基于测绘的无人机检测方法、系统、存储介质及智能终端与流程

1.本技术涉及测绘的领域，尤其是涉及一种基于测绘的无人机检测方法。


背景技术：

2.随着科技的发展，无人机在测绘领域占有重大的意义，通过无人机能够便捷的对历史古建筑进行测绘。
3.相关技术中，如公开号为cn111457905a的中国专利，一种基于无人机的历史建筑测绘方法，特别针对具有较多曲面构件及突出不规则形体的传统建筑及其他历史建筑的测量绘图。利用无人机自身的定位技术和悬停功能，在无人机上搭载辅助设备，通过将无人机悬停在历史建筑待测定点的附近，对待测定点进行位置测量，通过读取无人机的位置数据或和地面已测绘的定点的相对数据，计算得出测绘目标准确的数据。
4.针对上述中的相关技术，发明人认为，采用上述方法进行采集测绘的时候，需要采用无人机对建筑整体进行检测，整体采集的效率慢，还有改进的空间。


技术实现要素：

5.为了提高整体采集的效率，本技术提供一种基于测绘的无人机检测方法。
6.第一方面，本技术提供一种基于测绘的无人机检测方法，采用如下的技术方案：一种基于测绘的无人机检测方法，包括：获取当前位置的当前图像检测信息以及当前无人机至建筑之间的当前距离检测信息；无人机以当前距离检测信息大于所预设的细节距离信息进行采集，并将当前图像检测信息输入至整体数据库中；于整体数据库采集完成后，搭建初步模型；无人机以当前距离检测信息小于或等于所预设的细节距离信息进行采集并实时将初步模型更新为三维模型，并从当前图像检测信息中实时输出当前结构特征信息；判断当前结构特征信息是否与所预设的特征数据库中的特征一致；若一致，则进行编号并于编号处输出当前编号定位信息，且相同结构特征信息之间的编号一致；若不一致，则将当前结构特征信息转换为三维特征并搭建三维模型，并将当前结构特征信息更新至特征数据库中；于采集结束后，并将编号所对应的特征数据库中的特征同步覆盖至三维模型上。
7.通过采用上述技术方案，通过无人机远距离的采集，从而完成初步模型的建立，然后再控制无人机进行近距离的采集，以建立三维模型，并且输出结构特征信息，从而判断特征是否一致，并且进行编号。在一致时，进行同步的生成，从而将三维模型进行细节化，提高整体采集的效率。
8.可选的，于三维模型建立后，将特征数据库中的特征直接覆盖至三维模型上的部
分进行校对，其校对方法包括：根据当前编号定位信息以控制无人机前往编号定位信息所在位置；于编号定位信息所在位置将当前结构特征信息转换为三维特征，判断三维特征是否与特征数据库中直接覆盖至三维模型上的三维特征一致；若一致，则完成校验；若不一致，则将三维特征替换原先覆盖至三维模型上的三维特征。
9.通过采用上述技术方案，在三维模型建立后，通过无人机对编号定位信息所在位置进行检测，从而进行三维特征的获取，并且对三维特征进行校验，从而对覆盖的三维特征进行校对。
10.可选的，多个无人机同步同步检测的方法包括：获取当前无人机的当前启动数量信息；根据当前启动数量信息从所预设的排布数据库中查找出初步排布规则；根据初步排布规则以分配无人机检测并拼接整体数据库，以搭建初步模型；根据初步模型以及当前启动数量信息从所预设的检测数据库中查找出周向排布信息以及纵向排布信息；根据周向排布信息以及纵向排布信息以分配无人机检测，并将当前图像检测信息转换为三维模型。
11.通过采用上述技术方案，通过对无人机的启动数量进行了解，从而根据启动的数量，去进行排布，并且进行搭建初步模型，通过启动数量以及初步模型从而确定周向排布信息以及纵向排布信息，从而知晓无人机的排布情况，以进行图像检测信息的获取，并转换为三维模型。
