基于云端大数据分析的无人机巡查方法及装置与流程

1.本技术涉及无人机技术领域，尤其涉及一种基于云端大数据分析的无人机巡查方法及装置。


背景技术：

2.目前，无人机在执行巡查任务时需要用户对无人机巡查路线进行手动设定，而基于手动设定的巡查路线进行巡查时容易产生重叠数据，导致数据质量下降。因此，需要一种对无人机巡查数据进行梳理分析的方法。


技术实现要素：

3.本技术提供了一种基于云端大数据分析的无人机巡查方法及装置，以解决当前无人机巡查路线手动设定麻烦和巡查数据质量下降的技术问题。
4.为了解决上述技术问题，第一方面，本技术提供了一种基于云端大数据分析的无人机巡查方法，应用于无人机，方法包括：
5.获取待巡查区域的航点信息，并根据航点信息，生成巡查路线图；
6.基于巡查路线图进行巡查，采集在巡查过程中的巡查数据；
7.将巡查数据传输至云端服务器，云端服务器用于清理巡查数据中的重复数据，并对清理后的巡查数据进行排列，得到目标巡查数据；
8.根据目标巡查数据，对待巡查区域进行查漏。
9.在一些实现方式中，获取待巡查区域的航点信息，并根据航点信息，生成巡查路线图，包括：
10.获取线路杆塔的三维状态数据；
11.对三维状态数据进行刺点操作，得到线路杆塔的多个检测点；
12.基于预设位置约束条件和多个检测点，确定航点信息；
13.根据航点信息，生成巡查路线图。
14.在一些实现方式中，基于巡查路线图进行巡查，采集在巡查过程中的巡查数据，包括：
15.在基于巡查路线图进行巡查过程中，通过无人机上的影像设备采集影像数据，以及通过无人机上的传感器采集传感器数据。
16.在一些实现方式中，云端服务器具体用于：
17.根据巡查数据对应的经纬度信息，对巡查数据中的重复数据进行清除，巡查数据包括传感器数据和影像数据；
18.根据经纬度信息，对清除后的传感器数据进行排列，以及对排列后的传感器数据与影像数据进行对齐，得到目标巡查数据。
19.在一些实现方式中，根据巡查数据对应的经纬度信息，对巡查数据中的重复数据进行清除，包括：
20.对具有相同经纬度信息的巡查数据进行清除，得到初筛巡查数据；
21.对初筛巡查数据中的影像数据进行匹配，并清除初筛巡查数据中与其他影像数据均不匹配的影像数据，得到目标巡查数据。
22.在一些实现方式中，根据目标巡查数据，对待巡查区域进行查漏，包括：
23.将目标巡查数据中的位置数据与巡查路线图进行对比，确定待巡查区域中是否存在未巡查区域；
24.若存在未巡查区域，则生成未巡查区域的最新巡查路线图，并根据最新巡查路线图进行巡查。
25.在一些实现方式中，方法，还包括：
26.检测无人机状态和无人机当前位置，以确定无人机是否正常运行。
27.第二方面，本技术还提供一种基于云端大数据分析的无人机巡查装置，应用于无人机，装置包括：
28.获取模块，用于获取待巡查区域的航点信息，并根据航点信息，生成巡查路线图；
29.采集模块，用于基于巡查路线图进行巡查，采集在巡查过程中的巡查数据；
30.传输模块，用于将巡查数据传输至云端服务器，云端服务器用于清理巡查数据中的重复数据，并根据经纬度信息，对清理后的巡查数据进行排列，得到目标巡查数据；
31.查漏模块，用于根据目标巡查数据，对待巡查区域进行查漏。
32.第三方面，本技术还提供一种无人机设备，包括处理器和存储器，存储器用于存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的基于云端大数据分析的无人机巡查方法。
33.第四方面，本技术还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的基于云端大数据分析的无人机巡查方法。
34.与现有技术相比，本技术至少存在以下有益效果：
35.通过获取待巡查区域的航点信息，并根据航点信息，生成巡查路线图，以及基于巡查路线图进行巡查，采集在巡查过程中的巡查数据，以自动生成巡查路线，提高无人机管理的便捷性，同时降低无人机运行时出现重复巡查的现象，提高无人机利用率；再将巡查数据传输至云端服务器，云端服务器用于清理巡查数据中的重复数据，并对清理后的巡查数据进行排列，得到目标巡查数据，以降低巡查数据的重复性；最后根据目标巡查数据，对待巡查区域进行查漏，以保证巡查数据的完整性。
附图说明
36.图1为本技术实施例示出的基于云端大数据分析的无人机巡查方法的流程示意图；
37.图2为本技术实施例示出的基于云端大数据分析的无人机巡查装置的结构示意图；
38.图3为本技术实施例示出的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
39.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完
整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
40.请参照图1，图1为本技术实施例提供的一种基于云端大数据分析的无人机巡查方法的流程示意图。本技术实施例的基于云端大数据分析的无人机巡查方法可应用于无人机设备。如图1所示，本实施例的基于云端大数据分析的无人机巡查方法包括步骤s101至步骤s104，详述如下：
41.步骤s101，获取待巡查区域的航点信息，并根据所述航点信息，生成巡查路线图。
42.在本步骤中，可选地，接入北斗地图数据信息，并获取航点信息。其中航点为基于待巡查区域的地势起伏，根据预设打点规则，按照待巡查区域的垄势走向所选取的航点。巡查路线图包括但不限于不同路线、不同组数无人机和不同大小区域对应的路线图，并可以根据用户需求对巡查线路图像进行选择与调整。
43.在一些实施例中，所述步骤s101，包括：
44.获取线路杆塔的三维状态数据；
