一种基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统技术方案

本发明专利技术涉及边防巡检领域，具体提供了一种基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，边防信息录入单元、任务规划单元、优化学习单元和数据反馈单元，边防信息录入单元、任务规划单元、优化学习单元和数据反馈单元依次通过以太网通信连接，边防信息录入单元用于录入经卫星实时获取的边防地区地域信息，任务规划单元用于根据边防地区地域信息进行无人机的任务规划，协同无人机进行巡检任务，无人机进行巡检任务时，获取边防实时路径数据和异常数据，优化学习单元用于根据无人机获取的路径数据和异常数据对任务边防信息录入单元和任务规划单元进行更新优化，数据反馈单元用于将无人机获取的路径数据和异常数据传输至基站。机获取的路径数据和异常数据传输至基站。机获取的路径数据和异常数据传输至基站。

【技术实现步骤摘要】
一种基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统


[0001]本专利技术涉及边防巡检领域，具体而言，涉及一种基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统。

技术介绍

[0002]针对我国边境线出入境人流量大，走私偷渡、侵犯边境安全等犯罪活动严重的情况，客观上要求边防部门执行任务时反应速度快。传统的边防监控多以人工监控的方式进行、比如站岗、了望、巡逻等。但由于边防区域地理位置复杂，且与监控中心距离较远，造成有线网络利用上的不便，使得传统监控一直未能很好地满足边境监控的需求。无人机技术的快速发展，使边防监控系统科技化、智能化发展成为可能。传统的无人机巡检由于需要巡检的范围大，所以一般需要多辆无人机组成的机组进行各自不同的任务进行巡检，而在批量无人机进行巡检过程中，由于其任务分配和路径的不合理性，往往导致了无人机易损毁，造成成本增加和巡检任务失败的缺点。鉴于此，我们提出一种基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统。