12.可选的，排布数据库的获取方法包括：根据当前启动数量信息以所预设的最小间距进行飞行排列，并控制无人机的当前距离检测信息以大于细节距离信息且小于检测基准距离信息进行检测，检测基准距离信息所对应的距离大于细节距离信息所对应的距离；判断当前启动数量信息是否大于所预设的与检测基准距离信息相对应的数量基准信息；若小于或等于，则将当前启动数量信息于建筑物周围单圈均匀分布并检测，并生成排布数据库；若大于，则判断当前启动数量信息与数量基准信息之间的倍数关系，根据倍数关系从排列数据库中查找出排列组信息，根据排列组信息于建筑物周围多圈均匀分布并检测，并生成排布数据库。
13.通过采用上述技术方案，通过对启动数量的了解，从而将无人机以最小间距进行飞行排列，从而控制无人机的飞行间距，并且使无人机在大于细节距离信息且小于检测基准距离信息进行检测，以做到初步的检测，并根据启动数量从而确定单圈检测还是多圈检测，以多无人机作出调控。
14.可选的，多个无人机之间单层周向排布的拼接方法包括：获取当前无人机的当前定位检测信息、当前高度检测信息以及当前无人机的编号信息；
根据当前定位检测信息以及当前高度检测信息从所预设的标记模型库中查找出标记点，并将标记点与当前图像检测信息进行标定以确认初始点；将当前图像检测信息于初始点上以所预设的距离进行边沿采集以输出边沿采集信息；判断初始点所在的编号信息是否更换；若未更换，则继续检测判断；若更换，则判断编号信息更换后的图像检测信息是否包含编号信息更换前的边沿采集信息；若包含，则完成单层切换；若不包含，则进行提示，并以所预设的偏移角度进行偏移直至图像检测信息包含边沿采集信息。
15.通过采用上述技术方案，在进行单层周向排布的时候，即单圈排布时，将每架无人机上进行标号，并且根据定位检测信息以及发高度检测信息从而确定标记点，根据标记点以确定初始点，并对图像检测信息在初始点的位置进行边沿采集信息的提取，并且再编号信息变换后，对边沿采集信息与图像检测信息进行对比，以判断是否吻合，调节时直至图像检测信息包含边沿采集信息，以确保吻合。
16.可选的，多个无人机之间纵向多层周向排布的拼接方法包括：获取当前无人机的当前定位检测信息、当前高度检测信息以及当前无人机的编号信息；根据当前启动数量信息从所预设的间隔数据库中查找出纵向角度信息；根据纵向角度信息以纵向排列无人机，并根据当前定位检测信息以及当前高度检测信息从所预设的标记模型库中查找出标记点，并将标记点与当前图像检测信息进行标定以确认初始点；将当前图像检测信息于初始点上以所预设的距离进行边沿采集以输出外框采集信息；判断初始点所在的编号信息是否更换；若未更换，则继续检测判断；若更换，则判断编号信息更换后的图像检测信息是否包含编号信息更换前的外框采集信息；若包含，则完成切换；若不包含，则进行提示，并以所预设的偏移范围进行偏移直至图像检测信息包含外框采集信息。
17.通过采用上述技术方案，在进行多层周向排布的拼接时，对启动数量进行了解，从而进行纵向角度信息想获取，以将上、下之间的无人机进行错开，并且也知晓无人机的排布层数，再通过编号进行判断是否有更新以判断是否采集完成，提高采集的效率。
18.可选的，多个无人机之间纵向多层周向排布时，多个无人机之间的位置分配方法包括：获取当前无人机的当前电量检测信息以及当前起点位置信息；根据当前启动数量信息以及当前起点位置信息从模拟三维模型中计算出飞行起
点距离信息；将当前电量检测信息进行倒序排列，并按照顺序指派无人机至飞行起点距离信息所在位置。
19.通过采用上述技术方案，通过对无人机的电量进行了解，从而控制无人机飞行至最佳的位置，从而节省整体的飞行电能，不仅能完成检测，还能提高整体的安全性。
