一种基于数字孪生的无人机智能巡检与决策系统及方法

本发明属于无人机智能巡检，具体涉及一种基于数字孪生的无人机智能巡检与决策系统及方法。

背景技术：

1、在关键基础设施安保等领域，对特定区域进行持续、智能、高效的巡检与监控有着重要意义。传统的巡检方式主要依赖人工巡逻与固定监控。然而，人工巡逻效率低下、覆盖范围有限，且在高风险环境中会危及人员安全；固定监控则存在视野盲区，无法灵活应对动态变化的态势。这些方式均已无法满足现代安防对广域、实时和智能响应的迫切要求。

2、常规的自动化技术方案，如基于预设航线的无人机自动巡检，通过预先规划飞行路径，实现了基础级的自动化，减轻了操作负担。然而，此类系统智能化程度低，无法感知环境变化，在遭遇突发威胁时，无法自主调整任务进行跟踪或详查，仍需操作员全程监控并手动干预，响应迟缓，易错失最佳处置时机。传统巡检系统仅依赖单一的预设飞行航线与基础传感器数据（如可见光视频），不仅无法应对复杂动态任务环境（如目标隐匿、气象变化）的干扰，造成关键目标漏检或任务中断，且只能在异常事件发生后被动记录与告警。

3、而具备初步计算机视觉识别的巡检方案，虽能自动检测预设目标，如人员、车辆，但其功能止步于“感知”，缺乏对目标行为意图、事件风险等级的“认知”与“决策”能力，整个系统形成了“数据丰富而信息匮乏、感知孤立而决策无力”的局面。同时，由于缺乏对多源信息（如地理情报、电磁频谱、历史事件）的融合与深度挖掘，无法实现态势的超前感知与威胁的主动预判。

4、更重要的是，现有系统完全不具备基于实时态势的智能决策与任务动态重构能力，导致应急处置响应迟缓、行动方案依赖人工经验，不能有效把握稍纵即逝的战机或警情处置窗口，对于军警领域应对高动态、高对抗性的突发情况具有很大的挑战。在边境巡逻和大型活动安保等场景中，突发性和不确定性极高，传统静态的监控与巡检体系难以实现对动态威胁的快速感知、精准评估与协同处置。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于数字孪生的无人机智能巡检与决策系统及方法。

2、本发明通过构建一个具备多源信息融合、深度态势认知与自主智能决策能力的动态任务规划与响应系统，以克服现有自动化巡检方案在环境适应性、主动预警和实时动态处置方面的不足，实现对广域复杂场景下突发威胁的快速、精准、协同应对。

3、本发明将无人机与数字孪生相结合，理论上可构建一个从物理感知到虚拟分析，再反向指导物理行动的智能闭环，为实现真正意义上的无人系统自主智能巡检与决策提供了全新的技术路径。

4、为实现上述目的，本发明的技术方案如下。

5、本发明第一方面提供一种基于数字孪生的无人机智能巡检与决策系统，包括：

6、数字孪生环境构建模块，用于采集并融合卫星影像、无人机航摄影像及激光雷达点云数据，构建承载真实地理坐标和物理属性的三维网络模型，形成数字孪生静态环境底座。

7、多源数据融合感知模块，用于同步采集并融合处理无人机平台的可见光图像、红外图像及激光雷达点云数据，通过识别与三维定位，在所述数字孪生静态环境底座中生成包含目标类型、位置、姿态的结构化态势信息。

8、人工智能决策模块，用于在检测到潜在威胁时，以数字孪生环境为基准，将所述结构化态势信息定义为初始状态，调用与所述潜在威胁匹配的多个预置处置方案，进行并行仿真推演与量化评估，基于多目标优化算法生成推荐行动方案。

9、人机协同交互模块，用于可视化呈现数字孪生环境、结构化态势信息、推演路径及推荐行动方案，接收并执行干预指令，同时记录干预数据，用于生成优化的决策模型。

10、优选的，所述数字孪生环境构建模块执行以下步骤：

11、获取目标地理区域的多源遥感数据；所述多源遥感数据包括亚米级分辨率的卫星影像及无人机对关键地貌与敏感区域的补充航摄数据。

12、对所述多源遥感数据进行空中三角测量与密集匹配，生成三维点云，将生成的三维点云与激光雷达点云进行配准与融合，构建承载真实地理坐标的无纹理三维网格模型；对无纹理三维网格模型进行纹理映射，生成厘米级精度的三维数字孪生模型。

13、对规则人造设施进行模块化参数建模，并绑定包含id、类型、状态的语义属性标签，生成带语义信息的设施模型。

14、对所述三维数字孪生模型和所述设施模型进行几何减面与纹理优化，生成多级细节层次模型，并在同一大地坐标系下进行集成，形成数字孪生的静态环境底座。

15、优选的，所述多源数据融合感知模块执行以下步骤：

16、同步采集可见光图像、红外图像及激光雷达点云数据，并进行包括去噪、增强、校正、滤波在内的预处理。

17、将时间和空间对齐后的可见光图像与红外图像配对，作为输入数据，并输入双分支编码器网络，分别提取几何纹理特征与热辐射特征；通过通道注意力模块对几何纹理特征与热辐射特征进行特征融合，生成多模态特征图；对多模态特征图进行解码，并输出像素级的语义分割图或目标检测边界框，得到图像的二维检测结果。

