基于多光谱的智能机器人巡检路径规划方法及系统

本发明属于机器智能技术领域，具体涉及一种基于多光谱的智能机器人巡检路径规划方法及系统，其方法包括：根据像素点的反射率向量和植被指数计算异常得分，将异常得分大于异常阈值的异常像素点组成巡检周期的瞬时异常点集，聚类获得多个兴趣区域，根据当前巡检周期及之前的多个历史巡检周期的瞬时异常点集与兴趣区域的重合区域，计算兴趣区域的异常面积变化速率和异常累积频率，加权求和获得综合巡检优先级，根据当前巡检周期中的兴趣区域及其综合巡检优先级，构建一个带优先级约束的旅行商问题，通过蚁群算法求解，获得一条遍历所有兴趣区域的最短路径，作为当前巡检周期的最优详查路径。本发明确保了高风险区域被优先访问。