一种基于人工智能的无人机安全监控系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的无人机安全监控系统及方法，属于无人机技术领域。对地面监测范围内的平面遥感图像进行网格化区域划分，进而得到无人机作业的路径模型；对任务需求添加时间标签，进而分析不同网格化区域在不同监测周期内的任务需求时间分布特征；对时间标签进行分析，进而避免多个相同权重的时间标签导致参照任务需求时间标签的选取不确定；计算任务需求紧急度，输出数字化区域作业列表，进而进行数据量化的同时，细化生成数字化区域作业列表；通过区域部署、任务监测周期性规划，以及任务类型统筹下的作业路径，继而人工智能地统筹无人机任务分配，使无人机快速作出机动响应的同时，保证无人机执行任务的安全性和及时性。全性和及时性。全性和及时性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的无人机安全监控系统及方法


[0001]本专利技术涉及无人机
，具体为一种基于人工智能的无人机安全监控系统及方法。

技术介绍

[0002]随着无人机技术逐渐成熟，制造成本大幅降低，无人机在各个领域得到了广泛应用，包括警用执法、城市管理、环境监测、电力巡检，以及林业、农业和水利等众多民用领域，且其应用场景及使用方式都还在迅速拓展；
[0003]在使用无人机执行任务时，往往根据无人机需要完成的任务、无人机的数量以及携带任务载荷的类型，对无人机制定安全的飞行路线并进行合理的任务分配；现有技术中，往往通过飞行轨迹信息、作用目标信息和执行任务信息，来实现自主导航与飞行控制，但是在面对不同类型任务请求或大量任务需求时，往往导致飞行路线规划混乱，使无人机很难快速作出机动响应，进而使无人机在执行任务时存在安全风险。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的无人机安全监控系统及方法，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：
[0006]一种基于人工智能的无人机安全监控系统，本系统包括：无人机作业路径规划模块、时间标签处理模块、参照任务需求时间分析模块和数字化区域作业决策模块；
[0007]所述无人机作业路径规划模块，根据无人机作业范围，对地面监测范围内的平面遥感图像进行网格化区域划分，根据作业任务，统计同一类型的全部网格化区域，并对网格化区域进行区域监测标记；根据网格化区域，形成有向闭环路径；
[0008]所述时间标签处理模块，根据网格化区域标记结果，对网格化区域接收到的任务需求添加时间标签；根据时间标签，计算网格化区域在不同监测周期内的时间标签权重；
[0009]所述参照任务需求时间分析模块，对时间标签进行分析，挖掘参照任务需求时间标签并存储，根据时间标签权重，对时间标签进行选取，如果选取的时间标签唯一，则直接将选取的时间标签作为参照任务需求时间标签；如果选取的时间标签不唯一，则构建优化迭代模型，直至选取的时间标签唯一时，确定参照任务需求时间标签，并停止迭代；
[0010]所述数字化区域作业决策模块，根据参照任务需求时间标签，计算任务需求紧急度；根据任务需求紧急度，输出数字化区域作业列表。
[0011]进一步的，所述无人机作业路径规划模块还包括网格化区域统计单元、区域监测标记单元和作业路径规划单元；
[0012]所述网格化区域统计单元，获取地面监测范围内的平面遥感图像，并对平面遥感图像进行网格化区域划分，其中一个网格化区域对应一个无人机作业范围；根据无人机作业范围，将相同作业任务的网格化区域统计为一类，遍历统计同一类型的全部网格化区域；
[0013]所述区域监测标记单元，根据遍历统计结果，分别对网格化区域类型和网格化区域进行统一编号，其中，将任意一个网格化区域类型记为i，将任意一个网格化区域记为j；根据统一编号信息，生成区域监测标记，记为ij，其中，ij表示第i个网格化区域类型中的第j个网格化区域；
[0014]所述作业路径规划单元，在平面遥感图像中，对任意一个网格化区域类型i中的全部网格化区域进行两两连接，根据两两连接结果，形成周长最小的网格化区域连接有向闭环路径，记为I
i
，无人机按照有向闭环路径I
i
进行作业。
[0015]进一步的，所述时间标签处理模块还包括添加时间标签单元和时间标签权重处理单元；
[0016]所述添加时间标签单元，根据区域监测标记结果，对接收到的网格化区域任务需求添加时间标签，记为t(k|ij)，其中，t(k|ij)表示第i个网格化区域类型中的第j个网格化区域的第k次任务需求时间；
[0017]所述时间标签权重处理单元，根据时间标签，统计第i个网格化区域类型中的第j个网格化区域在历史监测周期中处于同一种监测周期范围内的所有时间标签，并生成历史任务需求时间集合，记为T
