[发明专利]一种基于无人机的道路巡检系统

权利要求书

1.一种基于无人机的道路巡检系统，其特征在于，包括：地面控制中心和无人机；

所述无人机包括摄像头模块、GPS模块、无线传输模块和控制模块，其中：

摄像头模块用于拍摄道路图像；

GPS模块用于对无人机进行精准定位，获取无人机的实时定位信息；

所述无线传输模块用于将所述道路图像和定位信息发送到地面控制中心，并接收从地面控制中心发送的巡检计划；

控制模块用于根据所述巡检计划控制无人机的飞行路径；

所述地面控制中心用于接收从所述无人机发送的图像和定位信息，并向所述无人机发送巡检计划；

所述地面控制中心还包括图像处理模块，用于对结束的道路图像进行智能监测处理，自动检测道路图像中的路况；

所述图像处理模块包括图像预处理单元，道路分割单元和路况识别单元，其中：

图像预处理单元用于对接收的道路图像进行预处理，获取预处理后的道路图像；

道路分割单元用于对预处理后的道路图像进行分割处理，将图像中的道路区域分割出来；

路况识别单元用于对所述道路区域进行识别处理，识别道路区域中的交通情况；

所述图像预处理单元，具体包括：

(1)获取道路图像的暗通道图像；

(2)获取道路图像的传播参数，其中采用的传播参数获取函数为：

式中，C(y)表示道路图像像素点y的传播参数，其中C(y)的值越小表示距离采像设备越远，越大表示距离采像设备越近，H表示道路图像的亮度，T表示道路图像中物体的亮度，u∈r,g,b表示在r、g、b通道下，E表示道路图像中大气光的亮度，τ(y)表示以像素点y为中心的矩形区域；

其中，大气光的亮度的获取方法为：在暗通道图像中将各像素点的亮度从高到低进行排列，选取亮度最高的前1/1000的像素点，并在道路图像中找出这些像素点具有最高亮度的值作为大气光的亮度；

(3)获取道路图像中每个像素点的尺度参数，其中采用的尺度参数函数为：

式中，D(y)表示道路图像中像素点y的尺度参数，C(y)表示道路图像中像素点y的传播参数，μ表示尺度调整因子，γ表示尺度阈值因子；

(4)对道路图像不同区域，根据获取的尺度参数采用不同的单尺度Retinex算法对图像进行增强处理，获取预处理后的道路图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于无人机的道路巡检系统，其特征在于，所述路况包括发现畅顺、拥堵和交通事故。

3.根据权利要求1所述的一种基于无人机的道路巡检系统，其特征在于，所述道路分割单元具体包括：

(1)对图像进行K均值聚类处理，将图像划分为不同的区域r_m，其中用R表示所有划分后的区域r_m的集合；

(2)获取任意两个相邻区域的相似度，其中采用的相似度函数为：

式中，S_d(r_m,r_n)表示区域r_m和区域r_n的相似度，P_α(r_m,r_n)表示区域r_m和区域r_n的类间差异，通过区域间的RGB直方图的RGB的距离获取，P_β(r_m)和P_β(r_n)分别表示区域r_m和区域r_n的类内差异，通过获取区域中像素点与其区域内邻域像素点的亮度和灰度差异的最大值获得，具体为：其中M_L(x)和M_H(x)分别表示像素点x与其在区域内的邻域像素点的亮度和灰度的差异的最大值，b(r_n)表示设定的阈值函数，其中|r|表示区域r中不同像素点的个数，v表示设定的分割控制因子；

(3)依次获取图像中每个区域和相邻区域的相似度，若获取的相似度S_d(r_m,r_n)＝1，将两个区域进行合并；若S_d(r_m,r_n)＝0，则标记两个区域的边界作为道路边缘；

(4)遍历图像中所有区域，获取道路边缘检测结果，并根据该结果分割出道路区域。