技术领域
[0001] 本
发明属于无人机检测技术领域，特别涉及一种用于输变电工程环水保监测的无人机系统及其航拍方法。
背景技术
[0002] 无人驾驶飞机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机，或者由车载计算机完全地或间歇地自主地操作。无人机按应用领域，可分为军用与民用。军用方面，无人机分为侦察机和靶机。民用方面，无人机+行业应用，是无人机真正的刚需；目前在航拍、农业、植保、微型
自拍、快递运输、灾难救援、观察野生动物、监控传染病、测绘、新闻报道、电
力巡检、救灾、影视拍摄、制造浪漫等等领域的应用，大大的拓展了无人机本身的用途，发达国家也在积极扩展行业应用与发展无人机技术。
[0003] 现如今无人机在对输变电工程环水保监测时，检测数据不够全面，难以做到自动驾驶，
定位精度差，图像清晰度差。
发明内容
[0004] 本发明的目的在于提供一种用于输变电工程环水保监测的无人机系统及其航拍方法，以解决上述存在的一个或多个技术问题。本发明，能够自动巡航，进行全方位检测；可提高定位精度，准确到达巡视目标
位置拍摄高
分辨率图像。
[0005] 为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
[0006] 本发明的一种用于输变电工程环水保监测的无人机系统，包括：无人机；
[0007] 所述无人机包括
中央处理器、GPS模
块、惯性定位系统、驱动系统和电源模块；中央处理器与GPS模块、惯性定位系统和驱动系统电性连接；中央处理器的输入端电性连接有摄像装置；中央处理器通过无线
信号收发模块与地面GPS基准站信号连接；中央处理器的输入端电性连接有
温度传感器、烟雾传感器、火焰传感器和可燃性
气体传感器；所述摄像装置用于获取输变电工程所处环境的航拍照片；所述中央处理器加载有BP神经网络
算法和自动驾驶控制算法；所述BP神经网络算法，通过训练获得无人机的定位信息、相对航高以及
云台
角度，将实测数据与训练获得的信息进行比较，进行数据融合，边缘计算，获得最优的无人机飞行路线；所述自动驾驶控制算法用于通过记录学习航点差分后的定位信息、相对航高、云台角度等属性，再调取学习航点信息构成学习点航线；学习点航线作为自动巡视飞行的参考航线存储到GPS模块中；所述GPS模块用于根据中央处理器内部的飞行控制程序记录信息绘制出巡线的航迹；用于结合航拍照片的时刻信息和飞行控制记录信息，确定每一航拍位置的信息与航拍时摄像装置的设置信息；用于将航迹沿线及航拍位置设置为控制点，再利用应用程序编程
接口函数，控制无人机顺序遍历各控制点；在航拍控制点按摄像头进行信息调整设置；所述惯性定位系统用于无人机的精确定位；所述驱动系统用于驱动无人机；所述电源模块用于所述无人机系统中的各元件供电。
[0008] 本发明的进一步改进在于，所述中央处理器为AT89C51
单片机。
[0009] 本发明的进一步改进在于，还包括：地面GPS基准站；
[0010] 所述地面GPS基准站包括接收无人机信号的接收机，用于解算无人机的位置，获得地面GPS基准站的定位误差，并将定位误差发送给无人机；无人机根据定位误差值修正自身位置，实现高精度定位；定位误差的测量通过位置差分、载波
相位测量或伪距测量获得。
[0011] 本发明的进一步改进在于，所述惯性定位系统采用RTK载波
相位差分方法进行高精度定位。
[0012] 本发明的进一步改进在于，所述采用RTK载波相位差分方法进行高精度定位，包括：
[0013] 所述无人机系统的地面GPS基准站和无人机上均设置有RTK模块；基于实时处理2个测量站载波相位观测量的差分方法，将地面GPS基准站采集的载波相位，实时提供测
站点在
指定坐标系中的三维定位结果，并利用差分校正误差，定位精度可达厘米级。
[0014] 本发明的进一步改进在于，所述温度传感器为SHT11温度传感器；所述烟雾传感器为MQ-2型烟雾传感器；所述火焰传感器为JNHB1004型火焰传感器；所述可燃性气体传感器为TP-1.1A可燃性气体传感器。
[0015] 本发明的一种用于输变电工程环水保监测的无人机的航拍方法，具体包括如下步骤：
