一种基于多元融合的信息处理系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及信息处理技术领域，具体为一种基于多元融合的信息处理系统及方法，所述系统包括关联偏差特征分析模块，所述关联偏差特征分析模块结合巡检无人机的历史巡检数据，获取待巡检任务的关联巡检任务集，分析正常无人机的执行关联巡检任务时的巡检数据对相应待巡检任务的数据关联偏差特征。本发明专利技术不仅能够对各个巡检无人机的信息数据进行监控管理，在巡检无人机出现异常时，还能够结合关联无人机及关联任务的巡检数据，生成相应的巡检任务调配方案，实现故障无人机的待巡检任务的有效管理，避免巡检无人机出现故障时，未完成的待巡检任务出现巡检停滞状态，使得待巡检任务对应的巡检数据出现缺失的情况。的巡检数据出现缺失的情况。的巡检数据出现缺失的情况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多元融合的信息处理系统及方法


[0001]本专利技术涉及信息处理
，具体为一种基于多元融合的信息处理系统及方法。

技术介绍

[0002]随着科技的不断发展，无人机技术也日益成熟。越来越多的企业开始使用无人机巡查，以提高工作效率和减少人力成本；相比于传统的人工巡检，无人机巡检方式具有高效性（快速完成大面积的巡检任务）、安全性（能够在复杂地形和环境中进行巡检任务）及精准性（可以搭载各种高精度的传感器和设备执行巡检任务），为企业带来了较大的便利。
[0003]但是现有的无人机巡检系统中，仅仅能够对各个巡检无人机的信息数据进行监控管理，在巡检无人机出现异常时，会使得相应巡检无人机未完成的待巡检任务出现停滞的状态，使得待巡检任务对应的巡检数据出现缺失，巡检系统存在漏洞；因此，现有技术中无法结合巡检任务信息实现对故障无任务的待巡检任务进行合理调配，出现巡检不及时、巡检结果缺失或不准确的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于多元融合的信息处理系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于多元融合的信息处理方法，所述方法包括以下步骤：
[0006]S1、实时获取各个巡检无人机的剩余巡检任务、相应的巡检航线及巡检飞行状态信息；在巡检无人机出现故障时，提取故障无人机对应的待巡检任务，构建当前时间对应的故障无人机信息集及巡检任务调配集；所述巡检任务调配集为当前时间所有故障无人机分别对应的各个待巡检任务构成的集合；
[0007]S2、根据巡检任务调配集中各个待巡检任务与正常无人机之间的航迹变更偏离情况，分析待巡检任务与正常无人机之间的关联关系，筛选巡检任务调配集中每个待巡检任务对应的巡检任务关联对象，并结合所得巡检任务关联对象，构建每个待巡检任务对应的无人机关联对象集；
[0008]S3、结合巡检无人机的历史巡检数据，获取待巡检任务的关联巡检任务集，分析正常无人机的执行关联巡检任务时的巡检数据对相应待巡检任务的数据关联偏差特征；
[0009]S4、对巡检任务调配集中的待巡检任务进行调配，生成不同的待巡检任务调配方案，并分析每个待巡检任务调配方案产生的综合特征干扰值；其中，待巡检任务调配方案中每个待巡检任务对应0个或1个无人机关联对象；
[0010]S5、选取综合特征干扰值最小的待巡检任务调配方案作为待巡检任务最佳调配方案，并将待巡检任务最佳调配方案中的各个待巡检任务插入到相应的无人机关联对象的巡检任务集中，并根据更新后的巡检任务集对相应无人机关联对象的巡检航线进行变更，无
人机关联对象的巡检航线变更结果是通过数据库中预制的巡检任务集查询获取的。
[0011]进一步的，所述S1中巡检飞行状态信息包括无人机上用于巡检的传感器工作状态及无人机用于飞行的元器件的工作运行状态，当无人机的巡检飞行状态信息中的任意一个或多个元素对应的工作状态异常时，则判定相应的巡检无人机出现故障；
[0012]所述S1中构建当前时间对应的故障无人机信息集中每个元素对应一个故障无人机，将当前时间对应的故障无人机中第i个元素对应的故障无人机的编号记为Ai；
[0013]所述S1中构建当前时间对应的巡检任务调配集时，分别提取当前时间对应的故障无人机中每个元素对应的各个待巡检任务，并将所得待巡检任务汇总得到的集合作为当前时间对应的巡检任务调配集（所述巡检任务调配集中的不同元素对应的故障无人机可能不相同），将所得巡检任务调配集中的第j个元素记为Bj。
