一种无人机数据自动处理及发布方法与流程

本发明属于工业数据处理，具体涉及一种无人机数据自动处理及发布方法。

背景技术：

1、无人机遥感技术因具备采集灵活、分辨率高、响应速度快、作业成本低等优势，已被广泛应用于多个领域。在铁路或公路领域实际应用中，需要通过无人机采集倾斜影像、正射影像、地形数据等多源遥感数据，并对其进行处理建模、渲染切片后，发布至项目施工管理平台的电子沙盘进行可视化展示与应用。

2、现有技术中，无人机多源遥感数据的采集、处理建模及平台发布环节存在诸多技术缺陷，具体表现为：

3、1、无人机数据采集依赖人工操作，需工作人员现场操控无人机完成采集任务，无法实现定时、无人化自动采集，对于需要常态化、周期性采集数据的场景，作业效率极低，且人工操作易受环境、人为因素影响，采集精度难以保证；

4、2、多源原始数据的处理建模呈碎片化状态，倾斜影像、正射影像、地形数据的处理需采用不同的软件及工具，由专业技术人员手动调试参数、分步操作，人工参与度高，不仅处理效率低下，还易因人为操作误差导致处理结果精度降低，且缺乏多源数据的一体化处理建模体系，无法实现数据的融合建模；

5、3、处理建模成果向自建平台电子沙盘的发布流程繁琐，需人工整理成果中的正射影像数据、转换数据格式，再手动上传至平台，完成电子沙盘的场景更新，处理与发布环节严重脱节，存在明显的数据传递延迟，无法实现成果的快速发布与展示；

6、4、现有技术无统一的全流程状态监控与数据溯源机制，各环节的运行状态无法实时监测，出现异常时无法及时发现并处理，且数据从采集到发布的全生命周期信息无完整记录，无法实现数据溯源，不利于后续的数据分析与问题排查。

技术实现思路

1、本发明为了解决现有技术中存在的上述至少一个技术问题，提供了一种无人机数据自动处理及发布方法。

2、本发明采用如下的技术方案实现：一种无人机数据自动处理及发布方法，包括以下步骤：

3、基于预先内置的任务指令及触发规则进行多源遥感原始数据的采集，并将时空基准信息与设备身份标识关联写入多源遥感原始数据，生成带标识的遥感数据文件；对带标识的遥感数据文件进行数据检验和处理，得到标准化数据集；标准化数据集包括但不限于经处理的采集区域的倾斜影像、正射影像；调用预设的处理建模算法库，基于标准化数据集生成采集区域的数字正射影像图、倾斜摄影三维模型；将数字正射影像图、倾斜摄影三维模型进行融合建模，通过二次误差度量qem边折叠算法，生成带地理信息以及唯一识别编码的三维融合模型及影像成果集；提取三维融合模型及影像成果集中的tif格式正射影像文件、osgb格式倾斜摄影文件，经校验后绑定对应项目标识，完成tif格式正射影像文件与osgb格式倾斜摄影文件的发布前处理；对tif格式正射影像文件进行渲染、切图切片处理，生成适配平台加载的标准化正射影像瓦片集；对osgb格式倾斜影像文件进行顶层节点优化、配置文件生成、纹理图片压缩、生成s3m缓存处理，生成适配平台加载的标准化倾斜影像三维切片数据集；对标准化正射影像瓦片集与标准化倾斜影像三维切片数据集进行自动化打包，在发布服务器完成发布部署，部署完成后进行成果发布，自动生成该影像的标准化访问链接，该链接包括影像唯一识别编码、项目标识，支持平台的直接调用；平台电子沙盘端自动加载影像成果与访问链接并与原有区域场景融合匹配，实现电子沙盘场景自动更新。

4、优选地，生成带标识的遥感数据文件的步骤包括：

5、基于地面控制端构建任务配置界面，接收用户输入的空间约束信息、载体运行参数、数据类型选择任务指令以及触发规则；其中，任务触发规则配置为以下至少一种：单次触发模式，基于预设时间点执行；周期触发模式，基于预设时间间隔循环执行；地面控制端将任务指令以及触发规则发送至无人机机载终端，机载终端接收并解析任务指令以及触发规则后，进入低功耗待机状态；当检测到当前时间满足任务触发规则时，机载终端自动调用飞行控制程序与传感器驱动程序，驱动无人机按照载体运行参数执行飞行任务，并基于数据类型选择指令控制机载传感器完成多源遥感原始数据的采集；利用机载高精度定位模块获取采集时刻的时空基准信息，将时空基准信息与设备身份标识关联写入多源遥感原始数据，生成带标识的遥感数据文件。

