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公开(公告)号：CN119376425A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411344665.4
申请日：2024-09-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本申请涉及无人机技术领域，特别涉及一种无人机自动化飞行方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取无人机的目标航线文件和当前飞行信息；将目标航线文件和当前飞行信息输入PID模型，PID模型输出无人机的目标飞行姿态和位置变化速度，其中，PID模型包括双层串级PID和两个位置式PID，双层串级PID用于控制无人机的俯仰运动和横滚运动，两个位置式PID控制无人机的偏航角度和云台角度；将目标飞行姿态和位置变化速度输入虚拟摇杆，虚拟摇杆输出无人机的目标控制指令，基于目标控制指令控制无人机自动化飞行。由此，解决了现有技术中手动操作门槛高和飞行过程灵活程度欠佳等问题。
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公开(公告)号：CN117689846A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410147571.1
申请日：2024-02-02
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种线状目标的无人机摄影重建多交向视点生成方法及装置。首先获取待重建场景的参考模型，绘制线状目标，通过射线与三角面相交检测计算出线状目标端点的空间坐标，根据重叠度要求计算采样间距，生成采样点。提取出采样点邻域三角面的表面法向量，计算平均法向量表示朝向，根据设定的转角#imgabs0#，#imgabs1#，分别在朝向上生成左右偏转#imgabs2#和上下偏转#imgabs3#的四个摄影方向，以确定多交向摄影角度。通过朝向、摄影高度，结合多交向摄影角度生成拍照视点。本方法能够利用直线目标结构特征，生成多交向摄影点，充分获取几何重建所需的观测影像方位参数，利用带高精度定位能力的无人机系统，可实现高精度、高质量的线状目标物体的自动化摄影采集和几何重建。
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公开(公告)号：CN112991303A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110300702.1
申请日：2021-03-22
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维点云的电塔绝缘子串自动提取方法。首先根据粗略设定的电塔中心坐标对原始三维点云进行预处理，包括点云进行裁剪从而减少数据量并减少无关点云的干扰。对预处理之后的点云，计算相对于坐标轴XY的旋偏角kappa，随后根据kappa角将点云旋转使得Y坐标轴与电塔杆塔方向一致。对旋转后的点云按一定高度分层并判断每层电线绝缘子串的类型，然后对顶层、非顶层的竖串、非顶层的横串采用不同的方法进行处理，分别得到顶层悬挂点、竖直绝缘子串以及水平绝缘子串。本发明在点云处理的各个环节，通过投影的方法，将三维问题转化为二维图像处理的问题，加快了运算效率，对于各种不同类型的电塔，具有较高的鲁棒性和准确度。
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公开(公告)号：CN112950665A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110136187.8
申请日：2021-02-01
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种曲线状目标半自动提取方法及系统。该方法包括：对待提取图像进行针对性预处理以初步增强目标区域，基于半自动交互的曲线状区域填充，曲线状区域量化。本发明使用双边滤波对图像进行预处理，之后与原图像进行差分，可以有效减少图像噪声并初步提取曲线状区域；接下来计算全图的方向曲率，能够显著增强曲线状区域并削弱其他非曲线状结构；再结合用户的点击点信息通过最短路径算法进行曲线状区域内单像素线提取，并以单像素线为种子点进行曲线状区域填充，并对曲线状区域进行量化。本方法能够有效地提取图像中的曲线状区域并得到合理的量化信息，具有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112883878B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110208822.9
申请日：2021-02-24
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及电力自动化领域，具体涉及一种基于三维格网的变电站场景下的点云自动分类方法，利用无人机巡检的三维点云数据，去噪后降采样划分格网，再利用电力线的和电力杆塔的空间特征对格网进行粗分类；利用电力线的空间线特征，对电力线进行修正和补全；利用电力杆塔和电力线的空间关系，对电力杆塔类别修正并计算电力杆塔中心，并以此为种子点，进行聚类分割，然后上采样得到精确的电力杆塔和电力线点云分类。该分类方法能够建立精确的电力杆塔与电力线空间位置与三维模型，用于规划无人机巡线路，有效提高了巡检效率。对于不同的电力场景下，具有较高的准确度和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117689846B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410147571.1
