[发明专利]一种无人机航测控制点布置和识别的方法及系统

权利要求书

1.一种无人机航测控制点布置和识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、在三维地图上进行无人机航测路线的规划；

S2、根据无人机航测路线以及地面控制点规则得到地面控制点布置地图，所述地面控制点布置地图内载每个地面控制点的坐标信息；

S3、根据地面控制点布置地图进行地面控制点的布置；

S4、通过无人机内载的三维姿态传感器以及GPS定位模块，根据地面控制点坐标信息采集内载有地面控制点的图像；

S5、通过Dssd_Inception_V3模型识别所述图像。

2.根据权利要求1所述的一种无人机航测控制点布置和识别的方法，其特征在于，所述步骤S1的具体方法为：

首先，在三维地图中圈定待测区域，并在待定区域内绘制大地坐标系，然后在大地坐标系内选定无人机航测的起点坐标和终点坐标，并获取大地坐标系内障碍物的坐标、类型和高度，然后基于起点坐标、终点坐标以及障碍物的坐标、类型和高度进行无人机航测路线的规划；其中，所述无人机航测路线包括无人机航测的飞行轨迹在大地坐标系中每一个坐标点的无人机的飞行状态，所述无人机的飞行状态至少包括无人机的飞行姿态、高度、速度以及加速度。

3.根据权利要求1所述的一种无人机航测控制点布置和识别的方法，其特征在于，所述步骤S2的具体方法为：

根据无人机航测路线以及地面控制点规则在大地坐标系中选取对应的地面控制点，从而生成地面控制点布置地图。

4.根据权利要求1所述的一种无人机航测控制点布置和识别的方法，其特征在于，所述步骤S3的具体方法为：

采用爬行机器人通过导航系统根据控制点布置地图进行每个地面控制点的导航定位。

5.如权利要求1所述的一种无人机航测控制点布置和识别的方法，其特征在于，所述Dssd_Inception_V3模型为通过采用Dssd目标检测算法，利用内载有地面控制点的图像的集合训练Inception_V3深度神经网络得到。

6.一种无人机航测控制点布置和识别的系统，其特征在于，包括：

无人机航测路线规划模块，用于在三维地图上进行无人机航测路线的规划；

地面控制点布置地图输出模块，用于根据无人机航测路线以及地面控制点规则得到地面控制点布置地图，所述地面控制点布置地图内载每个地面控制点的坐标信息；

地面控制点辅助布置模块，用于根据地面控制点布置地图进行地面控制点的布置；

图像自动采集模块，用于通过无人机内载的三维姿态传感器以及GPS定位模块，根据地面控制点坐标信息采集内载有地面控制点的图像；

以及图像识别模块，用于通过Dssd_Inception_V3模型识别所述图像。

7.根据权利要求6所述的一种无人机航测控制点布置和识别的系统，其特征在于，所述无人机航测路线规划模块用于在三维地图中圈定待测区域，并在待定区域内绘制大地坐标系，然后在大地坐标系内选定无人机航测的起点坐标和终点坐标，并获取大地坐标系内障碍物的坐标、类型和高度，然后基于起点坐标、终点坐标以及障碍物的坐标、类型和高度进行无人机航测路线的规划；其中，所述无人机航测路线包括无人机航测的飞行轨迹在大地坐标系中每一个坐标点的无人机的飞行状态，所述无人机的飞行状态至少包括无人机的飞行姿态、高度、速度以及加速度。

8.根据权利要求6所述的一种无人机航测控制点布置和识别的系统，其特征在于，所述地面控制点布置地图输出模块用于根据无人机航测路线以及地面控制点规则在大地坐标系中选取对应的地面控制点，从而生成地面控制点布置地图。