20.第二方面，本技术提供一种基于测绘的无人机检测系统，采用如下的技术方案：一种基于测绘的无人机检测系统，包括：获取模块，用于获取当前位置的当前图像检测信息以及当前无人机至建筑之间的当前距离检测信息；模型搭建模块，无人机以当前距离检测信息大于所预设的细节距离信息进行采集，并将当前图像检测信息输入至整体数据库中；于整体数据库采集完成后，搭建初步模型；模型建立模块，无人机以当前距离检测信息小于或等于所预设的细节距离信息进行采集并实时将初步模型更新为三维模型，并从当前图像检测信息中实时输出当前结构特征信息；判断模块，判断当前结构特征信息是否与所预设的特征数据库中的特征一致；处理模块，与获取模块、模型搭建模块、模型建立模块以及判断模块连接并用于进行数据存储以及处理；若当前结构特征信息与特征数据库一致，处理模块进行编号并于编号处输出当前编号定位信息，且相同结构特征信息之间的编号一致；若当前结构特征信息与特征数据库不一致，处理模块将当前结构特征信息转换为三维特征并搭建三维模型，并将当前结构特征信息更新至特征数据库中；于采集结束后，处理模块并将编号所对应的特征数据库中的特征同步覆盖至三维模型上。
21.通过采用上述技术方案，通过无人机远距离的采集，从而完成初步模型的建立，然后再控制无人机进行近距离的采集，以建立三维模型，并且输出结构特征信息，从而判断特征是否一致，并且进行编号。在一致时，进行同步的生成，从而将三维模型进行细节化，提高整体采集的效率。
22.第三方面，本技术提供一种智能终端，采用如下的技术方案：一种智能终端，包括存储器和处理器，存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述方法的计算机程序。
23.通过采用上述技术方案，通过无人机远距离的采集，从而完成初步模型的建立，然后再控制无人机进行近距离的采集，以建立三维模型，并且输出结构特征信息，从而判断特征是否一致，并且进行编号。在一致时，进行同步的生成，从而将三维模型进行细节化，提高整体采集的效率。
24.第四方面，本技术提供提供一种计算机可读存储介质，能够存储相应的程序，具有便于实现提高整体采集效率的特点，采用如下的技术方案：一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述方法的计算机程序。
25.通过采用上述技术方案，通过无人机远距离的采集，从而完成初步模型的建立，然后再控制无人机进行近距离的采集，以建立三维模型，并且输出结构特征信息，从而判断特征是否一致，并且进行编号。在一致时，进行同步的生成，从而将三维模型进行细节化，提高整体采集的效率。
26.综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：1.提高了无人机采集的效率；2.根据电量合理分配位置，检测更加稳定。
附图说明
27.图1是基于测绘的无人机检测方法流程图。
28.图2是无人机检测校对方法流程图。
29.图3是多个无人机同步同步检测的方法流程图。
30.图4是排布数据库的获取方法流程图。
31.图5是多个无人机之间单层周向排布的拼接方法流程图。
32.图6是多个无人机之间纵向多层周向排布的拼接方法流程图。
33.图7是多个无人机之间的位置分配方法流程图。
具体实施方式
34.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图1
‑
7及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
35.本技术实施例公开一种基于测绘的无人机检测方法，通过无人机进行检测采集，无人机上安装摄像头，摄像头对历史古建筑进行拍摄采集，从而完成现场的采集，并且通过将采集的图像进行三维模型的建模，以供后期的使用。
36.参照图1，无人机在进行检测的时候，其方法包括以下步骤：步骤100：获取当前位置的当前图像检测信息以及当前无人机至建筑之间的当前距离检测信息。
37.无人机上安装有摄像头，通过摄像头对图像进行采集从而输出当前图像检测信息；并且无人机上还设置有距离传感器，通过距离传感器从而对无人机至建筑物之间的距离进行检测，并输出当前距离检测信息。
38.步骤101：无人机以当前距离检测信息大于所预设的细节距离信息进行采集，并将当前图像检测信息输入至整体数据库中。
