一种基于无人机的基站倾斜及位移的图像识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于无人机的基站倾斜及位移的图像识别方法，包括：从云端素材库中抽取待检测目标基站的原始图像及原始数据，创建目标基站模型，设定无人机巡检标准参数，确定无人机巡航位置；根据无人机巡航位置，对顶部高色差特殊颜色标志物范围及基站底部规则多边形范围进行无人机图像采集精准识别并传递到云端，获得云端基站原始参照图集；根据顶部高色差特殊颜色标志物范围及基站底部规则多边形范围，设定基站倾斜偏离范围判定依据；根据基站倾斜偏离范围判定依据，通过无人机巡检识别待检测目标基站，进行AI实时视觉检测基站倾斜智能判定及多基站距离分布交互参照巡检位移智能判定，并根据基站倾斜及位移智能判定结果进行云端告警信息发布。定结果进行云端告警信息发布。定结果进行云端告警信息发布。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机的基站倾斜及位移的图像识别方法


[0001]本专利技术涉及先进勘察无人巡检智能识别
，具体涉及一种基于无人机的基站倾斜及位移的图像识别方法。

技术介绍

[0002]现阶段，地震、火山、台风、人为施工等不可控因素可能导致基站发生倾斜，从而导致通讯隐患，包括：通讯质量下降或通讯信号中断等问题，以及其他安全隐患；若不能及时地精准检测出基站的倾斜情况并进行实时告警，可能错过最佳抢修期，增加后续人工成本和时间成本；如亚欧板块、印度洋板块交界处，板块活动强烈，火山、地震、台风、海啸等自然灾害频发；针对于基站倾斜情况的勘测问题，以往都是以人工实地勘察为主，存在风险大、成本高、效率低、勘测结果不精准等问题，这些都给巡检带来了极大困难；除此之外，当自然灾害发生后仍存在一定的复发风险且灾后的自然环境处于不稳定状态，人工巡检在此时不能发挥作用，不能及时地对基站倾斜情况进行勘测；因此，有必要提出一种基于无人机的基站倾斜及位移的图像识别方法，以至少部分地解决现有技术中存在的问题。

