一种无人机智能巡检方法、系统、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及无人机巡检的技术领域，尤其是涉及一种无人机智能巡检方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

无人驾驶飞机简称“无人机”，英文缩写为“UAV”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机，或者由车载计算机完全地或间歇地自主地操作。

为更好的加强城市管网巡检，现已推出以无人机巡检代替人员车辆巡检的方式。使用无人机进行城市管网巡检，具有部署方式灵活、巡检范围广、不受地面地形环境影响等独特优势，从更广阔的视角获取大面积管网的周边环境信息，对城市管网的运行状态监管不再是“只见树木、不见森林”。

使用无人机进行城市管网巡检中，需要管理员对各个无人机逐一进行路线规划，而对于无人机的路线规划缺乏集中管理，导致路线规划效率较低。

发明内容

为了提升无人机在城市管网巡检中的路线规划效率，本申请提供一种无人机智能巡检方法、系统、设备及存储介质。

第一方面，本申请提供一种无人机智能巡检方法，采用如下的技术方案：

一种无人机智能巡检方法，包括：

接收巡检点，所述巡检点包括常规巡检点和特殊巡检点；

获取巡检逻辑，所述巡检逻辑包括全检位置参数和点检位置参数；

根据巡检逻辑，排序巡检点，形成航线规划；

接收无人机信息，所述无人机信息包括长途无人机和短途无人机；

匹配航线规划至无人机信息。

通过采用上述技术方案，利用接收城市管网中的各个巡检点以及巡检点之间的巡检逻辑，服务器能够自动将巡检点排序，进而形成多条航线规划，同时服务器接收无人机信息，并将航线规划依次匹配至无人机信息中，以实现根据巡检点和巡检逻辑便能够自动规划无人机的航线，提升了无人机路线规划的效率。

可选的，所述排序巡检点，形成航线规划中，包括：

根据巡检逻辑中的全检位置参数，排序所有巡检点，形成全检航线规划；

根据巡检逻辑中的点检位置参数，排序选定巡检点，形成点检航线规划。

通过采用上述技术方案，根据巡检逻辑中的各位置参数，服务器能够将位置参数对应的巡检点进行排序，从而形成能够巡检城市管网中全部点位的全检航线规划和能够巡检城市管网中指定点位的点检航线规划，从而保障在实现全局巡检的同时能够方便对局部进行侧重巡检，以进一步加强巡检的全面性。

可选的，所述排序巡检点，形成航线规划后，包括：

接收巡检时段，所述巡检时段包括常规时段和特殊时段；

分配巡检时段至巡检点，形成飞行计划；

绑定飞行计划至航线规划。

通过采用上述技术方案，服务器将巡检时段分配至巡检点，以形成多种飞行计划，并将飞行计划绑定至航线规划中，从而便于提升无人机巡检的时间合理性，以及进一步提升无人机路线规划的效率。

可选的，所述分配巡检时段至巡检点，形成飞行计划中，包括：

提取巡检点中的常规巡检点和特殊巡检点；

提取巡检时段中的常规时段和特殊时段；

分配常规时段至常规巡检点，形成常规飞行计划；

分配特殊时段至特殊巡检点，形成特殊飞行计划。

通过采用上述技术方案，服务器提取常规巡检点和常规时段并进行相应分配，以形成常规飞行计划，以便无人机执行常规式巡检的飞行计划，服务器提取特殊巡检点和特殊时段并进行相应分配，以形成特殊飞行计划，以便无人机在特定时段对禁飞区等特殊区域进行特殊式巡检的飞行计划，从而提升无人机巡检的时间合理性。