39.其中，细节距离信息为预设的距离信息，并且细节距离信息为工作人员对无人机进行细节拍摄时所选定的距离，工作人员可以根据实际情况进行修正，在此不作赘述。
40.无人机在进行采集图像的时候，控制无人机以当前距离检测信息大于细节距离信息进行采集，从而保持远距离的检测，并且将当前图像检测信息输入至整体数据库中，以对建筑物的整体进行初步的检测。
41.步骤102：于整体数据库采集完成后，搭建初步模型。
42.无人机围绕建筑物进行图像的采集，在采集后，会将图像检测信息输入至整体数
据库中，并且在整体数据库采集完成后，搭建初步模型。
43.步骤103：无人机以当前距离检测信息小于或等于所预设的细节距离信息进行采集并实时将初步模型更新为三维模型，并从当前图像检测信息中实时输出当前结构特征信息。
44.在初步模型搭建完成后，无人机行进细节的采集，无人机以当前距离检测信息小于或等于细节距离信息进行采集，此时采集细节部分，并且实时完善初步模型，并将初步模型更新为三维模型，以供用户查阅。
45.从当前图像检测信息中实时输出当前结构特征信息，从而提取出结构特征信息。
46.步骤104：判断当前结构特征信息是否与所预设的特征数据库中的特征一致。
47.判断当前结构特征信息是否与特征数据库中的特征一致，从而判断结构特征信息是否与所需要的特征一致，并且特征数据库为预设的数据库，由工作人员根据实际情况进行设置。
48.步骤105：若一致，则进行编号并于编号处输出当前编号定位信息，且相同结构特征信息之间的编号一致。
49.若当前结构特征信息与特征数据库中的特征一致，就将此结构特征信息进行编号，并且于编号处输出当前编号定位信息，以便于进行定位查询。并且相同结构特征信息之间的编号一致，以减少编号的数量，也便于后期的匹配。
50.步骤106：若不一致，则将当前结构特征信息转换为三维特征并搭建三维模型，并将当前结构特征信息更新至特征数据库中。
51.若当前结构特征信息与特征数据库中的特征不一致，则将当前结构特征信息转换为三维特征并搭建三维模型，并将当前结构特征信息更新至特征数据库中，从而完善特征数据库。
52.步骤107：于采集结束后，并将编号所对应的特征数据库中的特征同步覆盖至三维模型上。
53.在采集结束后，并将编号所对应的特征数据库中的特征同步覆盖至三维模型上，从而对三维模型进行完善，最后得到完整的三维模型。
54.参照图2，于三维模型建立后，将特征数据库中的特征直接覆盖至三维模型上的部分进行校对，从而识别覆盖后的准确性，对覆盖后的校对方法包括以下步骤：步骤200：根据当前编号定位信息以控制无人机前往编号定位信息所在位置。
55.在知晓结构特征信息与特征数据库中的特征一致后，会对特征进行编号定位信息的输出，在校对时，通过对当前编号定位信息的提取，从而知晓定位信息所在的位置坐标，并且控制无人机前往编号定位信息所在位置，以对该位置的图像进行采集。
56.步骤201：于编号定位信息所在位置将当前结构特征信息转换为三维特征，判断三维特征是否与特征数据库中直接覆盖至三维模型上的三维特征一致。
57.无人机到达编号定位信息所在位置后，无人机上的摄像头对图像进行采集，并且将当前结构特征信息转换为三维特征。并判断三维特征是否与特征数据库中直接覆盖至三维模型上的三维特征一致。
58.步骤202：若一致，则完成校验。
59.若三维特征与特征数据库中直接覆盖至三维模型上的三维特征一致，则表示数据
准确，完成校验。
60.步骤203：若不一致，则将三维特征替换原先覆盖至三维模型上的三维特征。
61.若三维特征与特征数据库中直接覆盖至三维模型上的三维特征不一致，则表示数据不准确，则将新采集到的三维特征替换原先覆盖至三维模型上的三维特征。
62.参照图3，无人机在采用多架同时进行检测的时候，可以提高整体的效率，因此多个无人机同步同步检测的方法包括以下步骤：步骤300：获取当前无人机的当前启动数量信息。