[0014]本专利技术构建巡检任务调配集，是考虑到同一时间可能对应的故障无人机为多个，且每个故障无人机对应的待巡检任务也可能为多个，进而构建巡检任务调配集，方便对待调配的巡检任务进行统计汇总，同时，还便于后续步骤中生成待巡检任务调配方案。
[0015]进一步的，所述S2中构建每个故障无人机对应的无人机关联对象集的方法包括以下步骤：
[0016]S21、获取不属于故障无人机信息集的各个巡检无人机构建的正常巡检无人机集合；
[0017]S22、分别获取巡检任务调配集中每个待巡检任务与正常巡检无人机集合中各个元素之间的航迹变更偏离值，将巡检任务调配集中第j个待巡检任务与正常巡检无人机集合中第k个元素之间的航迹变更偏离值，记为P
（Bj，Ck）
；
[0018]P
（Bj，Ck）
=L
（Bj，Ck）
×
（L
（Bj，Ck）
/L1
（Bj，Ck）
）
×
W
（Bj，Ck）
，
[0019]其中，Ck表示正常巡检无人机集合中第k个元素对应的巡检无人机编号，L
（Bj，Ck）
表示Bj到Ck对应的巡检航线的最短距离，L1
（Bj，Ck）
表示Ck对应的巡检航线中各个巡检任务所处位置与Bj对应位置之间的最小距离，L
（Bj，Ck）
/L1
（Bj，Ck）
表示Bj与Ck对应的巡检航线之间的航迹变更偏离系数，
[0020]W
（Bj，Ck）
表示待巡检任务Bj所属的巡检无人机中设备与Ck中相应设备的检测精度之间的差异系数，若待巡检任务Bj所属的巡检无人机中相应设备的检测精度小于等于Ck中相应设备的检测精度，则W
（Bj，Ck）
=1，若待巡检任务Bj所属的巡检无人机中相应设备的检测精度大于Ck中相应设备的检测精度，则W
（Bj，Ck）
等于待巡检任务Bj所属的巡检无人机中相应设备的检测精度除以Ck中相应设备的检测精度的商；
[0021]S23、将正常巡检无人机集合中，与巡检任务调配集中第j个待巡检任务之间的航迹变更偏离值小于等于第一预设值的所有无人机作均作为巡检任务调配集中第j个待巡检任务的巡检任务关联对象，
[0022]所述巡检任务调配集中第j个待巡检任务的巡检任务关联对象的编号构成的集合，作为巡检任务调配集中第j个待巡检任务的无人机关联对象集。
[0023]本专利技术构建每个故障无人机对应的无人机关联对象集时，从与巡检航线的距离、对应的航迹变更偏离系数及设备检测精度的差异系数这三方面进行考虑（将多个因素进行融合处理，即多元融合），通过确定与待巡检任务的航迹变更偏离值，实现对无人机关联对象的精准筛选，该筛选结果为后续过程中获取待巡检任务最佳调配方案提供了数据参照；
该无人机关联对象的获取，是为了后续生成的待巡检任务调配方案中判断能否通过变更正常无人机的巡检航迹的方式实现对待巡检任务的巡检数据的采集获取。
[0024]进一步的，所述S3中分析正常无人机的执行关联巡检任务时的巡检数据对相应待巡检任务的数据关联偏差特征的方法包括以下步骤：
[0025]S311、获取巡检任务调配集中第j个待巡检任务Bj的关联巡检任务集，记为Fj，
[0026]所述关本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多元融合的信息处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、实时获取各个巡检无人机的剩余巡检任务、相应的巡检航线及巡检飞行状态信息；在巡检无人机出现故障时，提取故障无人机对应的待巡检任务，构建当前时间对应的故障无人机信息集及巡检任务调配集；所述巡检任务调配集为当前时间所有故障无人机分别对应的各个待巡检任务构成的集合；S2、根据巡检任务调配集中各个待巡检任务与正常无人机之间的航迹变更偏离情况，分析待巡检任务与正常无人机之间的关联关系，筛选巡检任务调配集中每个待巡检任务对应的巡检任务关联对象，并结合所得巡检任务关联对象，构建每个待巡检任务对应的无人机关联对象集；S3、结合巡检无人机的历史巡检数据，获取待巡检任务的关联巡检任务集，分析正常无人机的执行关联巡检任务时的巡检数据对相应待巡检任务的数据关联偏差特征；S4、对巡检任务调配集中的待巡检任务进行调配，生成不同的待巡检任务调配方案，并分析每个待巡检任务调配方案产生的综合特征干扰值；其中，待巡检任务调配方案中每个待巡检任务对应0个或1个无人机关联对象；S5、选取综合特征干扰值最小的待巡检任务调配方案作为待巡检任务最佳调配方案，并将待巡检任务最佳调配方案中的各个待巡检任务插入到相应的无人机关联对象的巡检任务集中，并根据更新后的巡检任务集对相应无人机关联对象的巡检航线进行变更，无人机关联对象的巡检航线变更结果是通过数据库中预制的巡检任务集查询获取的。