摘要
本发明公开了一种面向无人机集群快速覆盖重点灾情区域的航迹规划方法。方法包括:构建受灾区域瓦片地图,以用于逐步分析单个瓦片地图区域内的受灾情况;将传感器获取的信息如无人机GPS位置和图像数据等传入基于深度学习的图像分割网络中,提取受灾区域类型与影响范围;建立单个瓦片地图内的受灾程度计算模型,计算当前分块区域是否存在重点受灾区域;建立重点受灾区域的灾情分布情况,生成灾情估计模型以探测重点区域内是否还有剩余未探测到的瓦片地图,在后续航迹规划中利用基于灾情演化特性的无人机航向引导函数为无人机集群规划探测路线。本发明提高了无人机集群对重点灾情区域的覆盖探测效率,降低了无人机集群系统航迹规划的复杂性,可广泛应用于无人机技术与人工智能领域。
技术关键词
瓦片地图
图像分割网络
航迹规划方法
面向无人机
图像分割模型
概率密度函数
无人机集群系统
地图模型
金字塔池化模块
无人机传感器
全卷积神经网络
正态分布函数
混合高斯模型
识别无人机
实时监测数据
系统为您推荐了相关专利信息
监控状态信息
牵引设备
图像识别模型
监控设备
图像分割模型
输电线路巡检图像
图像分割模型
视角分类方法
多视角
样本
智能检测方法
压电薄膜传感器
数控车床
身份识别模块
联锁模块
图像分割模型
行人重识别模型
令牌
行人特征
重识别方法
图像分割方法
图像分割模型
解码器
多阶段特征
重构模块