[发明专利]一种无人机城市巡检系统及方法

说明书

本申请涉及一种无人机城市巡检系统，包括：存储管理模块，用于将目标数据集上传并保存至底层存储单元，所述底层存储单元还保存目标检测模型和无人机飞行路径；分布式缓存模块，用于将目标数据集缓存至分布式缓存单元；分布式训练模块，用于读取目标数据集，对目标检测模型进行分布式训练；路径规划模块，用于计算、规划无人机飞行路径，控制无人机按照无人机飞行路径进行巡航；目标检测模块，用于使用目标检测模型对检测目标进行检测；本发明的无人机城市巡检系统，为城市巡检提供一套完整的无人机城市巡检系统，实现对城市众多目标智能化检测，提高城市目标检测的效率，实时改变检测目标，实时对飞行路径进行规划，提高工作效率，完善城市治理。

技术领域

本发明涉及无人机遥感领域，具体而言，涉及一种无人机城市巡检系统及方法。

背景技术

在现有技术中，由于城市巡查的目标过多，城市地形较为复杂，城市治理传统的工作方式依赖于大量的人力、物力，导致造成大量的人力、物力以及资源的浪费，执法人员现场巡查导致工作效率十分低下，灵活度不高，不能满足智能化以及实时化，阻碍城市治理。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，城市巡查的目标过多，城市地形较为复杂，城市治理传统的工作方式依赖于大量的人力、物力，导致造成大量的人力、物力以及资源的浪费，执法人员现场巡查导致工作效率十分低下，灵活度不高，不能满足智能化以及实时化，阻碍城市治理。

为解决上述问题，本发明提供一种无人机城市巡检系统，包括：

存储管理模块，用于将目标数据集上传并保存至底层存储单元，所述底层存储单元还保存目标检测模型和无人机飞行路径；

分布式缓存模块，用于将所述目标数据集缓存至分布式缓存单元；

分布式训练模块，用于读取所述目标数据集，对所述目标检测模型进行分布式训练，得到训练完成的所述目标检测模型；

路径规划模块，用于计算、规划所述无人机飞行路径，控制无人机按照所述无人机飞行路径进行巡航；

目标检测模块，用于使用所述目标检测模型对特定检测目标进行检测。

可选的，所述分布式训练模块包括：深度学习框架，所述分布式训练模块还用于，通过所述深度学习框架对所述目标数据集进行读取，利用所述深度学习框架对所述目标检测模型进行分布式训练。

可选的，所述系统还包括硬件设施模块，所述分布式训练模块包括模型并行训练单元和数据并行训练单元，所述模型并行训练单元用于，构建深度学习框架的镜像，所述硬件设施模块包括至少一个节点，在所述每个所述节点上设置至少一个所述深度学习框架的镜像，通过所述深度学习框架的镜像对所述目标数据集进行处理，得到所述目标检测模型；

所述数据并行训练单元用于，将所述目标数据集进行拆分，得到目标数据集分块，通过所述深度学习框架，对所述目标数据集分块进行处理，得到所述目标检测模型。

可选的，所述分布式缓存模块还用于：当需要训练目标检测模型时，将所述目标数据集从所述底层存储单元中读出并缓存至所述分布式缓存单元中，所述分布式缓存单元用于使所述目标数据集与所述深度学习框架位于相同节点上。

可选的，所述分布式训练模块还用于，根据所述目标检测模型是否满足预设标准，判断是否完成所述分布式训练，若所述目标检测模型满足所述预设标准，则判断所述分布式训练完成。

可选的，所述目标数据集还包括测试数据集，所述分布式训练模块还用于，输入所述测试数据集，对所述目标检测模型进行测试；

当所述目标检测模型对所述测试数据集进行处理后得到的标注数据与所述测试数据集中的所述标注数据之间的准确率超过准确率阈值时，判断满足所述预设标准。