v
(ij)，其中，T
v
(ij)表示第i个网格化区域类型中的第j个网格化区域在第v种监测周期范围内的历史任务需求时间集合；根据历史任务需求时间集合，统计时间标签的重复数量，计算时间标签权重TLW
v
[t(k|ij)]＝NUM[t(k|ij)]/NUM[T
v
(ij)]，其中，NUM[t(k|ij)]和NUM[T
v
(ij)]分别表示时间标签t(k|ij)的重复数量和历史任务需求时间集合T
v
(ij)中时间标签的总数量，TLW
v
[t(k|ij)]表示时间标签t(k|ij)在第v种监测周期的权重。
[0018]进一步的，所述参照任务需求时间分析模块还包括判断分析单元、优化迭代单元和数据存储单元；
[0019]所述判断分析单元，选取时间标签权重最大时对应的时间标签，并判断选取的时间标签是否唯一，如果选取的时间标签唯一，则将选取的时间标签t(k|ij)作为第i个网格化区域类型中的第j个网格化区域在第v种监测周期范围内的参照任务需求时间标签，如果选取的时间标签权重最大时对应的时间标签不唯一，则统筹时间标签不唯一情况下的全部时间标签，并生成不唯一时间标签集合TL；
[0020]所述优化迭代单元，用于对选取结果进行优化，构建优化迭代模型，令第X次优化迭代样本集为TL
X
，且第一次优化迭代样本集为TL1，其中，TL1＝TL；
[0021]计算选取的时间标签的聚类值，具体计算公式如下：
[0022]CV[t(k|ij)]＝(U
X
‑
1)
‑1*∑
t∈T
|t(k|ij)
‑
t(w|ij)|
[0023]t＝t(w|ij),T＝TL
X
‑
{t(k|ij)}
[0024]其中，CV[t(k|ij)]表示时间标签t(k|ij)的聚类值，t(w|ij)表示第i个网格化区域类型中的第j个网格化区域的第w次任务需求时间，t(k|ij)∈TL
X
，t(w|ij)∈TL
X
‑
{t(k|ij)}，U
X
表示第X次优化迭代样本集中包含时间标签的总数量；
[0025]选择聚类值最小时对应的时间标签，令X＝X+1，并生成第X+1次优化迭代样本集TL
X+1
；
[0026]如果第X+1次优化迭代样本集TL
X+1
中包含的时间标签唯一，则将第X+1次优化迭代样本集TL
X+1
中的时间标签作为第i个网格化区域类型中的第j个网格化区域在第v种监测周
期范围内的参照任务需求时间标签，并停止优化迭代；
[0027]如果第X+1次优化迭代样本集TL
X+1
中包含的时间标签不唯一，则继续优化迭代；
[0028]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的无人机安全监控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S100：根据无人机作业范围，对地面监测范围内的平面遥感图像进行网格化区域划分，根据作业任务，统计同一类型的全部网格化区域，并对网格化区域进行区域监测标记；根据网格化区域，形成有向闭环路径；步骤S200：根据网格化区域标记结果，对网格化区域接收到的任务需求添加时间标签；根据时间标签，计算网格化区域在不同监测周期内的时间标签权重；步骤S300：对时间标签进行分析，挖掘参照任务需求时间标签并存储，根据时间标签权重，对时间标签进行选取，如果选取的时间标签唯一，则直接将选取的时间标签作为参照任务需求时间标签；如果选取的时间标签不唯一，则构建优化迭代模型，直至选取的时间标签唯一时，确定参照任务需求时间标签，并停止迭代；步骤S400：根据参照任务需求时间标签，计算任务需求紧急度；根据任务需求紧急度，输出数字化区域作业列表。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的无人机安全监控方法，其特征在于，所述步骤S100的具体实施过程包括：步骤S101：获取地面监测范围内的平面遥感图像，并对平面遥感图像进行网格化区域划分，其中一个网格化区域对应一个无人机作业范围；根据无人机作业范围，将相同作业任务的网格化区域统计为一类，遍历统计同一类型的全部网格化区域；步骤S102：根据遍历统计结果，分别对网格化区域类型和网格化区域进行统一编号，其中，将任意一个网格化区域类型记为i，将任意一个网格化区域记为j；根据统一编号信息，生成区域监测标记，记为ij，其中，ij表示第i个网格化区域类型中的第j个网格化区域；步骤S103：在平面遥感图像中，对任意一个网格化区域类型i中的全部网格化区域进行两两连接，根据两两连接结果，形成周长最小的网格化区域连接有向闭环路径，记为I
i
，无人机按照有向闭环路径I
i
