无人机自主越障方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117389311B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202311705539.2

    申请日:2023-12-13

    Abstract: 本申请提供一种无人机自主越障方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:利用电力线路的点云数据构建无人机的巡检任务地图;利用预定的目标识别模型对无人机采集到的输入图像进行识别;利用导航算法计算出从初始位置至目标点的全局路径;在无人机沿全局路径飞行中遇到障碍物时,基于无人机的当前位置,从全局路径中提取障碍物覆盖的路径;利用预定的避障算法生成绕过障碍物的局部路径,并用局部路径对全局路径中的障碍物覆盖的路径进行更新;在无人机绕过障碍物后,重新切换到导航算法进行全局路径规划,控制无人机沿更新后的全局路径移动,直至到达目标点或遇到下一个障碍物。本申请增强AI应用性能,提升无人机的自主越障能力。

    电线实时分割和识别算法的确定方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN114792371B

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202210508826.3

    申请日:2022-05-10

    Abstract: 本公开提供一种电线实时分割和识别算法的确定方法、装置、设备及介质。该方法包括:基于决策目标、待选算法及特征建立层次结构模型;基于层次结构模型以及三角模糊尺度构造比较矩阵,确定每个特征对应的模糊数和模糊几何值;基于模糊几何值确定特征的模糊权重,对模糊权重去模糊化处理得到权重值;对权重值进行归一化处理,得到特征的归一化权重;构造待选算法相对于每个特征的决策矩阵,确定将每个特征作为标准时,每种待选算法分别对应的归一化权重;基于特征的归一化权重以及待选算法的归一化权重,计算每种待选算法的权重结果,基于权重结果对待选算法进行评价。本公开能够对待选算法进行准确、高效评价,降低评价成本,提升评价结果的可信度。

    用于电力巡检的智能打点方法、装置、电子设备及介质

    公开(公告)号:CN117873157B

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202311705541.X

    申请日:2023-12-13

    Abstract: 本申请提供一种用于电力巡检的智能打点方法、装置、电子设备及介质。该方法包括:利用基于点云的三维目标识别算法,对电力线路的三维结构进行解析,以识别电力线路的空间布局和杆塔的位置信息;利用增强现实技术在无人机控制界面上展示电力线路的出线方向;根据识别的出线方向及杆塔位置信息,自动规划无人机的飞行航线;利用三维目标识别算法实时计算杆塔的具体位置,并调整无人机的航向和云台角度以精确锁定杆塔;当无人机在航线上遇到障碍物时,执行自主越障操作,并利用蚁群算法优化飞行路径以规避障碍物;在飞行航线上,对每个杆塔执行自动打点操作。本申请能够提高打点效率,提升电力巡检的效率,降低电力巡检的运行成本。

    无人机自主越障方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117389311A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311705539.2

    申请日:2023-12-13

    Abstract: 本申请提供一种无人机自主越障方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:利用电力线路的点云数据构建无人机的巡检任务地图;利用预定的目标识别模型对无人机采集到的输入图像进行识别;利用导航算法计算出从初始位置至目标点的全局路径;在无人机沿全局路径飞行中遇到障碍物时,基于无人机的当前位置,从全局路径中提取障碍物覆盖的路径;利用预定的避障算法生成绕过障碍物的局部路径,并用局部路径对全局路径中的障碍物覆盖的路径进行更新;在无人机绕过障碍物后,重新切换到导航算法进行全局路径规划,控制无人机沿更新后的全局路径移动,直至到达目标点或遇到下一个障碍物。本申请增强AI应用性能,提升无人机的自主越障能力。

    基于模糊层次分析的算法评价方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN114792371A

    公开(公告)日:2022-07-26

    申请号:CN202210508826.3

    申请日:2022-05-10

    Abstract: 本公开提供一种基于模糊层次分析的算法评价方法、装置、设备及介质。该方法包括:基于决策目标、待选算法及特征建立层次结构模型;基于层次结构模型以及三角模糊尺度构造比较矩阵,确定每个特征对应的模糊数和模糊几何值;基于模糊几何值确定特征的模糊权重,对模糊权重去模糊化处理得到权重值;对权重值进行归一化处理,得到特征的归一化权重;构造待选算法相对于每个特征的决策矩阵,确定将每个特征作为标准时,每种待选算法分别对应的归一化权重;基于特征的归一化权重以及待选算法的归一化权重,计算每种待选算法的权重结果,基于权重结果对待选算法进行评价。本公开能够对待选算法进行准确、高效评价,降低评价成本,提升评价结果的可信度。

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