道路中车道线中心点；基于路面中心点、画幅中心、车道线中心点以及初始飞行航线时所用的GPS点位，确定目标飞行点位；基于各目标飞行点位形成校正后的飞行航线。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述道路图像对所巡检道路中的车辆进行驾驶行为检测，包括：采用多目标跟踪算法对各所述道路图像进行处理，获得所巡检道路中行驶车辆的车辆目标框；采用车道线网络分割模型对各所述道路环境进行处理，确定所巡检道路中目标车道的目标车道线位置；针对每个车辆目标框，基于所述车辆目标框与所述目标车道线位置，对相应车辆的进行驾驶行为检测。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆目标框与所述目标车道线位置，对相应的车辆进行驾驶行为检测，包括：确定所述车辆目标框相对所巡检道路的目标框中...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏阔，程亮，邓刚林，陈冰岩，胡冬，宋军，曹亚兵，
申请(专利权)人：上海复亚智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：