63.无人机在启动前，可以先将无人机放置于平台上，此平台可以对无人机进行充电，并且无人机启动时，具有信息号输出，从而输出启动数量信息，启动数量信息对应无人机启动的数量。
64.步骤301：根据当前启动数量信息从所预设的排布数据库中查找出初步排布规则。
65.根据当前启动数量信息从排布数据库中查找出初步排布规则，其中排布数据库为预设的数据库，由工作人员根据实际情况进行设置，并且初步排布规则包括同层无人机之间保持的角度，不同层无人机之间的保持高度以及无人机之间的纵向排列数量。
66.步骤302：根据初步排布规则以分配无人机检测并拼接整体数据库，以搭建初步模型。
67.根据初步排布规则以分配无人机检测，并且无人机在检测的时候，同步输出图像检测信息从而拼接整体数据库，以搭建初步模型。
68.步骤303：根据初步模型以及当前启动数量信息从所预设的检测数据库中查找出周向排布信息以及纵向排布信息。
69.根据初步模型以及当前启动数量信息从检测数据库中查找出周向排布信息以及纵向排布信息。其中检测数据库为预设的数据库，并且再了解到初步模型后，就能知晓建筑物的大致规格，再通过对启动数量信息的数量了解，从而进行数据的配对。
70.并且周向排布信息表示同一圈中，无人机的排布方式，也包含同一层中无人机的数量以及分隔角度。纵向排布信息表示在同一纵向上的无人机的数量，即纵向架数。
71.步骤304：根据周向排布信息以及纵向排布信息以分配无人机检测，并将当前图像检测信息转换为三维模型。
72.根据周向排布信息以及纵向排布信息以分配无人机进行飞行，并同步对建筑物进行检测，并将当前图像检测信息转换为三维模型。
73.参照图4，排布数据库的获取方法包括以下步骤：步骤400：根据当前启动数量信息以所预设的最小间距进行飞行排列，并控制无人机的当前距离检测信息以大于细节距离信息且小于检测基准距离信息进行检测，检测基准距离信息所对应的距离大于细节距离信息所对应的距离。
74.根据当前启动数量信息以最小间距进行飞行排列，其中，最小间距为所预设的值，并且由工作人员根据实际情况进行设置，使相邻无人机之间飞行时，不会产生干扰。
75.无人机以最小间距进行飞行时，并且控制无人机的当前距离检测信息以大于细节距离信息且小于检测基准距离信息进行检测，从而使无人机的数量可以进行调节。在满足大于细节距离信息且小于检测基准距离信息的范围中，只要是大于或等于最小间距，就可以进行正常的飞行。并且无人机在检测的时候，以检测基准距离信息所对应的距离大于细
节距离信息所对应的距离。
76.步骤401：判断当前启动数量信息是否大于所预设的与检测基准距离信息相对应的数量基准信息。
77.判断当前启动数量信息是否大于与检测基准距离信息相对应的数量基准信息，其中检测基准距离信息为预设的信息，并且由工作人员根据实际情况进行设置。通过对启动数量信息与数量基准信息的对比，从而判断无人机选用单圈多架飞行还是选用多圈多架飞行。
78.单圈多架飞行指的是无人机围绕建筑物一圈进行飞行，并且无人机仅采用单圈，即无人机的上端与下端均没有无人机。多圈多架飞行指的是无人机围绕建筑物一圈进行飞行，但是无人机采用多圈，即无人机的上端和/或下端上具有其他无人机进行配合飞行。
79.步骤402：若小于或等于，则将当前启动数量信息于建筑物周围单圈均匀分布并检测，并生成排布数据库。
80.若当前启动数量信息小于或等于数量基准信息，就采用单圈的方式进行分布，并且将所匹配出来的当前启动数量信息所对应的数量在建筑物的周围进行单圈均匀分布，并且对建筑物进行检测。并且在检测的时候，也生成排布数据库，从而对此方案进行完善。
81.步骤403：若大于，则判断当前启动数量信息与数量基准信息之间的倍数关系，根据倍数关系从排列数据库中查找出排列组信息，根据排列组信息于建筑物周围多圈均匀分布并检测，并生成排布数据库。