[0016] S1、初次飞行：通过人工操控进行无人机现场巡检拍摄，获取输变电工程所处环境的航拍照片；
[0017] S2、采集气体信息：在飞行的过程中通过温度传感器、烟雾传感器、火焰传感器和可燃性气体传感器检测输变电工程所处环境的气体信息；
[0018] S3、初次绘制飞行路线：通过中央处理器内部的飞行控制程序记录信息绘制出人工控制控无人机的飞行路线；在无人机飞行的过程中，通过惯性定位系统对无人机的位置进行精确定位；
[0019] S4、优化飞行路线：通过中央处理器内的BP神经网络算法获得最优的无人机飞行路线；
[0020] S5、保存优化飞行路线：自动驾驶控制算法用于通过记录学习航点差分后的定位信息、相对航高和云台角度属性，再调取学习航点信息构成学习点航线；学习点航线作为自动巡视飞行的参考航线存储到GPS模块中；
[0021] S6、自动巡航：无人机通过S5保存优化的飞行路线进行飞行，采集输变电工程所处环境的信息。
[0022] 本发明的进一步改进在于，步骤S4中，
[0023] 构建输电线路
电子围栏，用于保障无人机巡视过程中的本体安全；通过BP神经网络算法对训练获得的无人机信息与实测信息进行比较，进数据融合，边缘计算，确定输电杆塔3m以内为电子围栏；根据相邻输电杆塔的杆塔信息，以3m为安全距离确定输电跨越段的电子围栏范围，获得跨越电子围栏范围的无人机飞行路线；根据GPS定位信息判断进入电子围栏时，进行安全提示告警，并控制反向飞行。
[0024] 与
现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0025] 本发明的无人机系统，能够自动巡航，进行全方位检测，提高了定位精度，准确到达巡视目标位置拍摄高分辨率图像。本发明中，将航迹沿线及航拍位置设置为控制点，再利用无人机平台提供的
应用程序编程接口(API)函数，控制无人机顺序遍历各控制点，并在航拍控制点按摄像头进行信息调整设置，实现自动巡。本发明中，温度传感器、烟雾传感器、火焰传感器和可燃性气体传感器以及摄像装置能够进行全方位检测。
[0026] 本发明中，为消除误差、提高定位精度，差分GPS技术在地面设置地面GPS基准站，比较接收机解算的地面GPS基准站位置与基准位置，获得地面GPS基准站的定位误差，并将该误差发送给无人机等地面GPS基准站，无人机即可根据误差值修正自身位置，实现高精度定位；定位误差的测量通常可通过位置差分、载波相位测量或伪距测量获得，进一步提高了定位精度。
[0027] 本发明中，采用RTK载波相位差分技术进行高精度定位，无人机系统的地面GPS基准站和无人机上均设置有RTK模块，基于实时处理2个测量站载波相位观测量的差分方法，将地面GPS基准站采集的载波相位发给用户接收机，实时提供测站点在指定坐标系中的三维定位结果，并利用差分校正误差，定位精度可达厘米级；在高精度RTK差分定位技术支持下，无人机可根据预先规划航线，准确到达巡视目标位置拍摄高分辨率图像，进一步提高了摄像与图片的清晰度。
[0028] 本发明中，为获得高清图像和视频，需要尽量靠近线路与杆塔拍摄；受高压输电
导线附近强
电磁干扰和微地形下
风速
湍流影响，巡线无人机容易失控坠毁，有必要设置保障无人机本体安全的安全策略。本发明中，为保障无人机巡视过程中的本体安全，结合输电线路地理信息，构建了输电线路高风险电子围栏；首先根据输电杆塔的地理信息及高度、宽度和朝向等杆塔
基础信息，确定了输电杆塔3m以内为电子围栏；然后根据相邻杆塔的杆塔信息，以3m为安全距离确定了输电跨越段的电子围栏范围；无人机控制系统根据自带的GPS定位信息判断进入电子围栏时，将在进行安全提示告警的同时，控制反向离开电子围栏安全区，以防止发生撞机、坠机事故。
[0029] 本发明的航拍方法，可用于本发明的无人机系统，实现输变电工程环水保监测，能够自动巡航，进行全方位检测；可提高定位精度，准确到达巡视目标位置拍摄高分辨率图像。
附图说明
[0030] 为了更清楚地说明本发明
实施例或现有技术中的技术方案，下面对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单的介绍；显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0031] 图1是本发明实施例的一种用于输变电工程环水保监测的无人机系统的示意
