摘要
本发明公开了一种基于AI视觉控制的无人机巡检方法及系统,属于无人机自动控制技术领域,其包括根据机载摄像头采集的非连续帧图像数据与预设的惯性导航数据进行特征分量提取与压缩得到压缩特征流,进行多模态障碍物安全等级参数分析,生成避障决策优先级图谱并构建安全走廊,生成实时自矫正航线;对实时飞行轨迹与实时自矫正航线的偏差进行语义解析,生成目标区域异常标记数据;动态调整双通道通信网络带宽分配,将目标区域异常标记数据传输至地面控制终端。本发明采用非连续帧图像与惯性导航的融合建模机制,结合多模态障碍物安全分级与双通道动态带宽分配策略,能够实现动态避障的实时响应、异常检测的精准判别及关键数据的高效传输。
技术关键词
无人机巡检方法
压缩特征
地面控制终端
惯性导航数据
障碍物轮廓
语义
标记
走廊
决策
无人机自动控制技术
图谱
动态
矫正
参数
视觉
置信度阈值
多模态
无人机巡检系统
系统为您推荐了相关专利信息
混合矩阵
短时傅里叶变换
信号
特征值
仪器故障诊断
页面检测方法
图片
压缩特征向量
离散余弦变换
电脑桌面
环境氛围控制方法
语义特征
音频
强化特征
掩膜数据
煤矿采掘设备
占据栅格地图
避障方法
图像
障碍物轮廓