82.若当前启动数量信息大于数量基准信息，表示此时无法单圈进行飞行，因此判断当前启动数量信息与数量基准信息之间的倍数关系，倍数关系可以是整数也可以是小数，从而确定整体的数量。
83.根据倍数关系从排列数据库中查找出排列组信息，排列组信息包括了无人机飞行的圈数以及无人机在每圈中的数量，并且根据排列组信息在建筑物周围多圈均匀分布并进行图像的检测；在检测的时候，也生成排布数据库，从而对此方案进行完善。
84.参照图5，一旦只有单圈飞行的时候，即单层周向排布时，多个相邻无人机会同时对图像进行采集，从而在飞行后对图像进行拼接，其拼接的方法包括以下步骤：步骤500：获取当前无人机的当前定位检测信息、当前高度检测信息以及当前无人机的编号信息。
85.无人机上安装gps定位器，并且输出定位信号，从而对无人机的当前定位位置进行了解并输出当前定位检测信息。
86.无人机上安装测距传感器并且对无人机至地面的高度进行检测，从而输出高度检测信息。
87.无人机上具有唯一的编号，此编号通过gps定位器进行编辑，从而对携带gps定位器的无人机进行编号，从而传输编号信息。
88.步骤501：根据当前定位检测信息以及当前高度检测信息从所预设的标记模型库中查找出标记点，并将标记点与当前图像检测信息进行标定以确认初始点。
89.根据无人机的当前定位检测信息以及当前高度检测信息从标记模型库中查找出标记点，其中标记模型库为预设的模型，由工作人员根据实际情况进行输入，并且标记模型库中能够根据高度从而确定层数，再根据定位从而去确定标记点。
90.并且将标记点与当前图像检测信息进行标定，从而确定实际采集到图像检测信息的位置，即初始点。
91.步骤502：将当前图像检测信息于初始点上以所预设的距离进行边沿采集以输出边沿采集信息。
92.在获得图像检测信息后，并且使无人机在初始点上停留，并且以所预设的距离进行边沿采集，即对图像检测信息的两侧边沿进行采集，从而得到边沿的图像，以便于进行相邻图像之间的拼接。在得到的边沿图像后输出边沿采集信息以便于对比。
93.步骤503：判断初始点所在的编号信息是否更换。
94.在获得边沿采集信息后，无人机会进行移动，从而对建筑物进行图像的采集，并且判断初始点所在的编号信息是否更换，即无人机是否从初始点进行移动。
95.步骤504：若未更换，则继续检测判断。
96.若未更换，则表示无人机还未到达编号信息所在的位置，此时没有检测到位，因此需要继续检测，并且继续进行判断。
97.步骤505：若更换，则判断编号信息更换后的图像检测信息是否包含编号信息更换前的边沿采集信息。
98.若更换，则表示无人机到达了编号信息所在的位置，此时编号信息出现变化，因此判断编号信息更换后的图像检测信息是否包含编号信息更换前的边沿采集信息，从而判断检测好的图像是否准确，也确定无人机的飞行状态。
99.步骤506：若包含，则完成单层切换。
100.若编号信息更换后的图像检测信息包含编号信息更换前的边沿采集信息，就表示无人机飞行到位，因此完成了单层切换，即多个无人机之间同时飞行后的位置均准确，可以对当层的图像进行输出。
101.步骤507：若不包含，则进行提示，并以所预设的偏移角度进行偏移直至图像检测信息包含边沿采集信息。
102.若编号信息更换后的图像检测信息不包含编号信息更换前的边沿采集信息，就表示无人机没有飞行到位，因此没有完成单层切换，此时就进行提示，从而告知工作人员，此时是因为参数问题或者是风向、风力的影响，从而导致不准确的问题，因此以所预设的偏移角度进行偏移直至图像检测信息包含边沿采集信息，从而完成校正。
103.其中，偏移角度为两侧边沿的重合进行校正，由工作人员进行设置，在此不作赘述，从而满足两侧的边沿进行重合。
104.参照图6，无人机在采用多圈飞行时，即无人机的上端和/或下端具有其他无人机，此时多个无人机之间纵向多层周向排布的拼接方法包括以下步骤：步骤600：获取当前无人机的当前定位检测信息、当前高度检测信息以及当前无人机的编号信息。