45.对所述三维状态数据进行刺点操作，得到所述线路杆塔的多个检测点；
46.基于预设位置约束条件和多个所述检测点，确定所述航点信息；
47.根据所述航点信息，生成所述巡查路线图。
48.在本实施例中，对巡查路线图的生成包括用户手动设置和自动生成，自动生成包括获取线路杆塔的三维形状数据，对三维形状数据进行刺点操作得到线路杆塔的多个检测点，根据预设位置约束条件确定与多个检测点对应的相同数量的多个巡查点，生成包括多个巡查点的巡查路线图。
49.步骤s102，基于所述巡查路线图进行巡查，采集在巡查过程中的巡查数据。
50.在本步骤中，无人机带有摄像头等影像设备，以及电流互感器、电压互感器、加速度传感器等传感器设备。可选地，在基于所述巡查路线图进行巡查过程中，通过所述无人机上的影像设备采集影像数据，以及通过所述无人机上的传感器采集传感器数据。需要说明的是，无人机自带定位模块，影像设备和传感器设备在采集巡查数据时，定位模块记录采集位置的经纬度信息。
51.步骤s103，将所述巡查数据传输至云端服务器，所述云端服务器用于清理所述巡查数据中的重复数据，并对清理后的巡查数据进行排列，得到目标巡查数据。
52.在本步骤中，云端服务器包括数据库和服务器，数据库对巡查数据进行加密保存，服务器对巡查数据进行数据处理，并将处理后的巡查数据重新转发至数据库进行储存。其中，微处理数据也是保存备用，以防止后期处理过的数据出现差错。
53.可选地，对云端服务器储存的巡查数据可根据巡查次数或者巡查时间进行清理。其中，对于重要性较低的巡查数据进行清理，也可根据数据的种类，选取重要程度较低的种类进行清除。
54.在一些实施例中，所述云端服务器具体用于：
55.根据所述巡查数据对应的经纬度信息，对所述巡查数据中的重复数据进行清除，所述巡查数据包括传感器数据和影像数据；
56.根据所述经纬度信息，对清除后的所述传感器数据进行排列，以及对排列后的所
述传感器数据与所述影像数据进行对齐，得到目标巡查数据。
57.在本实施例中，服务器接收巡查数据后，对巡查数据进行初始化处理和精细化处理，并在对数据处理完毕后传输至数据库存储。初始化处理包括根据巡查数据对应的经纬度信息，对巡查数据进行初筛，将重叠区域内的巡查数据进行删除，保留单组数据。精细化处理包括将巡查数据以经纬度的位置顺序进行排列，将经过经纬度排列的传感器数据和对应的影像数据进行标点对应，标点对应包括电流数据和电压数据等数据与影像数据之间的第一对应关系，以及加速度传感器数据与影像数据之间的第二对应关系。其中，第二对应关系的建立包括根据无人机坐标与中心坐标点进行比对计算，得到无人机的水平飞行信号、曲线飞行信号、上升信号、下降信号和飞行方向等数据，且将该数据与影像数据进行对齐记录。
58.在一些实施例中，所述根据所述巡查数据对应的经纬度信息，对所述巡查数据中的重复数据进行清除，包括：
59.对具有相同所述经纬度信息的所述巡查数据进行清除，得到初筛巡查数据；
60.对所述初筛巡查数据中的影像数据进行匹配，并清除所述初筛巡查数据中与所述其他影像数据均不匹配的影像数据，得到所述目标巡查数据。
61.在本实施例中，将具有相同经纬度信息的多组巡查数据进行清除，而保留单组数据，即初筛巡查数据。对初筛巡查数据中的多个影像数据进行匹配，当某个影像数据无法与其他影像数据匹配时，说明该影像数据不是巡查数据，所以清除。需要说明的是，无人机巡查时通常从多个方位和角度采集影像数据，所以通常情况下影像数据之间存在相同的影像信息(即匹配)。
62.步骤s104，根据所述目标巡查数据，对所述待巡查区域进行查漏。
63.在本步骤中，通过查漏操作以保证待巡查区域的巡查任务完成，同时保证待巡查区域的巡查数据完整性。
64.在一些实施例中，所述步骤s104，包括：
65.将所述目标巡查数据中的位置数据与所述巡查路线图进行对比，确定所述待巡查区域中是否存在未巡查区域；
66.若存在未巡查区域，则生成所述未巡查区域的最新巡查路线图，并根据最新巡查路线图进行巡查。
67.在本实施例中，根据目标巡查数据对应的经纬度信息，确定已巡查区域，将已巡查区域与待巡查区域进行对比，检测是否存在具有未巡查区域或者存在数据缺失的区域，若是，则生成未巡查区域的巡查路线，并对该区域进行补查工作。
68.在一些实施例中，所述方法，还包括：
69.检测无人机状态和无人机当前位置，以确定所述无人机是否正常运行。
70.在本实施例中，通过无人机自检，确定无人机状态和无人机当前位置，无人机状态包括但不限于电量状态、待机状态和无人机是否具有损坏。无人机当前位置用于检查无人机运行出仓后是否进入预定轨道，并采用对比运行轨迹，确认无人机是否正常运行。
71.可选地，对无人机自检的数据进行储存工作，以避免出现无人机损坏或者未能履行工作现象而导致无人机无法有效巡查，从而能够对未有效巡查的工作进行保留，以待后续进行补查工作。
72.为了执行上述方法实施例对应的基于云端大数据分析的无人机巡查方法，以实现相应的功能和技术效果。参见图2，图2示出了本技术实施例提供的一种基于云端大数据分析的无人机巡查装置的结构框图。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分，本技术实施例提供的基于云端大数据分析的无人机巡查装置，包括：
73.获取模块201，用于获取待巡查区域的航点信息，并根据所述航点信息，生成巡查路线图；
74.采集模块202，用于基于所述巡查路线图进行巡查，采集在巡查过程中的巡查数据；
75.传输模块203，用于将所述巡查数据传输至云端服务器，所述云端服务器用于清理所述巡查数据中的重复数据，并根据经纬度信息，对清理后的巡查数据进行排列，得到目标巡查数据；
76.查漏模块204，用于根据所述目标巡查数据，对所述待巡查区域进行查漏。