框图；
[0032] 图2是本发明实施例中，中央处理器的
电路示意图；
[0033] 图3是本发明实施例中，烟雾传感器和温度传感器的电路原理示意图；
[0034] 图4是本发明实施例中，可燃性气体传感器的电路原理示意图；
[0035] 图5是本发明实施例中，火焰传感器的电路原理示意图。
具体实施方式
[0036] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0037] 请参阅图1，本发明实施例的一种用于输变电工程环水保监测的无人机系统，包括：无人机；无人机包括中央处理器、GPS模块、惯性定位系统、驱动系统和电源模块；中央处理器与GPS模块、惯性定位系统和驱动系统电性连接；中央处理器的输入端电性连接有摄像装置；中央处理器通过无线信号收发模块与地面GPS基准站信号连接。
[0038] 请参阅图2至图5，中央处理器的输入端电性连接有温度传感器、烟雾传感器、火焰传感器和可燃性气体传感器；摄像装置用于获取输变电工程所处环境的航拍照片；中央处理器加载有BP神经网络算法和自动驾驶控制算法；BP神经网络算法是一种数据融合方法，被应用在多种领域，神经网络对无人机的定位信息、相对航高、云台角度进行归纳、总结、
抽取、记忆、联想，它依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量
节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，在应用过程中，通过训练，对获得无人机的定位信息、相对航高、云台角度，将实测数据与此采集信息进行比较，进行数据融合，边缘计算，获得最优的无人机飞行路线；自动驾驶控制算法用于通过记录学习航点差分后的定位信息、相对航高、云台角度等属性，再调取学习航点信息构成学习点航线；学习点航线作为自动巡视飞行的参考航线存储到GPS模块中；GPS模块用于根据中央处理器内部的飞行控制程序记录信息绘制出巡线的航迹；用于结合航拍照片的时刻信息和飞行控制记录信息，确定每一航拍位置的信息与航拍时摄像装置的设置信息；用于将航迹沿线及航拍位置设置为控制点，再利用应用程序编程接口函数，控制无人机顺序遍历各控制点；在航拍控制点按摄像头进行信息调整设置；惯性定位系统用于无人机的精确定位；驱动系统用于驱动无人机；电源模块用于无人机系统中的各元件供电。
[0039] 可选的，中央处理器为AT89C51单片机。
[0040] 可选的，地面GPS基准站还包括接收无人机信号的接收机，接收机解算的无人机的位置，获得地面GPS基准站的定位误差，并将该误差发送给无人机，无人机即可根据误差值修正自身位置，实现高精度定位；定位误差的测量通常可通过位置差分、载波相位测量或伪距测量获得。
[0041] 可选的，惯性定位系统采用RTK载波相位差分方法进行高精度定位。
[0042] 可选的，采用RTK载波相位差分方法进行高精度定位，包括：无人机系统的地面GPS基准站和无人机上均设置有RTK模块；基于实时处理2个测量站载波相位观测量的差分方法，将地面GPS基准站采集的载波相位，实时提供测站点在指定坐标系中的三维定位结果，并利用差分校正误差，定位精度可达厘米级。
[0043] 可选的，温度传感器为SHT11温度传感器；烟雾传感器为MQ-2型烟雾传感器；火焰传感器为JNHB1004型火焰传感器；可燃性气体传感器为TP-1.1A可燃性气体传感器。
[0044] 本发明还提供一种用于输变电工程环水保监测的无人机的航拍方法，具体包括如下步骤：
[0045] S1、初次飞行：通过人工操控进行无人机现场巡检拍摄，获取输变电工程所处环境的航拍照片；
[0046] S2、采集气体信息：在飞行的过程中通过温度传感器、烟雾传感器、火焰传感器和可燃性气体传感器检测输变电工程所处环境的气体信息；
[0047] S3、初次绘制飞行路线：通过中央处理器内部的飞行控制程序记录信息绘制出人工控制控无人机的飞行路线，在无人机飞行的过程中，通过惯性定位系统对无人机的位置进行精确定位；