105.无人机上安装gps定位器，并且输出定位信号，从而对无人机的当前定位位置进行了解并输出当前定位检测信息。
106.无人机上安装测距传感器并且对无人机至地面的高度进行检测，从而输出高度检测信息。
107.无人机上具有唯一的编号，此编号通过gps定位器进行编辑，从而对携带gps定位
器的无人机进行编号，从而传输编号信息。
108.步骤601：根据当前启动数量信息从所预设的间隔数据库中查找出纵向角度信息。
109.根据当前启动数量信息从间隔数据库中查找出纵向角度信息，其中间隔数据库为预设的数据，由工作人员根据实际情况进行设置，在此不作赘述。
110.并且无人机的启动数量不同，无人机之间的间隔也不同，因为在启动数量信息所对应的数量不同的情况下，从间隔数据库中所查找出的纵向角度信息也是不同，上、下无人机之间采用互相插缝进行检测，并且也可以由工作人员进行调节，在此不作赘述。其中，纵向角度信息为上、下无人机之间的角度，即间隔的角度。
111.步骤602：根据纵向角度信息以纵向排列无人机，并根据当前定位检测信息以及当前高度检测信息从所预设的标记模型库中查找出标记点，并将标记点与当前图像检测信息进行标定以确认初始点。
112.根据纵向角度信息以纵向排列无人机，从而确定无人机上、下之间的角度情况，而无人机上、下之间的距离由工作人员根据实际情况进行自行设置，在此不作赘述。
113.根据无人机的当前定位检测信息以及当前高度检测信息从标记模型库中查找出标记点，其中标记模型库为预设的模型，由工作人员根据实际情况进行输入，并且标记模型库中能够根据高度从而确定层数，再根据定位从而去确定标记点。
114.并且将标记点与当前图像检测信息进行标定，从而确定实际采集到图像检测信息的位置，即初始点。
115.步骤603：将当前图像检测信息于初始点上以所预设的距离进行边沿采集以输出外框采集信息。
116.在获得图像检测信息后，并且使无人机在初始点上停留，并且以所预设的距离进行外框采集，即对图像检测信息的四周进行采集，从而得到外框的图像，以便于进行相邻图像之间的拼接。在得到的外框图像后输出外框采集信息以便于对比。
117.步骤604：判断初始点所在的编号信息是否更换。
118.在获得外框采集信息后，无人机会进行移动，从而对建筑物进行图像的采集，并且判断初始点所在的编号信息是否更换，即无人机是否从初始点进行移动。
119.步骤605：若未更换，则继续检测判断。
120.若未更换，则表示无人机还未到达编号信息所在的位置，此时没有检测到位，因此需要继续检测，并且继续进行判断。
121.步骤606：若更换，则判断编号信息更换后的图像检测信息是否包含编号信息更换前的外框采集信息。
122.若更换，则表示无人机到达了编号信息所在的位置，此时编号信息出现变化，因此判断编号信息更换后的图像检测信息是否包含编号信息更换前的外框采集信息，从而判断检测好的图像是否准确，也确定无人机的飞行状态。
123.步骤607：若包含，则完成切换。
124.若编号信息更换后的图像检测信息包含编号信息更换前的外框采集信息，就表示无人机飞行到位，因此完成了多层切换，即多个无人机之间同时飞行后的位置均准确，可以将对应层的图像进行输出。
125.步骤608：若不包含，则进行提示，并以所预设的偏移范围进行偏移直至图像检测
信息包含外框采集信息。
126.若编号信息更换后的图像检测信息不包含编号信息更换前的外框采集信息，就表示无人机没有飞行到位，因此没有完成切换，此时就进行提示，从而告知工作人员，此时是因为参数问题或者是风向、风力的影响，从而导致不准确的问题，因此以所预设的偏移范围进行偏移直至图像检测信息包含外框采集信息，从而完成校正。
127.其中，偏移范围为四周的移动范围，偏移范围由工作人员进行设置，在此不作赘述，从而满足四周的图像进行重合。
