一种基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统的制作方法

技术特征：
1.一种基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，其特征在于，包括边防信息录入单元(100)、任务规划单元(200)、优化学习单元(300)和数据反馈单元(400)，所述边防信息录入单元(100)、所述任务规划单元(200)、所述优化学习单元(300)和所述数据反馈单元(400)依次通过以太网通信连接，所述边防信息录入单元(100)用于录入经卫星实时获取的边防地区地域信息，所述任务规划单元(200)用于根据所述边防地区地域信息进行无人机的任务规划，协同无人机进行巡检任务，所述无人机进行巡检任务时，获取边防实时路径数据和异常数据，所述优化学习单元(300)用于根据无人机获取的路径数据和异常数据对任务边防信息录入单元(100)和任务规划单元(200)进行更新优化，所述数据反馈单元(400)用于将无人机获取的路径数据和异常数据传输至基站；所述边防信息录入单元(100)包括卫星云图获取模块(101)、云图数据分析模块(102)、地形模型生成模块(103)和地形模型导入模块(104)；所述任务规划单元(200)包括无人机位置获取模块(201)、任务路径生成模块(202)、无人机匹配模块(203)和任务派发模块(204)；所述优化学习单元(300)包括路径优化模块(301)、飞行高度优化模块(302)、采集视角优化模块(303)和任务优化模块(304)；所述数据反馈单元(400)包括数据分类模块(401)、数据传输模块(402)、信号质量检测模块(403)和信号切换模块(404)。2.根据权利要求1所述的基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，其特征在于，所述卫星云图获取模块(101)、所述云图数据分析模块(102)、所述地形模型生成模块(103)和所述地形模型导入模块(104)依次通过以太网通信连接，所述卫星云图获取模块(101)用于实时获取卫星云图文件，所述云图数据分析模块(102)用于根据卫星云图文件提取图形数据和图形参数数据，所述地形模型生成模块(103)用于根据所述图形数据和图形参数数据生成地形模型，所述地形模型导入模块(104)用于将地形模型转换成所述任务规划单元(200)能够识别的格式并传输至任务规划单元(200)。3.根据权利要求2所述的基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，其特征在于，所述无人机位置获取模块(201)、所述任务路径生成模块(202)、所述无人机匹配模块(203)和所述任务派发模块(204)依次通过以太网通信连接，所述无人机位置获取模块(201)用于获取各个无人机的实时位置信息，所述任务路径生成模块(202)用于根据所述地形模型生成无人机任务路径，所述无人机匹配模块(203)用于根据任务路径和无人机的实时位置信息匹配状态完好的无人机，所述任务派发模块(204)用于将任务路径传输至执行任务的无人机上。4.根据权利要求3所述的基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，其特征在于，所述路径优化模块(301)、所述飞行高度优化模块(302)、所述采集视角优化模块(303)和所述任务优化模块(304)依次通过以太网通信连接，所述路径优化模块(301)用于根据无人机执行任务时的路径异常数据对路径进行优化，所述飞行高度优化模块(302)用于根据无人机执行任务时的高度异常数据对飞行高度进行优化，所述采集视角优化模块(303)用于根据无人机执行任务时拍摄到的图像进行采集视角优化，所述任务优化模块(304)用于根据无人机执行任务时的剩余电量情况和任务完成情况对无人机匹配进行优化。5.根据权利要求1所述的基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，其特征在于，所
述数据分类模块(401)、所述数据传输模块(402)、所述信号质量检测模块(403)和所述信号切换模块(404)依次通过以太网通信连接，所述数据分类模块(401)用于将无人机执行任务获取的数据进行分类，所述数据传输模块(402)用于将分类后的信息通过网络信号传输至基站，所述信号质量检测模块(403)用于检测所述网络信号的实时强度，所述信号切换模块(404)用于在所述网络信号的实时强度低于设定阈值时，切换网络信道。6.根据权利要求4所述的基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，其特征在于，所述路径优化模块(301)采用深度学习算法进行优化，具体包括：输入：训练样本数据队((x
(1)
,y
(1)
),(x
(2)
,y
(2)
),
…
,(x
(m)
,y
(m)
))；输出：权重矩阵w＝[w1，w2，
…
，w
l
