[发明专利]一种基于无人机视觉的沿山区公路自主巡检系统

说明书

本发明公开了一种基于无人机视觉的沿山区公路自主巡检系统，系统主要包括若干用于执行任务的无人机、用于存储数据的数据中心(在本发明的具体实施例中，其包括云数据中心和布置在基站的数据资源库，当然也可以仅包括布置在基站的数据资源库或云数据中心)、病害检测评估模块和山区公路巡检可视化模块。系统能够在地形复杂、高低起伏较大、弯道较多的山区公路情况下对无人机自主飞行状态进行调整，采集高清稳定的图像、并进行病害识别和可视化显示。

技术领域

本发明属于无人机巡检领域，具体涉及一种基于无人机视觉的沿山区公路自主巡检系统。所述系统能够在地形复杂、高低起伏较大、弯道较多的山区公路情况下对无人机自主飞行状态进行调整，采集高清稳定的图像、并进行病害识别和可视化显示。

背景技术

山区公路存在分布范围广、所处地形复杂、高差起伏较大、弯道较多等特点，许多山区公路由于交通运输负荷的增加、路面的老化、山体的稳定性变动等多种因素的影响，其安全性存在很大隐患。公路养护管理工作的落后、日常公路巡检的疏忽会出现道路受损、山体滑坡、塌方而不没有及时发现等情况，以至于后期养护成本大大增加，并威胁到人民的生命财产安全。通常来说，通过道路巡检可实现对道路病害的预防，一般道路巡检通过人工及多动能道路检测车完成，但是存在巡查周期较长，成本较高，工程量巨大的问题。随着无人机技术逐渐成熟，利用无人机灵活性高、操作便捷、成本低廉等独特优势，开展山区公路自动化巡检，能够大大加快巡检工作效率、避免安全隐患。目前通过无人机为公路巡检的方式有两种：通过技术人员根据经验的人工操纵飞行和利用无人机地面站实现自主航线规划及飞行。CN201711471859.0提出了基于无人机和地面控制中心的道路巡检系统，但未对无人机沿路自主飞行进行深入研究。CN201510890484.6提出了无人机高速公路智能巡检控制方法，但未对基于无人机视觉的车道线检测以及病害检测进行深入研究。

发明内容

为了考虑地理环境复杂、道路形态多样的山区道路的无人机日常巡检需求，针对复杂山区环境下定位信号弱，弯道众多，道路高度差异大导致的无人机沿路飞行困难的问题，本发明提供一种基于无人机视觉的沿山区公路自主巡检系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明首先提供了一种基于无人机视觉的沿山区公路自主巡检系统，其包括：

若干无人机，所述的无人机搭载有摄像机和无人机循迹飞行模块，所述的无人机循迹飞行模块基于无人机上摄像机实时采集的图像数据，通过检测算法得到山区公路的车道线，基于所得到的车道线，控制无人机沿山区公路巡迹飞行；无人机循迹飞行模块将无人机的位置、姿态、图像视频数据上传到数据中心；

病害检测评估模块，所述病害检测评估模块设置在基站，其根据数据中心中无人机上摄像机采集的图像视频数据，进行基于深度学习的公路病害定位及基于迁移学习的公路病害分类评估，得到公路病害定位和分类结果上传到数据中心；

数据中心，其用于存储无人机的位置、姿态、图像视频数据，以及公路病害定位和分类结果数据；

山区公路巡检可视化模块，所述山区公路巡检可视化模块设置在基站，其通过合作地图API，加载嵌入的地图界面，通过调用相应的API接口来实现地图控件、覆盖物、滚动缩放以及地图类型转换；山区公路巡检可视化模块获取数据中心存储的数据，实现视频及图像回放、病害可视化显示，并通过数据实时更新实现无人机实时动态轨迹显示。

作为本发明的优选方案，所述的无人机循迹飞行模块基于无人机上摄像机实时采集的图像数据，通过检测算法得到山区公路的车道线，具体为：

1)无人机上摄像机实时采集山区公路的图像数据，对摄像头采集的图像数据进行去畸变和视觉增强；

2)利用Sobel算子提取图像梯度信息，将图像转换成HLS通道提取颜色信息，将梯度信息和颜色信息叠加，得到车道线所对应的像素所在位置；

3)对图像进行透视变换，变成鸟瞰视角；