[0048] S4、优化飞行路线：BP神经网络算法是一种数据融合方法，被应用在多种领域，神经网络对无人机的定位信息、相对航高、云台角度进行归纳、总结、抽取、记忆、联想，它依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，在应用过程中，通过训练，对获得无人机的信息与实测信息进行比较，进数据融合，边缘计算，获得最优的无人机飞行路线；
[0049] S5、保存优化的飞行路线：自动驾驶控制算法用于通过记录学习航点差分后的定位信息、相对航高、云台角度等属性，再调取学习航点信息构成学习点航线；学习点航线作为自动巡视飞行的参考航线存储到GPS模块中；
[0050] S6、自动巡航：无人机通过S5保存优化的飞行路线进行飞行，采集输变电工程所处环境的信息。
[0051] 为获得高清图像和视频，需要尽量靠近线路与杆塔拍摄；受高压输电导线附近强电磁干扰和微地形下风速湍流影响，巡线无人机容易失控坠毁，有必要设置保障无人机本体安全的安全策略。
[0052] 在S4中，在优化飞行路线时，为保障无人机巡视过程中的本体安全，结合输电线路地理信息，构建了输电线路高风险电子围栏，首先根据输电杆塔的地理信息及高度、宽度和朝向等杆塔基础信息，通过BP神经网络算法对获得无人机的信息与实测信息进行比较，进数据融合，边缘计算，确定了输电杆塔3m以内为电子围栏；然后根据相邻杆塔的杆塔信息，以3m为安全距离确定了输电跨越段的电子围栏范围，获得跨越电子围栏范围的无人机飞行路线；无人机控制系统根据自带的GPS定位信息判断进入电子围栏时，将在进行安全提示告警的同时，控制反向离开电子围栏安全区，以防止发生撞机、坠机事故。
[0053] 可将航迹沿线及航拍位置设置为控制点，再利用无人机平台提供的应用程序编程接口(API)函数，控制无人机顺序遍历各控制点，并在航拍控制点按摄像头进行信息调整设置，实现自动巡航；温度传感器、烟雾传感器、火焰传感器和可燃性气体传感器以及摄像装置能够进行全方位检测；为消除误差、提高定位精度，差分GPS技术在地面设置地面GPS基准站，比较接收机解算的地面GPS基准站位置与基准位置，获得地面GPS基准站的定位误差，并将该误差发送给无人机等地面GPS基准站，无人机即可根据误差值修正自身位置，实现高精度定位；定位误差的测量通常可通过位置差分、载波相位测量或伪距测量获得，提高了定位精度；采用RTK载波相位差分技术进行高精度定位，无人机系统的地面GPS基准站和无人机上均设置有RTK模块，基于实时处理2个测量站载波相位观测量的差分方法，将地面GPS基准站采集的载波相位发给用户接收机，实时提供测站点在指定坐标系中的三维定位结果，并利用差分校正误差，定位精度可达厘米级；在高精度RTK差分定位技术支持下，无人机可根据预先规划航线，准确到达巡视目标位置拍摄高分辨率图像，提高了摄像与图片的清晰度。
[0054] 因此本发明，能够自动巡航，进行全方位检测，提高了定位精度，准确到达巡视目标位置拍摄高分辨率图像，将在进行安全提示告警的同时，控制反向离开电子围栏安全区，以防止发生撞机、坠机事故；也即本发明能够解决现如今无人机在对输变电工程环水保监测时，检测数据不够全面，难以做到自动驾驶，定位精度差，图像清晰度差的问题。
[0055] 综上所述，本发明公开了一种用于输变电工程环水保监测的无人机系统，包括中央处理器和电源模块，所述中央处理器电性连接有GPS模块、惯性定位系统和驱动系统，所述电源模块为各个元件供电，所述中央处理器的输入端电性连接有摄像装置，所述中央处理器通过无线信号收发模块与监控终端电性连接，所述中央处理器的输入端与温度传感器、烟雾传感器、火焰传感器和可燃性气体传感器的输出端电性连接。本发明能够自动巡航，进行全方位检测，提高了定位精度，准确到达巡视目标位置拍摄高分辨率图像，将在进行安全提示告警的同时，控制反向离开电子围栏安全区，以防止发生撞机、坠机事故。
[0056] 以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行
修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在
申请待批的本发明的
权利要求保护范围之内。