18、基于相机-激光雷达外参矩阵，将图像的二维检测结果反向投影至激光雷达三维点云空间，通过聚类提取目标点云簇，获得目标点云簇的三维质心坐标与主成分方向，以确定目标的地理位置与姿态，得到识别与定位结果。

19、将识别与定位结果在所述数字孪生静态环境底座中生成包含目标类型、位置、姿态的结构化态势信息，并封装为结构化态势元组；所述结构化态势元组包括：目标id、目标类型、三维坐标、姿态角、时间戳和置信度。

20、优选的，所述人工智能决策模块执行以下步骤：

21、当检测到置信度超过预设阈值的潜在威胁时，以当前的数字孪生环境状态为基准，将所述结构化态势信息定义为初始状态并行仿真；所述初始状态包括威胁目标信息、资源状态及环境参数。

22、从预案库调用与所述潜在威胁匹配的多个预置处置方案，在数字孪生环境中为每个预置处置方案创建独立仿真线程并注入随机扰动，记录各预置处置方案的关键性能指标。

23、基于预置处置方案的关键性能指标形成决策矩阵，采用多目标优化算法进行综合评价与排序，生成排序后的推荐方案列表及优劣势分析结果。

24、根据推荐方案列表及优劣势分析结果，调整并确认最终指令下发至物理执行单元，并在任务完成后，将决策过程数据作为经验样本存入数据库，通过在线强化学习对仿真推演中的行为模型进行迭代优化。

25、优选的，所述关键性能指标包括预计任务耗时、任务成功概率、资源消耗、目标丢失风险及协同冲突指数。

26、优选的，所述人机协同交互模块执行以下步骤：

27、在显示屏可视化呈现数字孪生环境、结构化态势信息、推演路径及推荐行动方案，并通过数字孪生环境的三维场景进行框选目标、绘制航线、点击决策按钮的直接交互。

28、根据接收的数字孪生环境、结构化态势信息、推演路径及推荐行动方案，调整推演参数或修改执行干预指令。

29、根据态势紧张度自动切换信息显示模式，并在出现潜在威胁时通过多模态告警推送干预信息。

30、记录干预行为形成干预知识库，并将所述干预数据反馈至决策模型，用于在线学习并生成优化的决策模型。

31、本发明第二方面提供一种基于数字孪生的无人机智能巡检与决策方法，应用于第一方面所述的基于数字孪生的无人机智能巡检与决策系统，所述方法包括：

32、利用数字孪生环境构建模块采集并融合卫星影像、无人机航摄影像及激光雷达点云数据，构建承载真实地理坐标和物理属性的三维网络模型，形成数字孪生静态环境底座。

33、利用多源数据融合感知模块同步采集并融合处理无人机平台的可见光图像、红外图像及激光雷达点云数据，通过识别与三维定位，在所述数字孪生静态环境底座中生成包含目标类型、位置、姿态的结构化态势信息。

34、在检测到潜在威胁时，通过人工智能决策模块以数字孪生环境为基准，将所述结构化态势信息定义为初始状态，调用与所述潜在威胁匹配的多个预置处置方案，进行并行仿真推演与量化评估，基于多目标优化算法生成推荐行动方案。

35、利用人机协同交互模块可视化呈现数字孪生环境、结构化态势信息、推演路径及推荐行动方案，接收并执行干预指令，同时记录干预数据，用于生成优化的决策模型。

36、本发明第三方面提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第二方面所述的基于数字孪生的无人机智能巡检与决策方法。

37、本发明第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现如第二方面所述的基于数字孪生的无人机智能巡检与决策方法。

38、本发明的有益效果：

39、1、本发明设计了一种基于数字孪生与多源数据融合的无人机智能巡检与决策支持系统。本发明通过构建从物理感知到虚拟推演再到精准执行的完整智能闭环，克服了传统巡检方式感知孤立、响应滞后与决策依赖人工的弊端；

40、2、本发明创新性地将数字孪生环境作为无人机巡检的决策推演“沙盘”，在虚拟空间中实时同步并预演多种处置方案。本发明通过多线程并行仿真与多目标优化分析，将传统的“人工经验决策”升级为“数据智能决策”，显著提升指挥决策的科学性与前瞻性；

41、3、本发明将传统静态、预设的无人机巡检模式，转变为系统能够根据实时动态态势自主调整任务与路径的智能响应模式。这种对复杂环境与突发威胁的动态适应与任务重构能力，大幅提升了系统在边境巡防、要地安保等高动态场景下的巡检成功率和鲁棒性；

42、4、本发明所提出的系统与方法，为实现无人系统自主智能巡检与协同指挥提供了一种高效、可靠的工程路径。其核心技术框架不仅适用于军警领域，对于应急指挥、城市安防、大型设施巡检等同样具备广泛的适用潜力，具有良好的推广价值与应用前景。