申请日：2024-02-02
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种线状目标的无人机摄影重建多交向视点生成方法及装置。首先获取待重建场景的参考模型，绘制线状目标，通过射线与三角面相交检测计算出线状目标端点的空间坐标，根据重叠度要求计算采样间距，生成采样点。提取出采样点邻域三角面的表面法向量，计算平均法向量表示朝向，根据设定的转角#imgabs0#，#imgabs1#，分别在朝向上生成左右偏转#imgabs2#和上下偏转#imgabs3#的四个摄影方向，以确定多交向摄影角度。通过朝向、摄影高度，结合多交向摄影角度生成拍照视点。本方法能够利用直线目标结构特征，生成多交向摄影点，充分获取几何重建所需的观测影像方位参数，利用带高精度定位能力的无人机系统，可实现高精度、高质量的线状目标物体的自动化摄影采集和几何重建。
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公开(公告)号：CN112991303B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110300702.1
申请日：2021-03-22
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维点云的电塔绝缘子串自动提取方法。首先根据粗略设定的电塔中心坐标对原始三维点云进行预处理，包括点云进行裁剪从而减少数据量并减少无关点云的干扰。对预处理之后的点云，计算相对于坐标轴XY的旋偏角kappa，随后根据kappa角将点云旋转使得Y坐标轴与电塔杆塔方向一致。对旋转后的点云按一定高度分层并判断每层电线绝缘子串的类型，然后对顶层、非顶层的竖串、非顶层的横串采用不同的方法进行处理，分别得到顶层悬挂点、竖直绝缘子串以及水平绝缘子串。本发明在点云处理的各个环节，通过投影的方法，将三维问题转化为二维图像处理的问题，加快了运算效率，对于各种不同类型的电塔，具有较高的鲁棒性和准确度。
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公开(公告)号：CN112883878A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110208822.9
申请日：2021-02-24
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及电力自动化领域，具体涉及一种基于三维格网的变电站场景下的点云自动分类方法，利用无人机巡检的三维点云数据，去噪后降采样划分格网，再利用电力线的和电力杆塔的空间特征对格网进行粗分类；利用电力线的空间线特征，对电力线进行修正和补全；利用电力杆塔和电力线的空间关系，对电力杆塔类别修正并计算电力杆塔中心，并以此为种子点，进行聚类分割，然后上采样得到精确的电力杆塔和电力线点云分类。该分类方法能够建立精确的电力杆塔与电力线空间位置与三维模型，用于规划无人机巡线路，有效提高了巡检效率。对于不同的电力场景下，具有较高的准确度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119152144A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411130729.0
申请日：2024-08-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T17/20 , G06V10/54 , G06V10/762
Abstract: 本申请涉及三维模型处理技术领域，特别涉及一种基于三维网格模型的线图生成方法及装置，其中，方法包括：对目标三维网格模型中的三角形进行聚类，得到聚类结果，并基于聚类结果，提取目标三维网格模型的结构特征线和纹理特征线；将结构特征线和纹理特征线绘制于目标三维网格模型，以得到模型特征线，并对模型特征线进行优化处理和正射投影，生成目标三维网格模型的二维线图；对二维线图进行渲染处理，以生成目标三维网格模型的最终立面线图。本申请可以在保证三维网格模型生成线图的质量和一致性的同时，有效地提高线图生成的效率，适用范围广泛，可实际应用于古建筑保护、文物数字化、三维打印和图形设计等多种领域。
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公开(公告)号：CN115294476A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210869351.0
申请日：2022-07-22
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06V10/774 , G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种面向无人机电力巡检的边缘计算智能检测方法及设备。所述方法包括：步骤1至步骤5。本发明构建了一个多类别、多尺度的电力线路的缺陷数据集，并设计了两种不同量级，适用于不同算例设备的网络模型，解决边端计算不同算力负载条件下的稳健电力目标提取与故障判别问题，在无人机设备端提出目标检测速度快的CA‑Yolov4‑Tiny网络，实现电力巡检过程的实时检测；在地面边缘云设备端使用CA‑YOLO网络模型，精化机上检测结果；同时利用5G传输技术有效降低响应时延、提升传输带宽容量，解决无人机巡检AI装置数据传输共享瓶颈。
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