128.参照图7，无人机在起飞前均放置于一个基座上，基座可以对无人机进行充电，也可以供无人机进行停靠。而在起飞先，对多个无人机的电量进行采集，从而分配最佳的定位点，多个无人机之间纵向多层周向排布时，多个无人机之间的位置分配方法包括以下步骤：步骤700：获取当前无人机的当前电量检测信息以及当前起点位置信息。
129.通过电量检测芯片对武藤及的当前电量进行采集，从而输出当前电路检测信息。并且对基座的位置进行定位，基座上安装gps定位芯片，从而对基座的位置进行了解，并且输出当前起点位置信息。
130.步骤701：根据当前启动数量信息以及当前起点位置信息从模拟三维模型中计算出飞行起点距离信息。
131.在获得启动数量信息以及起点位置信息后，通过将启动数量以及起点的位置输入至模拟三维模型中，从而得到飞行起点距离信息，模拟三维模型为预设的模型，由工作人员预先将数据进行输入，从而模拟待测建筑物的三维，此三维为大致的模型三维，没有具体的细节参数，通常采用圆柱或者长方体进行显示。
132.步骤702：将当前电量检测信息进行倒序排列，并按照顺序指派无人机至飞行起点距离信息所在位置。
133.将当前电量检测信息进行倒序排列，从而了解剩余的电量，并且按照顺序指派无人机至飞行起点距离信息所在位置，在距离远的地方采用电量多的无人机，从而指派无人机前往飞行起点距离信息所在位置。
134.基于同一发明构思，本发明实施例提供一种基于测绘的无人机检测系统，包括：获取模块，用于获取当前位置的当前图像检测信息以及当前无人机至建筑之间的当前距离检测信息；模型搭建模块，无人机以当前距离检测信息大于所预设的细节距离信息进行采集，并将当前图像检测信息输入至整体数据库中；于整体数据库采集完成后，搭建初步模型；模型建立模块，无人机以当前距离检测信息小于或等于所预设的细节距离信息进行采集并实时将初步模型更新为三维模型，并从当前图像检测信息中实时输出当前结构特征信息；判断模块，判断当前结构特征信息是否与所预设的特征数据库中的特征一致；处理模块，与获取模块、模型搭建模块、模型建立模块以及判断模块连接并用于进行数据存储以及处理；若当前结构特征信息与特征数据库一致，处理模块进行编号并于编号处输出当前编号定位信息，且相同结构特征信息之间的编号一致；
若当前结构特征信息与特征数据库不一致，处理模块将当前结构特征信息转换为三维特征并搭建三维模型，并将当前结构特征信息更新至特征数据库中；于采集结束后，处理模块并将编号所对应的特征数据库中的特征同步覆盖至三维模型上。
135.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
136.本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行基于测绘的无人机检测方法的计算机程序。
137.计算机存储介质例如包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read
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only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
138.基于同一发明构思，本发明实施例提供一种智能终端，包括存储器和处理器，存储器上存储有能够被处理器加载并执行基于测绘的无人机检测方法的计算机程序。
139.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
140.以上均为本技术的较佳实施例，并非依此限制本技术的保护范围，本说明书（包括摘要和附图）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或者具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。