]；s1：选择一个权重系数矩阵w的初始值和一个学习率μ值；s2：依据公式由初始权重和训练样本求解各层神经元其中，γ是一个设置好的正数，m表示为样本中数据的数量，w是权重参数，其中，γ是一个设置好的正数，m表示为样本中数据的数量，w是权重参数，为损失函数，a为节点，y为向量；s3：repeat：满足近似条件；s4：由公式对初始权重矩阵进行调优,其中，为参数矩阵，s5：输出w＝[w1，w2，
…
，w
l
]。7.根据权利要求6所述的基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，其特征在于，所述采用深度学习算法进行优化后，对权重矩阵w进一步调优，其具体为：输入：无标签训练数据{x
(1)
，x(
2)
，
…
，x
(m)
}；输出：权重矩阵[w1，w2，
…
，w
l
]；s6：将无标签的训练数据{x
(1)
，x
(2)
，
…
，x
(m)
}作为dbntf模型的输入层；s7：依据公式求得有标签的训练数据队(x
(i)
，y
(i)
)，其中，v
t
表示无人机的平均速度，v
max
表示无人机的最大速度，cn表示受到的平均风阻，cn
max
表示受到的最大风阻，为等级值可调参数；s8：将dbn模型的输出层作为softmax分类器的输入，带标签的数据队(x
(i)
，y
(i)
)为输出，完成softmax分类器的求解；s9：用误差的反向传播算法对权重[w1，w2，
…
，w
l
]全局调优；s10：输出最终的权重矩阵[w1，w2，
…
，w
l
]。8.根据权利要求4所述的基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，其特征在于，所述根据无人机执行任务时的高度异常数据对飞行高度进行优化包括：通过无人机底部的红外传感器测量飞行过程中离地距离，并根据预设离地距离调整各路径上的无人机飞行高度；所述根据无人机执行任务时拍摄到的图像进行采集视角优化包括：将无人机在任务过程中各采集点拍摄的图像进行组合，检测组合图像完整性，若组合图像不完整，则调整无人
机在改点的拍摄角度；所述根据无人机执行任务时的剩余电量情况和任务完成情况对无人机匹配进行优化：在各无人机任务结束降落时判定其任务完成情况和剩余电量，若无人机降落时任务未完成和/或无人机剩余电量小于设定阈值，则在下次该任务中匹配更高型号的无人机。9.根据权利要求1所述的基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，其特征在于，所述无人机包括机体(1)和机体(1)外围的螺旋桨组件(2)，在所述机体(1)的底部开有与机体(1)内部连通的开口，在开口内设有坠落防护装置(3)，所述坠落防护装置(3)可开合的多个弹力板(32)、带动弹力板(32)开合的传动组件(31)和为传动组件(31)提供动力的驱动组件(34)，所述弹力板(32)在合起时收缩在机体(1)内部，多个所述弹力板(32)在张开时在所述机体(1)下方围成一个半球状结构。10.根据权利要求9所述的基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，其特征在于，所述传动组件(31)包括支撑柱(311)，所述支撑柱(311)的顶端固定有立杆(312)，所述支撑柱(311)的底部圆周外壁上呈圆周等间距设有若干铰座(313)，所述铰座(313)上铰接有摆臂(314)，所述弹力板(32)的一端内壁安装有固定座(321)，所述摆臂(314)的一端与所述固定座(321)固定连接，所述摆臂(314)的远离所述支撑柱(311)的一侧安装有配重块(315)，所述弹力板(32)的一端固定有连接环(322)，所述驱动组件(34)安装在驱动盒(33)内部，所述驱动盒(33)为底部开口的中空结构，且其底部通过底板(35)密封，所述驱动组件(34)包括固定在驱动盒(33)内的伺服电机(342)，所述伺服电机(342)的输出轴端部同轴固定有主动齿轮(341)，所述主动齿轮(341)的外围呈圆周等间距设有若干从动齿轮(343)，所述主动齿轮(341)与各个从动齿轮(343)啮合，所述从动齿轮(343)底部同轴固定有收卷筒(344)，所述收卷筒(344)的圆周外壁固定有拉绳(345)，所述拉绳(345)从底板(35)上的绳孔(351)内穿过，且所述拉绳(345)的末端固定在对应的所述连接环(322)上。

技术总结
本发明涉及边防巡检领域，具体提供了一种基于复合翼无人机的智能高速边防巡检系统，边防信息录入单元、任务规划单元、优化学习单元和数据反馈单元，边防信息录入单元、任务规划单元、优化学习单元和数据反馈单元依次通过以太网通信连接，边防信息录入单元用于录入经卫星实时获取的边防地区地域信息，任务规划单元用于根据边防地区地域信息进行无人机的任务规划，协同无人机进行巡检任务，无人机进行巡检任务时，获取边防实时路径数据和异常数据，优化学习单元用于根据无人机获取的路径数据和异常数据对任务边防信息录入单元和任务规划单元进行更新优化，数据反馈单元用于将无人机获取的路径数据和异常数据传输至基站。机获取的路径数据和异常数据传输至基站。机获取的路径数据和异常数据传输至基站。


技术研发人员：龚雨婷 刘涛 于德志
受保护的技术使用者：枣庄易飞航天科技有限公司
技术研发日：2022.01.24
技术公布日：2022/5/17