2.根据权利要求1所述的一种基于多元融合的信息处理方法，其特征在于：所述S1中巡检飞行状态信息包括无人机上用于巡检的传感器工作状态及无人机用于飞行的元器件的工作运行状态，当无人机的巡检飞行状态信息中的任意一个或多个元素对应的工作状态异常时，则判定相应的巡检无人机出现故障；所述S1中构建当前时间对应的故障无人机信息集中每个元素对应一个故障无人机，将当前时间对应的故障无人机中第i个元素对应的故障无人机的编号记为Ai；所述S1中构建当前时间对应的巡检任务调配集时，分别提取当前时间对应的故障无人机中每个元素对应的各个待巡检任务，并将所得待巡检任务汇总得到的集合作为当前时间对应的巡检任务调配集，将所得巡检任务调配集中的第j个元素记为Bj。3.根据权利要求2所述的一种基于多元融合的信息处理方法，其特征在于：所述S2中构建每个故障无人机对应的无人机关联对象集的方法包括以下步骤：S21、获取不属于故障无人机信息集的各个巡检无人机构建的正常巡检无人机集合；S22、分别获取巡检任务调配集中每个待巡检任务与正常巡检无人机集合中各个元素之间的航迹变更偏离值，将巡检任务调配集中第j个待巡检任务与正常巡检无人机集合中第k个元素之间的航迹变更偏离值，记为P
（Bj，Ck）
；P
（Bj，Ck）
=L
（Bj，Ck）
×
（L
（Bj，Ck）
/L1
（Bj，Ck）
）
×
W
（Bj，Ck）
，其中，Ck表示正常巡检无人机集合中第k个元素对应的巡检无人机编号，L
（Bj，Ck）
表示Bj到Ck对应的巡检航线的最短距离，L1
（Bj，Ck）
表示Ck对应的巡检航线中各个巡检任务所处位置与Bj对应位置之间的最小距离，L
（Bj，Ck）
/L1
（Bj，Ck）
表示Bj与Ck对应的巡检航线之间的航迹变更偏离系数，W
（Bj，Ck）
表示待巡检任务Bj所属的巡检无人机中设备与Ck中相应设备的检测精度之间的
差异系数，若待巡检任务Bj所属的巡检无人机中相应设备的检测精度小于等于Ck中相应设备的检测精度，则W
（Bj，Ck）
=1，若待巡检任务Bj所属的巡检无人机中相应设备的检测精度大于Ck中相应设备的检测精度，则W
（Bj，Ck）
等于待巡检任务Bj所属的巡检无人机中相应设备的检测精度除以Ck中相应设备的检测精度的商；S23、将正常巡检无人机集合中，与巡检任务调配集中第j个待巡检任务之间的航迹变更偏离值小于等于第一预设值的所有无人机作均作为巡检任务调配集中第j个待巡检任务的巡检任务关联对象，所述巡检任务调配集中第j个待巡检任务的巡检任务关联对象的编号构成的集合，作为巡检任务调配集中第j个待巡检任务的无人机关联对象集。4.根据权利要求3所述的一种基于多元融合的信息处理方法，其特征在于：所述S3中分析正常无人机的执行关联巡检任务时的巡检数据对相应待巡检任务的数据关联偏差特征的方法包括以下步骤：S311、获取巡检任务调配集中第j个待巡检任务Bj的关联巡检任务集，记为Fj，所述关联巡检任务集中每个元素均为相应待巡检任务的关联巡检任务，所述关联巡检任务所属设备与待巡检任务所属设备相同或存在衔接关系，所述衔接关系中待巡检任务所属设备为相应关联巡检任务所属设备的下级设备，所述下级设备的运行状态受上级设备运行状态的影响；S312、获取历史数据中每个巡检周期内Bj对应的关联巡检任务集的元素的巡检数据状态；在巡检无人机均正常的情况下，一个巡检周期内每个巡检任务均会被巡检一次；将同一巡检周期内Bj对应的关联巡检任务集的元素的巡检数据状态构成的集合，记为F1j，所述巡检数据状态包括异常巡检数据对应的状态0及正常巡检数据对应的状态1；S313、得到正常无人机的执行关联巡检任务时的巡检数据对相应待巡检任务的数据关联偏差特征，将Bj对应的数据关联偏差特征记为Rj，Rj=M{G...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘丹，陈红升，
申请(专利权)人：南京海汇装备科技有限公司，
类型：发明
国别省市：