【技术实现步骤摘要】
一种基于区块链的无人飞行器联合航拍信息共享方法
[0001]本专利技术涉及无人飞行器
，特别涉及一种基于区块链的无人飞行器联合航拍信息共享方法、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]无人机航拍具有高效清晰、智能轻便、易于操作的突出优势，特别适合获取长条形状地区的影像。然而，针对对于需进行大范围航拍的航拍目标拍摄，往往需要无人机自身进行多视角机动下的图像拼合，或者多无人机航拍数据的拼合。
[0003]现有成熟技术体制下，由于需要对图形畸变等误差进行处理，航拍影响拼合主要依靠内场作业进行图像拼接，耗时较长也破坏了数据的完整性，影响使用效，难以快速实现对航拍目标的全方位航拍和三维重建。针对上述问题，需开展在线的航拍信息共享融合方法的创新。
技术实现思路
[0004]为了解决现有技术存在的问题，本专利技术提供一种基于区块链的无人飞行器联合航拍信息共享方法，能够实现对大范围全方位的快速航拍，具有航拍范围广、航拍用时短、航拍细节丰富等优点。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于区块链的无人飞行器联合航拍信息共享方法，其特征在于，包括以下步骤：进行无人飞行器双目相机标定和航拍信息特征提取神经网络模型训练；将无人飞行器编组入网；单节点无人飞行器对目标区域进行航拍，根据所述神经网络模型提取的航拍信息特征进行双目图像立体匹配，获得航拍的三维点云信息；各无人飞行器节点基于raft共识选举无人飞行器领导者节点；融合全网无人飞行器节点的航拍信息，进行航拍信息更新。2.根据权利要求1所述的基于区块链的无人飞行器联合航拍信息共享方法，其特征在于，所述进行无人飞行器双目相机标定和航拍信息特征提取神经网络模型训练的步骤，还包括，在无人飞行器起飞前，对部署在无人飞行器上的双目相机进行标定，进行航拍训练生成特征提取神经网络模型，将训练完成的神经网络模型部署至所述无人飞行器。3.根据权利要求1所述的基于区块链的无人飞行器联合航拍信息共享方法，其特征在于，所述将无人飞行器编组入网的步骤，还包括，地面站向无人飞行器发送身份标识和身份证书，存储在首个区块；无人飞行器起飞后，以首飞节点为种子节点，其它节点按约定加入编组。4.根据权利要求3所述的基于区块链的无人飞行器联合航拍信息共享方法，其特征在于，还包括，入网节点向种子节点发送入网请求，将身份标识和身份证书通过私钥加密后，与公钥一同广播；种子节点接收到广播信息后，通过公钥解密获取身份证书，并与存储的身份证书进行比对，若比对结果为一致，则授权所述入网节点入网，更新无人飞行器网络的参数信息。5.根据权利要求1所述的基于区块链的无人飞行器联合航拍信息共享方法，其特征在于，所述单节点无人飞行器对目标区域进行航拍，根据所述神经网络模型提取的航拍信息特征进行双目图像立体匹配，获得航拍的三维点云信息的步骤，还包括，根据视差计算深度，深度计算公式为：其中，为深度，为视差，为两个相机光心之间的距离，称作基线距离，为焦距，为左视图主点的列坐标，为右视图主点的列坐标；根据深度计算相机坐标系下的点云的三维信息，公式为：其中，和为像素的列坐标和行坐标，和为主点的像素坐标；
将相机坐标系下的点云的三维信息转换为世界坐标系下的三维点云坐标，转...
【专利技术属性】
技术研发人员：武应华，赵国宏，焦巍，刘忠仕，
申请(专利权)人：中国人民解放军九六九零一部队，
类型：发明
国别省市：
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