[发明专利]任务分配方法、装置、服务器及计算机可读存储介质

说明书

本发明提供了一种任务分配方法、装置、服务器及计算机可读存储介质，包括：获取目标对象的点云数据；根据所述点云数据确定所述目标对象的表面特征；基于所述表面特征计算所述点云数据中至少一个目标点对应的姿态角；根据所述目标点对应的姿态角得到任务视点，并基于所述任务视点为无人机分配所述目标对象对应的图像采集任务。本发明可以有效缓解无人机采集的图像存在质量不一的问题，而且可以有效提高图像采集的效率，从而改善重建精度和重建效率。

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，尤其是涉及一种任务分配方法、装置、服务器及计算机可读存储介质。

背景技术

户外城市环境的重建和映射对于各种应用至关重要，近年来，无人机越来越多用于大规模的空中三维扫描和重建。目前，若为无人机分配采集场景图像的任务，则在无人机采集场景图像时通常需要由专业的无人机操控人员手动操控，然而无人机的飞行时间有限，导致无人机操控人员没有充足的时间思考无人机采集每张图像的拍摄视角，而且由于此过程主要依赖于定性的人工感知，将致使图像质量不均匀且图像采集效率较低，从而影响了重建精度和重建效率。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种任务分配方法、装置、服务器及计算机可读存储介质，可以有效缓解无人机采集的图像存在质量不一的问题，而且可以有效提高图像采集的效率，从而改善重建精度和重建效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种任务分配方法，包括：获取目标对象的点云数据；根据所述点云数据确定所述目标对象的表面特征；基于所述表面特征计算所述点云数据中至少一个目标点对应的姿态角；根据所述目标点对应的姿态角得到任务视点，并基于所述任务视点为无人机分配所述目标对象对应的图像采集任务。

在一种实施方式中，所述根据所述点云数据确定所述目标对象的表面特征的步骤，包括：获取目标建模精度值，并基于所述目标建模精度值对所述点云数据进行体素化处理得到体素数据；基于所述体素数据确定所述目标对象的表面特征；其中，所述表面特征用于体现所述目标对象的轮廓信息。

在一种实施方式中，所述基于所述表面特征计算所述点云数据中至少一个目标点对应的姿态角的步骤，包括：基于所述表面特征确定至少一个局部截面线，并将每个所述局部截面线所包含的点均确定为目标点；对于每个所述局部截面线，确定该局部截面线内每个所述目标点对应的相切圆；根据每个所述目标点对应的相切圆的相切类型确定每个所述目标点对应的姿态角；其中，所述相切类型包括内切类型和/或外接类型，所述姿态角包括偏航角和/或俯仰角。

在一种实施方式中，所述确定该局部截面线内每个所述目标点对应的相切圆的步骤，包括：对于该局部截面线内每个所述目标点，确定该目标点对应的邻域点集，以及确定所述邻域点集内每个邻域点对应的法线；确定每个所述邻域点对应的法线之间的交点得到交点集；基于所述交点集内每个交点的点坐标计算所述交点集的平均坐标，将所述平均坐标确定为该目标点对应的相切圆的圆心；计算所述圆心与该目标点之间的距离值，将所述距离值确定为该目标点对应的相切圆的半径。

在一种实施方式中，在所述根据每个所述目标点对应的相切圆的相切类型确定每个所述目标点对应的姿态角的步骤之前，所述方法还包括：根据所述点云数据的质心、所述相切圆的圆心和该目标点，确定该目标点对应的相切圆的相切类型。

在一种实施方式中，所述无人机搭载有图像采集设备；所述根据所述目标点对应的姿态角得到任务视点的步骤，包括：根据所述目标建模精度和所述图像采集设备的设备参数确定图像重叠率；基于所述图像重叠率对所述目标点进行筛选，并将筛选后的目标点对应的姿态角和点坐标确定为任务视点。

在一种实施方式中，所述无人机的数量为多个；所述基于所述任务视点为无人机分配所述目标对象对应的图像采集任务的步骤，包括：从所述任务视点中分别确定每个所述无人机对应的视点集合；对于每个所述无人机，基于该无人机对应的视点集合规划该无人机的任务路径，以使该无人机基于该任务路径执行图形采集任务。