无人机影像在线处理与即时推送嵌入式系统及构建方法技术方案

本发明专利技术公开了一种无人机影像在线处理与即时推送嵌入式系统及构建方法，包括：获取原始图像，将所述原始图像进行正射纠正，生成正射纠正图像，将所述正射纠正图像根据相对地理位置进行拼接，生成大范围影像，将所述大范围影像传输到云端服务器中并进行储存，用户可根据需求通过所述云端服务器实时获取所述大范围影像；本发明专利技术所推送的正射影像具有更高分辨率、更大幅面及更精确地理位置信息，从而为决策者应急策略规划提供优质的保障，有效解决了其数据获取实时性差的问题，使决策者能在较短时间内获取到完整的场景信息，以此能节约决策者做应急策略规划时的时间成本。者做应急策略规划时的时间成本。者做应急策略规划时的时间成本。

【技术实现步骤摘要】
无人机影像在线处理与即时推送嵌入式系统及构建方法


[0001]本专利技术属于地理信息科学、应急遥感应用领域，特别是涉及一种无人机影像在线处理与即时推送嵌入式系统及构建方法。

技术介绍

[0002]以无人机为载体的应急遥感技术已广泛应用于地质灾害调查、救灾应急保障、疫情防控及各类公共突发事件管理，然而，无人机影像获取方式虽具有成本低、信息获取量大优势，但仍存在一定应用缺陷：一是普通数码相机获取的单幅影像覆盖面积有限，采用的中心投影成像方式会因相机拍摄角度、地面起伏等造成影像像点位移、几何畸变，较难满足应急遥感领域中对大范围、高分辨率且具备地理空间位置属性信息的图像采集要求；二是采集影像数据目前只能先存放于内部大容量存储设备中，需等待摄影全部完成后，才能从存储设备中取出作进一步的处理，故在瞬息万变的突发应急场景中不利于决策者进行快速、客观地判断分析。综上，无人机应急遥感技术必然向着影像在线处理与用户即时推送方向发展。
[0003]目前在实际应急场景应用中，对无人机影像的应用方式主要分为两种：
[0004]1、使用无人机实时传输地表监测视频，或者分辨率较高的单幅面地表原始影像，这一方式能满足对应急场景的实时监控，但视频及单幅影像幅面受限于摄影设备，存在影像幅面小、因拍摄角度及地面起伏造成的地理信息不准确等问题，在实际应急场景应用中，往往需要具有较大的地面覆盖范围及准确地理信息的大幅面影像。
[0005]2、使用无人机采集整个应急场景的地面影像信息，将数据存放于大容量存储设备中，待无人机返航后，对获取到的原始影像信息进行处理，获得具有覆盖范围较大、地理信息较为准确的单幅影像，该方式耗时相对较长，而在实际应急场景应用中，决策者往往需要实时的观测现场情况，并在较短时间内对现场调度做出决定，显然这一方式难以满足要求。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种无人机影像在线处理与即时推送嵌入式系统及构建方法，以解决上述现有技术存在的问题。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供了一种无人机影像在线处理与即时推送嵌入式系统及构建方法，包括：通过无人机获取原始图像，将所述原始图像进行正射纠正，生成正射纠正图像，将所述正射纠正图像根据相对地理位置进行拼接，生成大范围影像，将所述大范围影像传输到云端服务器中并进行储存，用户根据需求通过所述云端服务器实时获取所述大范围影像。
[0008]优选地，所述将所述原始图像进行正射纠正，生成正射纠正图像的过程包括：
[0009]ARM从存储设备中读取原始影像、原始影像内外参数、DEM数据；根据所述DEM数据设置数字高程参考值，使用所述数字高程参考值与所述原始影像内外参数，通过迭代计算的方式计算出所述原始影像四个角的参考坐标；
[0010]使用所述原始影像四个角的参考坐标确定所述正射影像大小及计算所需的DEM范围；初始化OPENCL，创建参数以及命令队列，并向执行设备提交并行处理任务；
[0011]创建设备端GPU全局缓存；GPU线程块内线程按索引号计算对应的地面点坐标和像点坐标，并进行灰度内插和赋值，获得所述正射纠正图像，并将所述正射纠正图像储存至ARM端DDR内存中。
[0012]优选地，所述正射纠正影像采用反解法求解，所述反解法表达式为：
[0013][0014]其中，X、Y、Z为世界坐标系O
‑
XYZ的对应点坐标，x、y为图像坐标系o
‑
xy的对应点坐标，XS、YS、ZS是已知的原始影像摄影中心/原点OC的三维世界坐标,a
i
、b
i
、c
i
是原始影像的相机外方位参数，i＝1、2、3；x0、y0、f是原始影像的相机内方位参数。
[0015]优选地，将所述正射纠正图像根据相对地理位置进行拼接，生成大范围影像的过程包括：
[0016]读取两张待拼接的正射影像以及影像的相对坐标；根据所述影像的相对坐标确定所述两张待拼接的正射影像的相对位置关系；根据所述相对位置关系确定影像重叠区域；通过图割法确定所述影像重叠区域的缝合线；根据所述缝合线拼接所述两张待拼接的正射影像，生成所述大范围影像；将所述大范围影像发送至存储设备进行存储。
[0017]优选地，将所述大范围影像传输到云端服务器中并进行储存的过程包括：