进行作业。3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的无人机安全监控方法，其特征在于，所述步骤S200的具体实施过程包括：步骤S201：根据区域监测标记结果，对接收到的网格化区域任务需求添加时间标签，记为t(k|ij)，其中，t(k|ij)表示第i个网格化区域类型中的第j个网格化区域的第k次任务需求时间；步骤S202：根据时间标签，统计第i个网格化区域类型中的第j个网格化区域在历史监测周期中处于同一种监测周期范围内的所有时间标签，并生成历史任务需求时间集合，记为T
v
(ij)，其中，T
v
(ij)表示第i个网格化区域类型中的第j个网格化区域在第v种监测周期范围内的历史任务需求时间集合；根据历史任务需求时间集合，统计时间标签的重复数量，计算时间标签权重TLW
v
[t(k|ij)]＝NUM[t(k|ij)]/NUM[T
v
(ij)]，其中，NUM[t(k|ij)]和NUM[T
v
(ij)]分别表示时间标签t(k|ij)的重复数量和历史任务需求时间集合T
v
(ij)中时间标签的总数量，TLW
v
[t(k|ij)]表示时间标签t(k|ij)在第v种监测周期的权重。4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的无人机安全监控方法，其特征在于，所述步骤S300的具体实施过程包括：步骤S301：选取时间标签权重最大时对应的时间标签，如果选取的时间标签唯一，则将选取的时间标签t(k|ij)作为第i个网格化区域类型中的第j个网格化区域在第v种监测周
期范围内的参照任务需求时间标签；步骤S302：如果选取的时间标签权重最大时对应的时间标签不唯一，则统筹时间标签不唯一情况下的全部时间标签，并生成不唯一时间标签集合TL；对选取结果进行优化，构建优化迭代模型，令第X次优化迭代样本集为TL
X
，且第一次优化迭代样本集为TL1，其中，TL1＝TL；计算选取的时间标签的聚类值，具体计算公式如下：CV[t(k|ij)]＝(U
X
‑
1)
‑1*∑
t∈T
|t(k|ij)
‑
t(w|ij)|t＝t(w|ij),T＝TL
X
‑
{t(k|ij)}其中，CV[t(k|ij)]表示时间标签t(k|ij)的聚类值，t(w|ij)表示第i个网格化区域类型中的第j个网格化区域的第w次任务需求时间，t(k|ij)∈TL
X
，t(w|ij)∈TL
X
‑
{t(k|ij)}，U
X
表示第X次优化迭代样本集中包含时间标签的总数量；选择聚类值最小时对应的时间标签，令X＝X+1，并生成第X+1次优化迭代样本集TL
X+1
；如果第X+1次优化迭代样本集TL
X+1
中包含的时间标签唯一，则将第X+1次优化迭代样本集TL
X+1
中的时间标签作为第i个网格化区域类型中的第j个网格化区域在第v种监测周期范围内的参照任务需求时间标签，并停止优化迭代；如果第X+1次优化迭代样本集TL
X+1
中包含的时间标签不唯一，则继续优化迭代；当第X+1次优化迭代样本集TL
X+1
中包含的时间标签数量为2时，在第X+1次优化迭代样本集TL
X+1
中选取最小的时间标签作为第i个网格化区域类型中的第j个网格化区域在第v种监测周期范围内的参照任务需求时间标签，并停止优化迭代；步骤S303：对第i个网格化区域类型中的第j个网格化区域在每一种监测周期内的参照任务需求时间标签进行存储，并将第i个网格化区域类型中的第j个网格化区域在第v种监测周期范围内的参照任务需求时间标签，记为t
v
(ij)。5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的无人机安全监控方法，其特征在于，所述步骤S400的具体实施过程包括：步骤S401：如果当前监测周期为第v种监测周期，则调取第v种监测周期对应的全部参照任务需求时间标签；实时获取当前网格化区域任务需求对应的时间标签，计算任务需求紧急度，具体计算公式如下：ED(I
i
)＝∑
j＝1J(i)
|t(Y|ij)
‑
t
v
(ij)|其中，ED(I
i
)表示有向闭环路径I
i
的任务需求紧急度，t(Y|ij)表示当前网格化区域任务需求对应的时间标签，Y表示第Y次任务需求，J(i)表示第i个网格化区域类型中包含的网格化区域总数；步骤S402：将任务需求紧急度按照从小到大的顺序生成数字化区域作业列表，并发出无人机控制指令，无人机按照数字化区域作业列表进行作业。6.一种基于人工智能的无人机安全监控系统，其特征在于，所述系统包括：无人机作业路径规划模块、时间标签处理模块、参照任务需求时间分析模块和数字化区域作业决策模块；所述无人机作业路径规划模块，根据无人机作业范围，对地面监测范围内的平面遥...

【专利技术属性】
技术研发人员：高兴山，迟庆志，刘亚娟，张首军，阚东微，杨绪军，连红刚，付强，赵云祥，李开夏，孙凤君，刘艳新，王朝辉，张维庆，
申请(专利权)人：国网黑龙江省电力有限公司鹤岗供电公司，
类型：发明
国别省市：