可选的，所述匹配航线规划至无人机信息后，包括：

获取航拍信息，所述航拍信息包括航拍数据、与航拍数据对应的巡检点、与航拍数据对应的巡检时段；

提取相同巡检点对应的航拍数据，形成同点位数据；

分区存储同点位数据。

通过采用上述技术方案，服务器获取航拍信息，并将相同巡检点的航拍数据形成同点位数据，以便按巡检点将航拍数据分区存储，从而便于管理员能够按区域快捷调取对应航拍数据。

可选的，所述获取航拍信息后，包括：

提取相同巡检时段对应的航拍数据，形成同时段数据；

分区存储同时段数据。

通过采用上述技术方案，服务器获取航拍信息，并将相同巡检时段的航拍数据形成同时段数据，以便按巡检时段将航拍数据分区存储，从而便于管理员能够按时段快捷调取对应航拍数据。

可选的，所述匹配航线规划至无人机信息中，包括：

提取航线规划中的全检航线规划和点检航线规划；

提取无人机信息中的长途无人机和短途无人机；

匹配全检航线规划至长途无人机；

匹配点检航线规划至短途无人机。

通过采用上述技术方案，服务器提取全检航线规划和长途无人机并进行匹配，以便调配长途无人机执行全检航线规划，服务器提取点检航线规划和短途无人机并进行匹配，以便调配短途无人机执行点检航线规划，从而便于实现合理调配无人机，进一步提升无人机路线规划的适配性。

第二方面，本申请提供一种无人机智能巡检系统，采用如下的技术方案：

一种无人机智能巡检系统，包括：

巡检点接收模块，用于接收巡检点，所述巡检点包括常规巡检点和特殊巡检点；

巡检逻辑获取模块，用于获取巡检逻辑，所述巡检逻辑包括各巡检位置之间的距离；

排序模块，用于根据巡检逻辑，排序巡检点，形成航线规划；

无人机信息接收模块，用于接收无人机信息，所述无人机信息包括长途无人机和短途无人机；

匹配模块，用于匹配航线规划至无人机信息。

通过采用上述技术方案，利用接收城市管网中的各个巡检点以及巡检点之间的巡检逻辑，服务器能够自动将巡检点排序，进而形成多条航线规划，同时服务器接收无人机信息，并将航线规划依次匹配至无人机信息中，以实现根据巡检点和巡检逻辑便能够自动规划无人机的航线，提升了无人机路线规划的效率。

第三方面，本申请提供一种计算机设备，采用如下技术方案：包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述任一种无人机智能巡检方法的计算机程序。

通过采用上述技术方案，利用接收城市管网中的各个巡检点以及巡检点之间的巡检逻辑，服务器能够自动将巡检点排序，进而形成多条航线规划，同时服务器接收无人机信息，并将航线规划依次匹配至无人机信息中，以实现根据巡检点和巡检逻辑便能够自动规划无人机的航线，提升了无人机路线规划的效率。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：存储有能够被处理器加载并执行上述任一种无人机智能巡检方法的计算机程序。

通过采用上述技术方案，利用接收城市管网中的各个巡检点以及巡检点之间的巡检逻辑，服务器能够自动将巡检点排序，进而形成多条航线规划，同时服务器接收无人机信息，并将航线规划依次匹配至无人机信息中，以实现根据巡检点和巡检逻辑便能够自动规划无人机的航线，提升了无人机路线规划的效率。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

利用接收城市管网中的各个巡检点以及巡检点之间的巡检逻辑，服务器能够自动将巡检点排序，进而形成多条航线规划，同时服务器接收无人机信息，并将航线规划依次匹配至无人机信息中，以实现根据巡检点和巡检逻辑便能够自动规划无人机的航线，提升了无人机路线规划的效率；

服务器将巡检时段分配至巡检点，以形成多种飞行计划，并将飞行计划绑定至航线规划中，从而便于提升无人机巡检的时间合理性，以及进一步提升无人机路线规划的效率；

服务器提取全检航线规划和长途无人机并进行匹配，以便调配长途无人机执行全检航线规划，服务器提取点检航线规划和短途无人机并进行匹配，以便调配短途无人机执行点检航线规划，从而便于实现合理调配无人机，进一步提升无人机路线规划的适配性。

