[发明专利]一种多线程实时构建正射影像语义地图的系统

说明书

本发明公开了一种多线程实时构建正射影像语义地图的系统，包括无人机光电吊舱、AI边缘计算设备、电台和综合控制计算机；无人机光电吊舱，用于采集地面地形的航拍图像；AI边缘计算设备，用于根据航拍图像构建二维正射影像地图和对环境要素进行识别并分割；电台，用于将二维正射影像地图和环境要素的分割结果传输至综合控制计算机；综合控制计算机，用于根据分割结果对二维正射影像地图进行分色标注，形成二维正射影像语义化地图。本发明的目的在于提供一种多线程实时构建正射影像语义地图的系统，通过在无人机上搭建AI边缘计算设备，将二维正射影像地图的构建从地面工作站转移至AI边缘计算设备使得图像拼接的实时性和时效性更高。

技术领域

本发明涉及单兵侦察领域技术领域，尤其涉及一种多线程实时构建正射影像语义地图的系统。

背景技术

近年来，随着对无人机航测领域的深入探索，无人机倾斜摄影技术得到快速的发展。利用基于无人机倾斜摄影的平台，可以快速得到目标地区的大量视频图像地理细节信息，再通过高速的图传技术将视频和图像信息传输至地面工作站，并对获取的地图信息进行处理，来帮助从业人员更全面和直观的了解航测区域的实际情况。基于无人机航拍图像的地图即时拼接生成技术因其成本低廉、效率高、机动灵活、部署简洁等特点，被广泛运用在单兵班组战场侦察、目标识别与辅助导航等军事领域。但是，无人机作为一种微型化的航测平台，其飞行高度和吊舱镜组焦距有限，导致获取的单张航测图像对于需要侦测的全局环境而言信息细节较少。为了获得侦测区域的完整地理信息，需要把无人机按照既定航迹拍摄的对地图像进行一系列处理，包括校正、拼接等，最后合成一幅能够包含所有航拍区域的高分辨率二维正射影像地图。高分辨率二维正射影像地图包括了大量的地理信息，包括建筑、水域、道路、桥梁、植被等地理属性信息，利用人工智能技术将高分辨率二维正射影像地图进行快速环境要素识别和分割，提取出其中的语义信息，可以帮助从业人员快速了解目标区域的环境信息，并在地图上补齐所勘察所关注的信息要素，形成可被机器识别的语义化地图，有效的提升班组环境感知能力和地形勘察任务执行效率。

现有的基于无人机倾斜摄影的高分辨率二维正射影像地图构建均是离线构建，即选定无人机飞行航迹，飞行区域后，无人机先飞行采集航拍图像，等待无人机返航后导出飞行期间拍摄的航拍图像在地面工作站进行高分辨率二维正射影像地图构建。

通过现有方式探测不能实时有效反映目标区域的目标要素变化情况，且存在时效性差，信息不全面等问题，作业综合勘察能力被严重削弱，无法满足当前军事作业工程对实时性/准确率以及鲁棒性的要求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种多线程实时构建正射影像语义地图的系统，通过在无人机上搭建AI边缘计算设备，将二维正射影像地图的构建从地面工作站或云端转移至无人机上的AI边缘计算设备，使得无人机在按照航线飞行的过程中便完成对二维正射影像地图的构建，从而使得图像拼接的实时性和时效性更高。

本发明通过下述技术方案实现：

多线程实时构建正射影像地图和地理信息要素的系统，包括无人机光电吊舱、AI边缘计算设备、电台以及综合控制计算机；

所述无人机光电吊舱，用于采集地面地形的航拍图像；

所述AI边缘计算设备，搭载于所述无人机吊舱平台上，用于根据所述航拍图像构建二维正射影像地图；还用于对所述二维正射影像地图中的环境要素进行识别并分割；

所述电台，用于将所述二维正射影像地图和所述环境要素的分割结果传输至所述综合控制计算机；

其中，所述分割结果为各分割区域的位置数据；

所述综合控制计算机，用于根据所述分割结果对所述二维正射影像地图进行分色标注，形成二维正射影像语义化地图。

优选地，所述AI边缘计算设备包括CPU和GPU；

所述CPU，用于根据所述航拍图像构建所述二维正射影像地图；