[0018]为Linux内核添加设备信息；将驱动的源文件添加至驱动目录，并在编译文件中加入所述驱动的源文件的编译信息；编译所述Linux内核前启动网络支持，并添加驱动选项；
[0019]在服务器端搭建文件服务系统，并引入文件上传服务；配置所述服务器端地址及访问端口，同时配置文件的后端处理方式，在所述服务器端对接收到的文件进行名称及保存路径管理；上传所述大范围影像至云端服务器；
[0020]用户使用手机连接公网，通过手机APP访问所述云端服务器，对所述大范围影像进行管理查看。
[0021]优选地，航空影像获取模块，用于获取原始影像；
[0022]影像正射纠正与拼接模块，与所述航空影像获取模块连接，用于对所述原始影像进行正射纠正，生成正射纠正影像，并将所述正射纠正影像根据相对地理位置进行拼接，获得大范围影像数据；
[0023]高精度正射影像推送模块，与所述影像正射纠正与拼接模块连接，用于将所述大范围影像数据传输至云服务器进行储存，用户通过访问所述云服务器获取应急场景所在地理区域的最新高精度正射影像。
[0024]优选地，所述航空获取模块包括无人机相机、存储设备；
[0025]所述无人机相机用于获取原始影像；
[0026]所述存储设备与所述WIFI单元连接互联网。
[0027]优选地，所述影像正射纠正与拼接模块包括图像拼接单元和图像处理单元；
[0028]所述图像拼接单元用于读取两张待拼接的正射纠正影像及影像的相对坐标；
[0029]所述图像处理单元用于根据所述两张待拼接的正射纠正影像及影像的相对坐标确定二者的相对位置关系，通过所述相对位置关系确定所述影像重叠区域，通过所述影像重叠区域找到缝合线，通过所述缝合线拼接两张图像，得到所述大范围影像数据。
[0030]优选地，所述图像处理单元用于通过图解法对原始影像进行正射纠正并进行拼接。
[0031]优选地，所述移动通信模块用于将所述大范围图像数据进行储存，供用户查看。
[0032]本专利技术的技术效果为：所推送的正射影像具有更高分辨率、更大幅面及更精确地理位置信息，从而为决策者应急策略规划提供优质的保障，有效解决了其数据获取实时性差的问题，使决策者能在较短时间内获取到完整的场景信息，以此能节约决策者做应急策略规划时的时间成本。
附图说明
[0033]构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0034]图1为本专利技术实施例中的正射纠正并行计算原理流程框图；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人机影像在线处理与即时推送嵌入式系统的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：通过无人机获取原始图像，将所述原始图像进行正射纠正，生成正射纠正图像，将所述正射纠正图像根据相对地理位置进行拼接，生成大范围影像，将所述大范围影像传输到云端服务器中并进行储存，用户根据需求通过所述云端服务器实时获取所述大范围影像。2.根据权利要求1所述的无人机影像在线处理与即时推送嵌入式系统的构建方法，其特征在于，所述将所述原始图像进行正射纠正，生成正射纠正图像的过程包括：ARM从存储设备中读取原始影像、原始影像内外参数、DEM数据；根据所述DEM数据设置数字高程参考值，使用所述数字高程参考值与所述原始影像内外参数，通过迭代计算的方式计算出所述原始影像四个角的参考坐标；使用所述原始影像四个角的参考坐标确定所述正射影像大小及计算所需的DEM范围；初始化OPENCL，创建参数以及命令队列，并向执行设备提交并行处理任务；创建设备端GPU全局缓存；GPU线程块内线程按索引号计算对应的地面点坐标和像点坐标，并进行灰度内插和赋值，获得所述正射纠正图像，并将所述正射纠正图像储存至ARM端DDR内存中。3.根据权利要求1所述的无人机影像在线处理与即时推送嵌入式系统的构建方法，其特征在于，所述正射纠正影像采用反解法求解，所述反解法表达式为：其中，X、Y、Z为世界坐标系O
‑
XYZ的对应点坐标，x、y为图像坐标系o
‑
xy的对应点坐标，XS、YS、ZS是已知的原始影像摄影中心/原点OC的三维世界坐标,a
i
、b
i
、c
i
是原始影像的相机外方位参数，i＝1、2、3；x0、y0、f是原始影像的相机内方位参数。4.根据权利要求1所述的无人机影像在线处理与即时推送嵌入式系统的构建方法，其特征在于，将所述正射纠正图像根据相对地理位置进行拼接，生成大范围影像的过程包括：读取两张待拼接的正射影像以及影像的相对坐标；根据所述影像的相对坐标确定所述两张待拼接的正射影像的相对位置关系；根据所述相对位置关系确定影像重叠区域；通过图割法确定所述影像重叠区域的缝合线；根据所述缝合线拼接...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴军，罗瀛，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：