附图说明

图1是本申请实施例无人机智能巡检方法流程图。

图2是本申请实施例S30子步骤流程图。

图3是本申请实施例S50子步骤流程图。

图4是本申请实施例形成飞行计划的步骤流程图。

图5是本申请实施例S32子步骤流程图。

图6是本申请实施例分区存储航拍数据的步骤流程图。

图7是本申请实施例无人机智能巡检系统模块图。

附图标记说明：1、巡检点接收模块；2、巡检逻辑获取模块；3、排序模块；4、无人机信息接收模块；5、匹配模块。

具体实施方式

以下结合附图1-7对本申请作进一步详细说明。

本申请实施例公开一种无人机智能巡检方法，该方法基于主体服务器与无人机的通信传输，主体服务器接收管理员录入的城市管网巡检点以及巡检逻辑，进而形成航线规划并与无人机匹配，以完成自动、高效地规划巡检路线的工作，降低人工管理的成本。进一步调用无人机执行巡检工作，无人机将航拍到的航拍影像发送至主体服务器，经过服务器的处理后，便可将巡检信息显示至管理员的显示终端中，以完成无人机巡检路线高效规划的智能巡检的工作。

在一个实施例中，如图1所示，提供了一种无人机智能巡检方法，该方法包括以下步骤：

S10，接收巡检点。

其中，巡检点包括常规巡检点和特殊巡检点，常规巡检点为城市管网中城市道路、排水、照明工程等常规巡检位置，特殊巡检点为居民区、学校、医院等特殊巡检位置。具体来说，巡检点由管理员利用与主体服务器通信连接的输入终端实现输入，管理员根据当前城市的实际情况，按照常规巡检点和特殊巡检点的划分依据分别输入至主体服务器中。

S20，获取巡检逻辑。

其中，巡检逻辑包括全检位置参数和点检位置参数，全检位置参数为所有常规巡检点按照距离起始点由近至远的顺序排序表，点检位置参数为部分常规巡检点按照距离起始点由近至远的顺序排序表，以及所有或部分特殊巡检点按照距离起始点由近至远的顺序排序表。具体来说，巡检逻辑由管理员利用输入终端实现输入，管理员根据当前城市中巡检点距离起始点的远近进行输入并排序，起始点可以设置为无人机出发点或主体服务器所在地。

S30，根据巡检逻辑，排序巡检点，形成航线规划。

具体来说，服务器接收巡检点和巡检逻辑时，按照巡检逻辑内在参数，将巡检点以排序表的顺序进行排序，进而形成航线规划。例如，当前城市的常规巡检点为A、B、C、D，其中常规巡检点距离起始点的远近顺序为A、B、C、D，进而全检位置参数为A→B→C→D，特殊巡检点为X、Y，其中点检位置参数可以为A→B→C，A→C→D，A→D，X，X→Y等。

在一个实施例中，如图2所示，S30可以包括以下子步骤：

S301，根据巡检逻辑中的全检位置参数，排序所有巡检点，形成全检航线规划。

具体来说，基于上述举例，全检航线规划便可以为A→B→C→D，若无人机执行全检航线规划时，便按照A→B→C→D的顺序，依次巡检A、B、C、D点位。

S302，根据巡检逻辑中的点检位置参数，排序选定巡检点，形成点检航线规划。

具体来说，基于上述举例，点检航线规划便可以为A→B→C，A→C→D，A→D，X，X→Y等，若无人机执行点检航线规划时，便可以按照A→B→C或A→C→D或A→D或X或X→Y等顺序，巡检相应点位。

其中，根据巡检逻辑中的各位置参数，服务器能够将位置参数对应的巡检点进行排序，从而形成能够巡检城市管网中全部点位的全检航线规划和能够巡检城市管网中指定点位的点检航线规划，从而保障在实现全局巡检的同时能够方便对局部进行侧重巡检，以进一步加强巡检的全面性。