6、优选地，空间约束信息包括但不限于采集区域的地理坐标、影像分辨率、地形数据高程精度；载体运行参数包括但不限于无人机的飞行高度、飞行速度、航带重叠度、旁向重叠度；数据类型包括但不限于倾斜影像、正射影像、地形数据；时空基准信息包括但不限于时间戳、地理坐标戳；设备身份标识指设备编号标识。

7、优选地，对带标识的遥感数据文件进行的数据检验为完整性校验，核对文件数量、分辨率、地理坐标范围与任务指令要求一致，校验通过后，根据影像位置统一地理坐标系统为2000国家大地坐标系对应的项目地点独立坐标系统；对带标识的遥感数据文件进行的数据处理为：剔除影像中的过曝区域与地形数据中的异常高程值，采用自适应中值滤波算法对影像降噪，采用高斯滤波算法对地形数据平滑，生成标准化数据集，存储于云端数据库。

8、优选地，采用pos数据与地面控制点联合校正算法对正射影像进行正射校正，采用无缝拼接融合算法，将校正后的单张正射影像拼接为完整的区域数字正射影像图；采用光束法空中三角测量算法对倾斜影像进行特征点提取、匹配与空三解算，获取倾斜影像的外方位元素；基于空三解算结果，通过sfm算法生成密集点云模型，再通过纹理映射算法将倾斜影像纹理贴附于点云模型，生成倾斜摄影三维模型；采用坐标配准算法将地形数据与影像数据的地理坐标进行精准匹配，采用高程修正算法对地形数据进行高程误差修正，生成数字高程模型。

9、优选地，通过配置一组模块化的gis处理组件，结合自动化流程调用接口，实现正射影像tif文件的栅格数据缓存制作与发布，具体步骤如下：导入正射影像tif文件并关联预先构建的udbx数据源，完成坐标统一与影像镶嵌，生成标准化栅格镶嵌数据集；基于标准化栅格镶嵌数据集完成标准化渲染，生成符合切图要求的地图成果；关联地图成果与预设切图参数，生成切图配置文件，并设定切图规则与存储逻辑；基于切图规则将整体切图任务拆分,多进程并行执行子任务，生成适配平台加载的标准化正射影像瓦片集；对标准化正射影像瓦片集进行自动化打包，在发布服务器完成影像瓦片的发布部署，部署完成后进行成果发布，输出可对接各类gis系统的栅格数据缓存。

10、优选地，还包括基于部署于云端处理服务器的监控溯源模块，对多源遥感原始数据采集、回传、检验和处理、建模分析及成果发布各阶段的运行状态进行实时监测；在检测到运行异常时，触发告警机制并向地面控制端推送异常通知，同步记录异常事件日志；对全流程产生的任务配置信息、原始数据属性、处理过程参数及发布记录进行结构化存储，构建可追溯的数据关系，支持在平台端进行数据检索、溯源与导出。

11、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

12、本发明能够实现无人机多源遥感数据的定时自动采集，摆脱对人工操作的依赖，支持单次、周期定时采集，适用于常态化、周期性数据采集场景。通过搭建多源数据自动化处理建模体系，实现倾斜影像、正射影像、地形数据的融合建模，此外还能够实现建模成果向平台的自动化发布，摆脱人工发布的繁琐流程，实现处理与发布的无缝衔接，大幅缩短成果发布周期。还建立全流程状态监控与数据溯源机制，实现对各环节的实时监控，异常情况及时报警，同时完整记录数据全生命周期信息，实现数据的可追溯。

13、本发明能够实现无人机多源遥感数据从采集到平台电子沙盘展示的端到端自动化，全流程无需人工介入，可适配不同采集需求、不同应用场景，具有广泛的应用前景与实用价值。