[发明专利]一种携带可视化系统的微型直升机在审

专利信息
申请号: 201710800983.0 申请日: 2017-09-07
公开(公告)号: CN107483891A 公开(公告)日: 2017-12-15
发明(设计)人: 陈虹宇 申请(专利权)人: 四川智慧鹰航空科技有限公司
主分类号: H04N7/18 分类号: H04N7/18;G06T7/55
代理公司: 北京天奇智新知识产权代理有限公司11340 代理人: 杨春
地址: 610000 四川省成都市*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 携带 可视化 系统 微型 直升机
【说明书】:

技术领域

本发明涉及无人机功耗控制技术领域,更具体地,涉及一种携带可视化系统的微型直升机。

背景技术

当前,诸多微型直升机都配备了视频摄像设备。这种摄像设备能够用于监控端查看飞行器前方情况以及进行航拍。现有的视频图像的回传,大多数是基于模拟视频信号,图像不清晰,同时,无人机能够连续获取重叠度大的高精度序列影像,但获取的影像会丢失深度信息。基于图像的三维重建,是指利用多幅数码相机图像全自动恢复出场景三维结构的方法与技术。近年来三维重建技术在视频、图像三维重建处理领域获得了巨大的成功,将其应用到无人机图像处理领域,对无人机图像进行全自动重建相关的应用,可以拓展无人机的应用范围,提高无人机的应用水平。但目前对于无人机序列影像三维重建的研究尚处于起步阶段,主要存在以下问题:(1)相对于地面影像,基于无人机序列影像的三维重建一般是大数据量大场景的三维重建;(2)大多直接将计算机视觉中成熟的算法应用于无人机序列影像三维重建中;(3)没有充分利用精度不高的辅助信息。

现有技术中,申请号为CN201610987031.X的中国发明专利申请公开了一种无人机序列影像批处理三维重建方法,包括以下步骤:步骤一、融合低精度GPS/INS信息的影像匹配;步骤二、建立极线图;步骤三、计算全局一致性的旋转集;步骤四、初始化相机中心点;步骤五、生成对应特征点轨迹;步骤六、初始化3D结构;步骤七、光束法平差;步骤八、稠密点云重建;步骤九、纹理映射;本发明的技术方案实现了对大数据量无人机序列影像的大场景批处理三维重建,通过利用低精度GPS/IMU先验信息进行图像匹配、建立极线图和绘制多视图中点的轨迹以及新的光束法平差优化函数等技术手段,提高了三维重建的精度与效率。

然而,这些现有技术运算量过大,尤其是三维图像处理中的运算量往往导致飞行器对图像的处理和数据的传输方面耗电量过高。

发明内容

为了稳定和清楚地了解微型直升机等无人机的飞行环境并将其可视化显示在用户面前,本发明提供了一种携带可视化系统的微型直升机,包括:

监控端,用于可视化所述微型直升机飞行方向前方的视频;

视频采集单元,用于采集旋翼无人机在飞行方向上的前方视频;

温度监控单元,用于监控无人机电池的温度;

视频采集模式控制单元,用于根据温度监控单元监测的结果控制视频采集单元的视频采集方式。

进一步地,所述视频采集单元包括第一二维图像采集设备和两个第二二维图像采集设备,所述第二二维图像采集设备用于采集两个位于不同高度和不同角度的图像且位于第一二维图像采集设备两侧。

进一步地,所述视频采集模式控制单元包括:

第一方式控制单元,用于当无人机电池的温度低于预设阈值时基于第一二维图像采集设备采集视频信息;

第二方式控制单元,用于当无人机电池的温度高于预设阈值时,采用第二方式控制视频采集功耗,且所述第二方式控制单元包括:

图像预处理单元,用于对图像进行预处理;

通信单元,用于发送图像到监控端。

进一步地,所述图像预处理单元包括:

训练单元,用于训练图像压缩系数;

压缩单元,用于根据不同海拔高度的多个方向的图像数据,进行图像压缩处理。

进一步地,所述训练单元包括:

第一采集控制子单元,用于基于第二二维图像采集设备,在相对于飞行方向的θ角度呈α角度的第一水平方向第一时刻t1至第二时刻t2采集图像视频信号I1(t)以及在相对于飞行方向的θ角度呈β角度的第二水平方向在第三时刻t1至第四时刻t2采集图像视频信号I2(t),α与β不同;

第一高度采集子单元,用于采集第一水平方向对应的海拔信息h1和第二水平方向对应的海拔信息h2;

第一变换子单元,用于令对采集到的信号I1(t)和I2(t)分别进行如下变换:

得到J1(t)和J2(t);

频谱差异确定子单元,用于对J1(t)和J2(t)分别进行傅立叶变换并确定二者不同的频谱成分;

第二变换子单元,用于将所述不同的频率成分进行逆傅里叶变换,并进行二项式展开,得到其常数项系数C并取得逆变换后的相位角ψ;

压缩系数确定子单元,对I1(t)和I2(t)计算压缩系数:

式中Pij表示图像视频信号I1(t)的像素,P’ij表示图像视频信号I2(t)的像素;

进一步地,所述压缩单元包括:

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