在一个实施例中，如图1所示，提供了一种无人机智能巡检方法，该方法在S30之后，还包括以下步骤：

S40，接收无人机信息。

其中，无人机信息包括长途无人机和短途无人机，长途无人机为携有大容量电池的无人机，短途无人机为携有小容量电池的无人机。具体来说，无人机信息由管理员利用输入终端向主体服务器发送，管理员根据当前无人机的编号和类型进行划分，将携有大容量电池无人机的编号归为长途无人机，将携有小容量电池无人机的编号归为短途无人机。

S50，匹配航线规划至无人机信息。

具体来说，主体服务器在接收航线规划和无人机信息时，便将航线规划匹配至相应无人机信息中。例如，无人机信息中长途无人机为J，短途无人机为O、P、Q，可以匹配全检航线规划A→B→C→D至长途无人机J，可以匹配点检航线规划A→C→D至O，A→D至P，X至Q。

在一个实施例中，如图3所示，S50可以包括以下子步骤：

S501，提取航线规划中的全检航线规划和点检航线规划。

具体来说，基于上述举例，提取航线规划中的全检航线规划A→B→C→D和点检航线规划A→C→D，A→D，X。

S502，提取无人机信息中的长途无人机和短途无人机。

具体来说，基于上述举例，提取无人机信息中的长途无人机J和短途无人机O、P、Q。

S503，匹配全检航线规划至长途无人机。

具体来说，基于上述举例，匹配全检航线规划A→B→C→D至长途无人机J。

S504，匹配点检航线规划至短途无人机。

具体来说，基于上述举例，匹配点检航线规划A→C→D至O，A→D至P，X至Q。

其中，服务器提取全检航线规划和长途无人机并进行匹配，以便调配长途无人机执行全检航线规划，服务器提取点检航线规划和短途无人机并进行匹配，以便调配短途无人机执行点检航线规划，从而便于实现合理调配无人机，进一步提升无人机路线规划的适配性。

在一个实施例中，如图4所示，为了便于提升无人机巡检的时间合理性，以及进一步提升无人机路线规划的效率，在S30之后，还可以包括以下步骤：

S31，接收巡检时段。

其中，巡检时段包括常规时段和特殊时段，常规时段为适配于对常规巡检点进行巡检的时间段，特殊时段为适配于对特殊巡检点进行巡检的时间段。具体来说，巡检时段由管理员利用输入终端向主体服务器发送，管理员根据当前城市管网中各巡检点相应的合理巡检时间段，设定巡检时段。

S32，分配巡检时段至巡检点，形成飞行计划。

其中，分配常规时段至常规巡检点，分配特殊时段至特殊巡检点，进而形成相应的飞行计划。例如，常规时段为M1，M2，M3，M4，特殊时段为N1，N2，分配常规时段M1至常规巡检点A，M2至B，M3至C，M4至D，分配特殊时段N1至特殊巡检点X，N2至Y。

在一个实施例中，如图5所示，S32可以包括以下子步骤：

S321，提取巡检点中的常规巡检点和特殊巡检点。

具体来说，基于上述举例，提取巡检点中的常规巡检点A、B、C、D和特殊巡检点X、Y。

S322，提取巡检时段中的常规时段和特殊时段。

具体来说，基于上述举例，提取巡检时段中的常规时段M1、M2、M3、M4和特殊时段N1、N2。

S323，分配常规时段至常规巡检点，形成常规飞行计划。

具体来说，基于上述举例，分配常规时段M1至常规巡检点A，形成第一常规飞行计划，M2至B，形成第二常规飞行计划，M3至C，形成第三常规飞行计划，M4至D，形成第四常规飞行计划。

