【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机路径规划，具体涉及一种基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法。
技术介绍
1、随着光伏产业的不断发展，光伏运维工作的重要性日益提升。对光伏电站的光伏组件进行巡检的任务十分繁重，为了满足远程集控和区域运维的要求，逐渐采用无人机来执行光伏组件巡检任务。无人机具有操作简单、反应迅速、载荷丰富、用途广泛、机动灵活等优点，已经广泛代替运维人员进行巡检，降低了运维人员的劳动强度，保证运维人员的人身安全，并且极大降低了生产成本。
2、无人机执行光伏组件巡检任务时，往往通过预先设定固定的巡检路径，然后控制无人机按照预设巡检路径进行飞行，采集点云图像进行光伏电站的巡检。但是，这种固定巡检路径的巡检方法存在遗漏部分光伏组件、重复巡检和巡检效率较低等问题。同时，这种巡检方法对所有光伏组件的关注度基本一致，无法对存在缺陷的光伏组件进行有效侧重巡检，精准获取其图像信息。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术所存在的上述缺点，本专利技术提供了一种基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法，能够有效克服现有技术所存在的巡检效率较低，以及无法对存在缺陷的光伏组件进行有效侧重巡检的缺陷。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
5、一种基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法，包括以下步骤：
6、s1、获取待巡检区域的遥感图像，计算图像中光伏组件组成颜色的颜色特征值，
7、s2、基于颜色特征值提取二值图像中的连通区域，并根据几何特征获取对应光伏组件的第一目标连通区域；
8、s3、对第一目标连通区域进行形态学处理，得到光伏组件串对应的第二目标连通区域；
9、s4、对第二目标连通区域的边缘轮廓进行特征点取样并计算，得到光伏组件串边缘的直线信息，并根据直线信息确定无人机的预设巡检路径；
10、s5、利用光伏组件缺陷识别模型对遥感图像进行光伏组件表面缺陷识别，得到第一光伏组件表面缺陷识别结果；
11、s6、通过对遥感图像进行图像分析处理，得到第二光伏组件表面缺陷识别结果；
12、s7、结合第一光伏组件表面缺陷识别结果和第二光伏组件表面缺陷识别结果确定缺陷光伏组件，并基于缺陷光伏组件的地理位置信息对无人机的预设巡检路径进行优化，得到优化巡检路径。
13、优选地，s1中获取待巡检区域的遥感图像，计算图像中光伏组件组成颜色的颜色特征值，包括：
14、获取待巡检区域的遥感图像，基于光伏组件组成颜色在rgb直方图中的不同分布特点，计算图像中光伏组件组成颜色的颜色特征值；
15、其中，光伏组件组成颜色包括光伏面板颜色和光伏支架颜色。
16、优选地，s3中对第一目标连通区域进行形态学处理，得到光伏组件串对应的第二目标连通区域，包括：
17、对第一目标连通区域进行膨胀处理和腐蚀处理，消除不同第一目标连通区域之间的间隔，得到光伏组件串对应的第二目标连通区域。
18、优选地，s4中对第二目标连通区域的边缘轮廓进行特征点取样并计算，得到光伏组件串边缘的直线信息，并根据直线信息确定无人机的预设巡检路径，包括：
19、获取第二目标连通区域的边缘轮廓上多个特征点并计算，得到光伏组件串边缘的直线信息，确定光伏组件串边缘对应的多条线段；
20、基于预设坐标系判断多条线段是否共线，并根据这些线段确定无人机的预设巡检路径。
21、优选地，s4中对第二目标连通区域的边缘轮廓进行特征点取样并计算，得到光伏组件串边缘的直线信息，并根据直线信息确定无人机的预设巡检路径，还包括：
22、在实际巡检过程中，当光伏组件串的二值图像中所有像素点的像素值之和与无人机采集图像帧的像素总和的比值小于预设阈值时，判断无人机位于待巡检区域的边界，控制无人机按照预设巡检路径执行转向动作。
23、优选地，所述光伏组件缺陷识别模型包括依次连接的特征提取层、模型编码器、模型解码器和线性层；
24、模型编码器，基于多尺度可形变注意力机制对特征提取层提取到的特征图进行处理，得到多尺度特征图；
25、模型解码器，基于自注意力机制和交叉注意力机制对多尺度特征图进行处理，并将得到的解码特征和参考点输入至线性层。
26、优选地，所述模型编码器对多尺度特征图进行维度压缩后，与位置编码相加得到序列化数据，并将序列化数据与尺度级嵌入相加；
27、所述模型编码器采用基于正弦函数和余弦函数的位置编码方式。
28、优选地，所述模型解码器针对各目标特征像素点，由线性层和激活函数学习参考点的二维坐标，再利用交叉注意力机制进行坐标回归操作。
29、优选地，s6中通过对遥感图像进行图像分析处理，得到第二光伏组件表面缺陷识别结果，包括：
30、将遥感图像转换为hsv图像，并通过调整阈值初步提取hsv图像中的光伏组件轮廓；
31、将调整后的hsv图像转换为二值图像，并进行形态学处理；
32、采用边缘检测算法提取光伏组件轮廓，得到光伏组件图像；
33、采用hsv阈值法检测光伏组件图像中的缺陷，得到第二光伏组件表面缺陷识别结果。
34、优选地，s7中结合第一光伏组件表面缺陷识别结果和第二光伏组件表面缺陷识别结果确定缺陷光伏组件，并基于缺陷光伏组件的地理位置信息对无人机的预设巡检路径进行优化，得到优化巡检路径，包括：