77.在一些实施例中，所述获取模块201，具体用于：
78.获取线路杆塔的三维状态数据；
79.对所述三维状态数据进行刺点操作，得到所述线路杆塔的多个检测点；
80.基于预设位置约束条件和多个所述检测点，确定所述航点信息；
81.根据所述航点信息，生成所述巡查路线图。
82.在一些实施例中，所述采集模块202，具体用于：
83.在基于所述巡查路线图进行巡查过程中，通过所述无人机上的影像设备采集影像数据，以及通过所述无人机上的传感器采集传感器数据。
84.在一些实施例中，所述云端服务器具体用于：
85.根据所述巡查数据对应的经纬度信息，对所述巡查数据中的重复数据进行清除，所述巡查数据包括传感器数据和影像数据；
86.根据所述经纬度信息，对清除后的所述传感器数据进行排列，以及对排列后的所述传感器数据与所述影像数据进行对齐，得到目标巡查数据。
87.在一些实施例中，所述根据所述巡查数据对应的经纬度信息，对所述巡查数据中的重复数据进行清除，包括：
88.对具有相同所述经纬度信息的所述巡查数据进行清除，得到初筛巡查数据；
89.对所述初筛巡查数据中的影像数据进行匹配，并清除所述初筛巡查数据中与所述其他影像数据均不匹配的影像数据，得到所述目标巡查数据。
90.在一些实施例中，所述查漏模块204，具体用于：
91.将所述目标巡查数据中的位置数据与所述巡查路线图进行对比，确定所述待巡查区域中是否存在未巡查区域；
92.若存在未巡查区域，则生成所述未巡查区域的最新巡查路线图，并根据最新巡查路线图进行巡查。
93.在一些实施例中，所述装置，还包括：
94.检测模块，用于检测无人机状态和无人机当前位置，以确定所述无人机是否正常运行。
95.上述的基于云端大数据分析的无人机巡查装置可实施上述方法实施例的基于云
端大数据分析的无人机巡查方法。上述方法实施例中的可选项也适用于本实施例，这里不再详述。本技术实施例的其余内容可参照上述方法实施例的内容，在本实施例中，不再进行赘述。
96.图3为本技术一实施例提供的计算机设备的结构示意图。如图3所示，该实施例的计算机设备3包括：至少一个处理器30(图3中仅示出一个)、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述至少一个处理器30上运行的计算机程序32，所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述任意方法实施例中的步骤。
97.所述计算机设备3可以是智能手机、平板电脑、桌上型计算机和云端服务器等计算设备。该计算机设备可包括但不仅限于处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是计算机设备3的举例，并不构成对计算机设备3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
98.所称处理器30可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，该处理器30还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
99.所述存储器31在一些实施例中可以是所述计算机设备3的内部存储单元，例如计算机设备3的硬盘或内存。所述存储器31在另一些实施例中也可以是所述计算机设备3的外部存储设备，例如所述计算机设备3上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器31还可以既包括所述计算机设备3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器31用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(bootloader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
100.另外，本技术实施例还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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意方法实施例中的步骤。
101.本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机设备上运行时，使得计算机设备执行时实现上述各个方法实施例中的步骤。
102.在本技术所提供的几个实施例中，可以理解的是，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意的是，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。
103.所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备执行本技术
各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read－only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
104.以上所述的具体实施例，对本技术的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本技术的具体实施例而已，并不用于限定本技术的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本技术的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。