技术实现思路

[0003]本专利技术的主要目的在于提供一种基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，以解决相关技术中的问题。
[0004]为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，包括边防信息录入单元、任务规划单元、优化学习单元和数据反馈单元，所述边防信息录入单元、所述任务规划单元、所述优化学习单元和所述数据反馈单元依次通过以太网通信连接，所述边防信息录入单元用于录入经卫星实时获取的边防地区地域信息，所述任务规划单元用于根据所述边防地区地域信息进行无人机的任务规划，协同无人机进行巡检任务，所述无人机进行巡检任务时，获取边防实时路径数据和异常数据，所述优化学习单元用于根据无人机获取的路径数据和异常数据对任务边防信息录入单元和任务规划单元进行更新优化，所述数据反馈单元用于将无人机获取的路径数据和异常数据传输至基站；
[0005]所述边防信息录入单元包括卫星云图获取模块、云图数据分析模块、地形模型生成模块和地形模型导入模块；
[0006]所述任务规划单元包括无人机位置获取模块、任务路径生成模块、无人机匹配模块和任务派发模块；
[0007]所述优化学习单元包括路径优化模块、飞行高度优化模块、采集视角优化模块和任务优化模块；
[0008]所述数据反馈单元包括数据分类模块、数据传输模块、信号质量检测模块和信号切换模块。
[0009]进一步地，所述卫星云图获取模块、所述云图数据分析模块、所述地形模型生成模
块和所述地形模型导入模块依次通过以太网通信连接，所述卫星云图获取模块用于实时获取卫星云图文件，所述云图数据分析模块用于根据卫星云图文件提取图形数据和图形参数数据，所述地形模型生成模块用于根据所述图形数据和图形参数数据生成地形模型，所述地形模型导入模块用于将地形模型转换成所述任务规划单元能够识别的格式并传输至任务规划单元。
[0010]进一步地，所述无人机位置获取模块、所述任务路径生成模块、所述无人机匹配模块和所述任务派发模块依次通过以太网通信连接，所述无人机位置获取模块用于获取各个无人机的实时位置信息，所述任务路径生成模块用于根据所述地形模型生成无人机任务路径，所述无人机匹配模块用于根据任务路径和无人机的实时位置信息匹配状态完好的无人机，所述任务派发模块用于将任务路径传输至执行任务的无人机上。
[0011]进一步地，所述路径优化模块、所述飞行高度优化模块、所述采集视角优化模块和所述任务优化模块依次通过以太网通信连接，所述路径优化模块用于根据无人机执行任务时的路径异常数据对路径进行优化，所述飞行高度优化模块用于根据无人机执行任务时的高度异常数据对飞行高度进行优化，所述采集视角优化模块用于根据无人机执行任务时拍摄到的图像进行采集视角优化，所述任务优化模块用于根据无人机执行任务时的剩余电量情况和任务完成情况对无人机匹配进行优化。
[0012]进一步地，所述数据分类模块、数据传输模块、信号质量检测模块和信号切换模块依次通过以太网通信连接，所述数据分类模块用于将无人机执行任务获取的数据进行分类，所述数据传输模块用于将分类后的信息通过网络信号传输至基站，所述信号质量检测模块用于检测所述网络信号的实时强度，所述信号切换模块用于在所述网络信号的实时强度低于设定阈值时，切换网络信道。
[0013]进一步地，所述路径优化模块采用深度学习算法进行优化，具体包括：
[0014]输入：训练样本数据队((x
(1)
,y),(x
(2)
,y),
…
,(x
(M)
,y))；
[0015]输出：权重矩阵W＝[W1，W2，
…
，W
L
]；
[0016]S1：选择一个权重系数矩阵W的初始值和一个学习率μ值；
[0017]S2：依据公式由初始权重和训练样本求解各层神经元其中，γ是一个设置好的正数，M表示为样本中数据的数量，w是权重参数，其中，γ是一个设置好的正数，M表示为样本中数据的数量，w是权重参数，为损失函数，a为节点，y为向量；
[0018]S3：Repeat：满足近似条件；
[0019]S4：由公式对初始权重矩阵进行调优,其中，为参数矩阵，
[0020][0021]S5：输出W＝[W1，W2，
…
，W
L
]。
[0022]进一步地，所述采用深度学习算法进行优化后，对权重矩阵W进一步调优，其具体为：
[0023]输入：无标签训练数据{x
(1)
,x
(2)
,
…
,x
(M)
}；
[0024]输出：权重矩阵[W1，W2，
…
，W
L
]；
[0025]S6：将无标签的训练数据{x
(1)
,x
(2)
,
…
,x
(M)
}作为DBNTF模型的输入层；
[0026]S7：依据公式求得有标签的训练数据队(x
(i)
,y
(i)
)，其中，v
t
表示无人机的平均速度，v
max
表示无人机的最大速度，Cn表示受到的平均风阻，Cn
max
表示受到的最大风阻，为等级值可调参数；
[0027]S8：将DBN模型的输出层作为softmax分类器的输入，带标签的数据队(x
(i)
,y
(i)
)为输出，完成softmax分类器的求解；
[0028]S9：用误差的反向传播算法对权重[W1，W2，
…
，W
L
]全局调优；
[0029]S10：输出最终的权重矩阵[W1，W2，
…
，W
L
]。
[0030]进一步地，所述根据无人机执行任务时的高度异常数据对飞行高本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，其特征在于，包括边防信息录入单元(100)、任务规划单元(200)、优化学习单元(300)和数据反馈单元(400)，所述边防信息录入单元(100)、所述任务规划单元(200)、所述优化学习单元(300)和所述数据反馈单元(400)依次通过以太网通信连接，所述边防信息录入单元(100)用于录入经卫星实时获取的边防地区地域信息，所述任务规划单元(200)用于根据所述边防地区地域信息进行无人机的任务规划，协同无人机进行巡检任务，所述无人机进行巡检任务时，获取边防实时路径数据和异常数据，所述优化学习单元(300)用于根据无人机获取的路径数据和异常数据对任务边防信息录入单元(100)和任务规划单元(200)进行更新优化，所述数据反馈单元(400)用于将无人机获取的路径数据和异常数据传输至基站；所述边防信息录入单元(100)包括卫星云图获取模块(101)、云图数据分析模块(102)、地形模型生成模块(103)和地形模型导入模块(104)；所述任务规划单元(200)包括无人机位置获取模块(201)、任务路径生成模块(202)、无人机匹配模块(203)和任务派发模块(204)；所述优化学习单元(300)包括路径优化模块(301)、飞行高度优化模块(302)、采集视角优化模块(303)和任务优化模块(304)；所述数据反馈单元(400)包括数据分类模块(401)、数据传输模块(402)、信号质量检测模块(403)和信号切换模块(404)。2.根据权利要求1所述的基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，其特征在于，所述卫星云图获取模块(101)、所述云图数据分析模块(102)、所述地形模型生成模块(103)和所述地形模型导入模块(104)依次通过以太网通信连接，所述卫星云图获取模块(101)用于实时获取卫星云图文件，所述云图数据分析模块(102)用于根据卫星云图文件提取图形数据和图形参数数据，所述地形模型生成模块(103)用于根据所述图形数据和图形参数数据生成地形模型，所述地形模型导入模块(104)用于将地形模型转换成所述任务规划单元(200)能够识别的格式并传输至任务规划单元(200)。3.根据权利要求2所述的基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，其特征在于，所述无人机位置获取模块(201)、所述任务路径生成模块(202)、所述无人机匹配模块(203)和所述任务派发模块(204)依次通过以太网通信连接，所述无人机位置获取模块(201)用于获取各个无人机的实时位置信息，所述任务路径生成模块(202)用于根据所述地形模型生成无人机任务路径，所述无人机匹配模块(203)用于根据任务路径和无人机的实时位置信息匹配状态完好的无人机，所述任务派发模块(204)用于将任务路径传输至执行任务的无人机上。4.根据权利要求3所述的基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，其特征在于，所述路径优化模块(301)、所述飞行高度优化模块(302)、所述采集视角优化模块(303)和所述任务优化模块(304)依次通过以太网通信连接，所述路径优化模块(301)用于根据无人机执行任务时的路径异常数据对路径进行优化，所述飞行高度优化模块(302)用于根据无人机执行任务时的高度异常数据对飞行高度进行优化，所述采集视角优化模块(303)用于根据无人机执行任务时拍摄到的图像进行采集视角优化，所述任务优化模块(304)用于根据无人机执行任务时的剩余电量情况和任务完成情况对无人机匹配进行优化。5.根据权利要求1所述的基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，其特征在于，所
述数据分类模块(401)、所述数据传输模块(402)、所述信号质量检测模块(403)和所述信号切换模块(404)依次通过以太网通信连接，所述数据分类模块(401)用于将无人机执行任务获取的数据进行分类，所述数据传输模块(402)用于将分类后的信息通过网络信号传输至基站，所述信号质量检测模块(403)用于检测所述网络信号的实时强度，所述信号切换模块(404)用于在所述网络信号的实时强度低于设定阈值时，切换网络信道。6.根据权利要求4所述的基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，其特征在于，所述路径优化模块(301)采用深度学习算法进行优化，具体包括：输入：训练样本数据队((x
(1)
,y
(1)
),(x
(2)
,y
(2)
),
…
,(x
(M)
,y
(M)
))；输出：权重矩阵W＝[W1，W2，
…
，W
L
]；S1：选择一个权重系数矩阵W的初始值和一个学...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚雨婷，刘涛，于德志，
申请(专利权)人：枣庄易飞航天科技有限公司，
类型：发明
国别省市：