35、结合第一光伏组件表面缺陷识别结果和第二光伏组件表面缺陷识别结果确定缺陷光伏组件，并获取缺陷光伏组件的地理位置信息；
36、基于缺陷光伏组件的地理位置信息对预设巡检路径中在缺陷光伏组件所属光伏组件串处的巡检路线、绕行次数、绕行时间进行优化，得到优化巡检路径。
37、(三)有益效果
38、与现有技术相比，本专利技术所提供的一种基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法，具有以下有益效果：
39、1)获取待巡检区域的遥感图像，计算图像中光伏组件组成颜色的颜色特征值，并基于颜色特征值转换得到二值图像，基于颜色特征值提取二值图像中的连通区域，并根据几何特征获取对应光伏组件的第一目标连通区域，对第一目标连通区域进行形态学处理，得到光伏组件串对应的第二目标连通区域，对第二目标连通区域的边缘轮廓进行特征点取样并计算，得到光伏组件串边缘的直线信息，并根据直线信息确定无人机的预设巡检路径，通过在遥感图像中确定光伏组件串对应的第二目标连通区域，并得到光伏组件串边缘的直线信息，实现基于光伏组件串的预设巡检路径的自动化适应性设置，能够有效提高巡检效率，同时保证巡检效果；
40、2)利用光伏组件缺陷识别模型对遥感图像进行光伏组件表面缺陷识别，得到第一光伏组件表面缺陷识别结果，通过对遥感图像进行图像分析处理本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法，其特征在于：S1中获取待巡检区域的遥感图像，计算图像中光伏组件组成颜色的颜色特征值，包括：
3.根据权利要求2所述的基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法，其特征在于：S3中对第一目标连通区域进行形态学处理，得到光伏组件串对应的第二目标连通区域，包括：
4.根据权利要求3所述的基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法，其特征在于：S4中对第二目标连通区域的边缘轮廓进行特征点取样并计算，得到光伏组件串边缘的直线信息，并根据直线信息确定无人机的预设巡检路径，包括：
5.根据权利要求4所述的基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法，其特征在于：S4中对第二目标连通区域的边缘轮廓进行特征点取样并计算，得到光伏组件串边缘的直线信息，并根据直线信息确定无人机的预设巡检路径，还包括：
6.根据权利要求1所述的基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法，其特征在于：所述光伏组件缺陷识别模型包括依
7.根据权利要求6所述的基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法，其特征在于：所述模型编码器对多尺度特征图进行维度压缩后，与位置编码相加得到序列化数据，并将序列化数据与尺度级嵌入相加；
8.根据权利要求6所述的基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法，其特征在于：所述模型解码器针对各目标特征像素点，由线性层和激活函数学习参考点的二维坐标，再利用交叉注意力机制进行坐标回归操作。
9.根据权利要求1所述的基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法，其特征在于：S6中通过对遥感图像进行图像分析处理，得到第二光伏组件表面缺陷识别结果，包括：
10.根据权利要求1所述的基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法，其特征在于：S7中结合第一光伏组件表面缺陷识别结果和第二光伏组件表面缺陷识别结果确定缺陷光伏组件，并基于缺陷光伏组件的地理位置信息对无人机的预设巡检路径进行优化，得到优化巡检路径，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法，其特征在于：s1中获取待巡检区域的遥感图像，计算图像中光伏组件组成颜色的颜色特征值，包括：
3.根据权利要求2所述的基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法，其特征在于：s3中对第一目标连通区域进行形态学处理，得到光伏组件串对应的第二目标连通区域，包括：
4.根据权利要求3所述的基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法，其特征在于：s4中对第二目标连通区域的边缘轮廓进行特征点取样并计算，得到光伏组件串边缘的直线信息，并根据直线信息确定无人机的预设巡检路径，包括：
5.根据权利要求4所述的基于特征点计算的机动性无人机路径规划方法，其特征在于：s4中对第二目标连通区域的边缘轮廓进行特征点取样并计算，得到光伏组件串边缘的直线信息，并根据直线信息确定无人机的预设巡检路径，还包括：
6.根据权利要求1所述的基于特征点计算的机动性无人机路径规...
【专利技术属性】
技术研发人员：戴恩哲，王勇，舒茂龙，胡玉，梁志明，贾世凯，吴亚刚，占磊，齐力文，李小飞，邵书成，
申请(专利权)人：国能宁东新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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