技术实现思路

[0003]在
技术实现思路
部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明；本专利技术的
技术实现思路
部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
[0004]为至少部分地解决上述问题，本专利技术提供了一种基于无人机的基站倾斜及位移的图像识别方法，包括：
[0005]S100：从云端素材库中抽取待检测目标基站的原始图像及原始数据，创建目标基站模型，设定无人机巡检标准参数，确定无人机巡航位置；
[0006]S200：根据无人机巡航位置，对顶部高色差特殊颜色标志物范围及基站底部规则多边形范围进行无人机图像采集精准识别并传递到云端，获得云端基站原始参照图集；
[0007]S300：根据顶部高色差特殊颜色标志物范围及基站底部规则多边形范围，设定基站倾斜偏离范围判定依据；
[0008]S400：根据基站倾斜偏离范围判定依据，通过无人机巡检识别待检测目标基站，进行AI 实时视觉检测基站倾斜智能判定及多基站距离分布交互参照巡检位移智能判定，并根据基站倾斜及位移智能判定结果进行云端告警信息发布。
[0009]优选的，所述S100包括：
[0010]S101：从云端素材库中，抽取待检测目标基站的原始图像及原始数据，创建目标基站模型；创建目标基站模型包括：选择设定基站顶部中心点和基站底部中心点；将基站顶部中心点和基站底部中心点分别设置为检测目标1和检测目标2；
[0011]S102：通过检测目标基站，设定无人机巡检标准参数；
[0012]S103：根据无人机巡检标准参数，确定无人机巡航位置。
[0013]优选的，所述S200包括：
[0014]S201：通过在基站顶部加入高色差特殊颜色标志物以形成规则多边形；
[0015]S202：根据无人机巡航位置，通过无人机导航定位及视觉定位，获得无人机巡检图像；
[0016]S203：根据无人机巡检图像，通过检测目标高精度标定及图像智能识别，进行无人机图像采集精准识别。
[0017]优选的，所述S300包括：
[0018]S301：根据顶部高色差特殊颜色标志物范围及基站底部规则多边形范围，选定基站底部规则多边形范围的固定参照基站底部中心点；
[0019]S302：以固定参照基站底部中心点为检测参照点，检测基站的顶部高色差特殊颜色标志物范围中心点的偏离原始位置范围；
[0020]S303：根据偏离原始位置范围，设定基站倾斜偏离范围判定依据。
[0021]优选的，所述S400包括：
[0022]S401：根据基站倾斜偏离范围判定依据，首先进行大范围巡航到达待检测目标基站上空；
[0023]S402：在待检测目标基站上空，通过无人机巡检识别待检测目标基站；AI系统对基站实时俯拍图集进行实时视觉检测；
[0024]S403：根据实时视觉检测信息，进行AI实时视觉检测基站倾斜智能判定及多基站距离分布交互参照巡检位移智能判定，并根据基站倾斜及位移智能判定结果进行云端告警信息发布。
[0025]优选的，所述S102包括：
[0026]S1021：通过进行待检测目标基站的检测、定位及校正设置无人机巡航经度、无人机巡航纬度及无人机巡航高度，确定并记录无人机能垂直俯拍基站照片的无人机悬停位置参数；
[0027]S1022：无人机悬停位置参数包括：无人机悬停位置的悬停位置经度参数值、悬停位置纬度参数值及悬停位置高度参数值；
[0028]S1023：进行基站倾斜及位移巡检，设定无人机巡检标准参数。
[0029]优选的，所述S202包括：
[0030]S2021：根据无人机巡航位置，通过无人机导航定位及视觉定位，对顶部高色差特殊颜色标志物范围，进行无人机图像采集；
[0031]S2022：基站底部为规则多边形且与周围环境区视觉区分度较大，直接进行无人机图像采集；
[0032]S2023：通过无人机图像采集，获得无人机巡检图像。
[0033]优选的，所述S203包括：
[0034]S2031：根据无人机巡检图像，进行检测目标高精度标定及图像智能识别，标定顶部高色差特殊颜色标志物范围；
[0035]S2032：直接通过图像识别技术识别基站底部规则多边形范围；
[0036]S2033：对顶部高色差特殊颜色标志物范围及基站底部规则多边形范围进行无人机图像采集精准识别。
[0037]优选的，所述S402包括：
[0038]S4021：通过AI分析设定基站倾斜偏离范围判定依据；
[0039]S4022：AI分析设定基站倾斜偏离范围判定依据包括：若检测目标1与检测目标2偏离的距离＜基站顶部图形最短边的n％，则判定为基站倾斜在正常范围内；若检测目标1与检测目标2偏离的距离≥基站顶部图形最短边的n％，则判定为基站倾斜超出正常范围，基站倾斜幅度过大，视为基站倾斜异常情况；n的取值通过从云端素材库中筛选出与基站倾斜幅度相关的基站倾斜度幅度大数据，对基站倾斜幅度大数据进行AI分析，获取基站倾斜幅度在各种地质地形中的地质地形可承受基站倾斜最大幅度；根据地质地形可承受基站倾斜最大幅度设置n的取值；根据地质地形可承受基站倾斜最大幅度设置n的取值包括：岩石地质平原地形中n％设置为5％、岩石地质山陵地形中n％设置为4％、岩石地质滩涂地形中n％设置为3％、非岩石地质任意地形中n％设置为2％；
[0040]S4023：无人机拍摄基站实时俯拍图集，AI系统对无人机拍摄的基站实时俯拍图集进行实时视觉检测。
[0041]优选的，所述S403包括：
[0042]S4031：对检测目标1和检测目标2进行位置系统锁定，通过无人机抓拍基站实时俯拍图集；
[0043]S4032：将基站实时俯拍图集与云端基站原始参照本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的基站倾斜及位移的图像识别方法，其特征在于，包括：S100：从云端素材库中抽取待检测目标基站的原始图像及原始数据，创建目标基站模型，设定无人机巡检标准参数，确定无人机巡航位置；S200：根据无人机巡航位置，对顶部高色差特殊颜色标志物范围及基站底部规则多边形范围进行无人机图像采集精准识别并传递到云端，获得云端基站原始参照图集；S300：根据顶部高色差特殊颜色标志物范围及基站底部规则多边形范围，设定基站倾斜偏离范围判定依据；S400：根据基站倾斜偏离范围判定依据，通过无人机巡检识别待检测目标基站，进行AI实时视觉检测基站倾斜智能判定及多基站距离分布交互参照巡检位移智能判定，并根据基站倾斜及位移智能判定结果进行云端告警信息发布。2.如权利要求1所述的一种基于无人机的基站倾斜及位移的图像识别方法，其特征在于，所述S100包括：S101：从云端素材库中，抽取待检测目标基站的原始图像及原始数据，创建目标基站模型；创建目标基站模型包括：选择设定基站顶部中心点和基站底部中心点；将基站顶部中心点和基站底部中心点分别设置为检测目标1和检测目标2；S102：通过检测目标基站，设定无人机巡检标准参数；S103：根据无人机巡检标准参数，确定无人机巡航位置。3.如权利要求1所述的一种基于无人机的基站倾斜及位移的图像识别方法，其特征在于，所述S200包括：S201：通过在基站顶部加入高色差特殊颜色标志物以形成规则多边形；S202：根据无人机巡航位置，通过无人机导航定位及视觉定位，获得无人机巡检图像；S203：根据无人机巡检图像，通过检测目标高精度标定及图像智能识别，进行无人机图像采集精准识别。4.如权利要求1所述的一种基于无人机的基站倾斜及位移的图像识别方法，其特征在于，所述S300包括：S301：根据顶部高色差特殊颜色标志物范围及基站底部规则多边形范围，选定基站底部规则多边形范围的固定参照基站底部中心点；S302：以固定参照基站底部中心点为检测参照点，检测基站的顶部高色差特殊颜色标志物范围中心点的偏离原始位置范围；S303：根据偏离原始位置范围，设定基站倾斜偏离范围判定依据。5.如权利要求1所述的一种基于无人机的基站倾斜及位移的图像识别方法，其特征在于，所述S400包括：S401：根据基站倾斜偏离范围判定依据，首先进行大范围巡航到达待检测目标基站上空；S402：在待检测目标基站上空，通过无人机巡检识别待检测目标基站；AI系统对基站实时俯拍图集进行实时视觉检测；S403：根据实时视觉检测信息，进行AI实时视觉检测基站倾斜智能判定及多基站距离分布交互参照巡检位移智能判定，并根据基站倾斜及位移智能判定结果进行云端告警信息发布。
6.如权利要求2所述的一种基于无人机的基站倾斜及位移的图像识别方法，其特征在于，所述S102包括：S1021：通过进行待检测目标基站的检测、定位及校正设置无人机巡航经度、无人机巡航纬度及无人机巡航高度，确定并记录无人机能垂直俯拍基站照片的无人机悬停位置参数；S1022：无人机悬停位置参数包括：无人机悬...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈洋，
申请(专利权)人：陈洋，
类型：发明
国别省市：