[发明专利]一种基于人工智能的无人机测绘光学防抖方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的无人机测绘光学防抖方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

采用激光雷达获取建筑物三维点云，同时采用具有卷帘快门的RGB相机获取RGB图像；

将所述建筑物三维点云转化为所述深度图像，对所述深度图像进行直线检测得到第一直线集合，采用基于亲和场的关键点检测网络对所述深度图像进行检测获取第二直线集合，根据直线的斜率和直线的两个端点对所述第一直线集合和所述第二直线集合进行相互验证得到第三直线集合，根据直线到所述深度图像边界的距离与直线的跨越行的比值从所述第三直线集合中选择一条最优直线；

根据最优直线的两个端点从所述RGB图像中获取所述最优直线对应的变形直线；

根据所述最优直线的第一斜率和所述变形直线的第二斜率得到横向果冻效应指标，根据所述最优直线的第一跨越行和所述变形直线的第二跨越行得到纵向果冻效应指标，根据所述纵向果冻效应指标和所述横向果冻效应指标得到果冻效应指标；

根据所述果冻效应指标设置IMU示数中三轴偏移角中最大偏移角度的角度阈值和三轴偏移角从正值变成负值的变化次数的次数阈值，当预设时间段内的所述最大偏移角度大于所述角度阈值，且所述变化次数大于所述次数阈值时，关闭光学防抖装置。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的无人机测绘光学防抖方法，其特征在于，所述获取建筑物点云的步骤包括：

将激光雷达采集的城市三维点云均匀的划分为左、中、右三个部分，并采用聚类算法对左和右两部分的城市三维点云进行检测得到多个点云集合；

根据回波强度的均方差和回波次数从所述多个点云集合中获取第一建筑物点云集合；

根据连续多帧检测到的所述回波次数的平均变化率和所述回波强度的平均均方差从所述第一建筑物点云集合中获取第二建筑物点云集合；

根据所述第二建筑物点云集合中的最大纵坐标的值对所述第二建筑物点云集合进行筛选得到建筑物点云。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的无人机测绘光学防抖方法，其特征在于，所述端点包括直线的顶部关键点和底部关键点。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的无人机测绘光学防抖方法，其特征在于，所述获取第二直线集合的步骤包括：

将所述深度图像输入所述关键点检测网络得到建筑物的顶部关键点和关系亲和向量，设置滑窗沿着所述关系亲和向量的方向进行角点检测得到所述建筑物的底部关键点，将建筑物的顶部关键点和对应的底部关键点相连得到第二直线集合。

5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的无人机测绘光学防抖方法，其特征在于，所述果冻效应指标的公式为：

其中，W_X为所述横向果冻效应指标，W_Y为所述纵向果冻效应指标，W为果冻效应指标，k₁为所述第一斜率，N₁为所述第一跨越行，k₂为所述第一斜率，N₂为所述第二跨越行。