S324，分配特殊时段至特殊巡检点，形成特殊飞行计划。

具体来说，基于上述举例，分配特殊时段N1至特殊巡检点X，形成第一特殊飞行计划，N2至Y，形成第二特殊飞行计划。

其中，服务器提取常规巡检点和常规时段并进行相应分配，以形成常规飞行计划，以便无人机执行常规式巡检的飞行计划，服务器提取特殊巡检点和特殊时段并进行相应分配，以形成特殊飞行计划，以便无人机在特定时段对禁飞区等特殊区域进行特殊式巡检的飞行计划，从而提升无人机巡检的时间合理性。

在一个实施例中，如图4所示，为了便于提升无人机巡检的时间合理性，以及进一步提升无人机路线规划的效率，在S32之后，还可以包括以下步骤：

S33，绑定飞行计划至航线规划。

其中，服务器将巡检时段分配至巡检点，以形成多种飞行计划，并将飞行计划绑定至航线规划中，从而便于提升无人机巡检的时间合理性，以及进一步提升无人机路线规划的效率。

在一个实施例中，如图6所示，为了便于管理员能够按区域快捷调取对应航拍数据，在S50之后，还可以包括以下步骤：

S51，获取航拍信息。

其中，航拍信息包括航拍数据、与航拍数据对应的巡检点、与航拍数据对应的巡检时段，航拍数据为无人机利用携带的高清相机对巡检点所拍摄的影像数据，无人机在巡检时对巡检点拍摄影像数据时，便自动传输至主体服务器，同时对航拍数据录入对应巡检点和巡检时段。

S52，提取相同巡检点对应的航拍数据，形成同点位数据。

S53，分区存储同点位数据。

其中，服务器获取航拍信息，并将相同巡检点的航拍数据形成同点位数据，以便按巡检点将航拍数据分区存储，从而便于管理员能够按区域快捷调取对应航拍数据。

在一个实施例中，如图6所示，为了便于管理员能够按时段快捷调取对应航拍数据，在S51之后，还可以包括以下步骤：

S54，提取相同巡检时段对应的航拍数据，形成同时段数据。

S55，分区存储同时段数据。

其中，服务器获取航拍信息，并将相同巡检时段的航拍数据形成同时段数据，以便按巡检时段将航拍数据分区存储，从而便于管理员能够按时段快捷调取对应航拍数据。

本申请实施例一种无人机智能巡检方法的实施原理为：利用接收城市管网中的各个巡检点以及巡检点之间的巡检逻辑，服务器能够自动将巡检点排序，进而形成多条航线规划，同时服务器接收无人机信息，并将航线规划依次匹配至无人机信息中，以实现根据巡检点和巡检逻辑便能够自动规划无人机的航线，提升了无人机路线规划的效率。

在一个实施例中，如图7所示，基于上述无人机智能巡检方法，提供了一种无人机智能巡检系统，该系统包括以下模块：

巡检点接收模块1，巡检点接收模块1用于接收巡检点，巡检点包括常规巡检点和特殊巡检点；

巡检逻辑获取模块2，巡检逻辑获取模块2用于获取巡检逻辑，巡检逻辑包括各巡检位置之间的距离；

排序模块3，排序模块3用于根据巡检逻辑，排序巡检点，形成航线规划；

无人机信息接收模块4，无人机信息接收模块4用于接收无人机信息，无人机信息包括长途无人机和短途无人机；

匹配模块5，匹配模块5用于匹配航线规划至无人机信息。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行上述无人机智能巡检方法的步骤。此处无人机智能巡检方法的步骤可以是上述各个实施例的无人机智能巡检方法中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有能够被处理器加载并执行如上述无人机智能巡检方法的计算机程序，该计算机可读存储介质例如包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccessMemory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对发明的保护范围进行限制。显然，所描述的实施例仅仅是本发明部分实施例，而不是全部实施例。基于这些实施例，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，都属于本发明所要保护的范围。尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域普通技术人员依然可以在不冲突的情况下，不作出创造性劳动对本发明各实施例中的特征根据情况相互组合、增删或作其他调整，从而得到不同的、本质未脱离本发明的构思的其他技术方案，这些技术方案也同样属于本发明所要保护的范围。