摘要
本发明涉及巡检无人机飞行控制技术领域,公开了一种用于烟草烟田的无人机巡检方法及系统,该方法包括:获取预设烟草种植区域的多源遥感图像数据。对遥感图像数据中的烟株进行检测,对检测结果进行空间聚类,得到若干个烟株簇目标。根据烟株簇目标的位置坐标及植被指数生成初始巡检路径。在飞行过程中实时采集目标无人机的飞行位姿、环境参数及无人机与当前路径段之间的偏移角度。当满足调整条件时,自动生成改进路径,并调整目标无人机的飞行姿态和摄像机角度。对飞行过程中采集的图像数据识别是否存在异常情况。本申请实现了面向烟草种植场景、多源遥感感知、自适应路径规划与智能识别于一体的巡检方法。
技术关键词
无人机巡检方法
遥感图像数据
巡检路径
深度卷积神经网络模型
烟草病虫害
坐标
识别叶片
空间聚类算法
摄像机
无人机巡检系统
风速
飞行控制技术
面向烟草
路径规划算法
巡检无人机
多光谱
采集无人机
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表型特征
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巡检路径
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