国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;国网浙江省电力有限公司宁波供电公司韩睿获国家专利权
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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;国网浙江省电力有限公司宁波供电公司申请的专利输电线路巡检机与杆塔协同定位方法及系统、存储介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116202489B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310307560.0,技术领域涉及:G01C11/30;该发明授权输电线路巡检机与杆塔协同定位方法及系统、存储介质是由韩睿;戴哲仁;杨勇;钱平;王文浩;蒋鹏;夏巧群;卢纯义;刘爽;张准;姜凯华;李特;姜雄伟;李玢;李斐然设计研发完成,并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本输电线路巡检机与杆塔协同定位方法及系统、存储介质在说明书摘要公布了:本发明公开了输电线路巡检机与杆塔协同定位方法及系统、存储介质,属于巡检机定位技术领域。本发明的基于视觉图像的输电线路巡检无人机与杆塔协同定位方法,通过构建目标检测模型、图像测距模型、目标跟踪模型、距离修正模型,对视觉图像进行处理,识别无人机目标;并结合附近的杆塔信息,计算无人机目标与一个或多个杆塔的距离;再根据无人机运动轨迹及无人机真实运动信息,对无人机与一个或多个杆塔的距离进行更正计算,得到一个或多个修正距离;然后根据一个或多个修正距离,计算得出无人机在输电线路区域中的相对位置坐标,从而实现输电线路巡检无人机与杆塔的协同定位,能够较为准确的确定无人机的坐标位置,并且精度高,误差小。
本发明授权输电线路巡检机与杆塔协同定位方法及系统、存储介质在权利要求书中公布了:1.基于视觉图像的输电线路巡检无人机与杆塔协同定位方法,其特征在于, 包括以下步骤: 第一步,获取多个杆塔周边监控范围内的视觉图像; 第二步,通过预先构建的目标检测模型,对视觉图像进行处理,识别视觉图像中的无人机目标,确定无人机目标在视觉图像中的无人机目标框; 获取预先构建的目标检测模型,包括: 获取初始目标检测算法yolov3,确定初始目标检测算法yolov3的回归定位损失函数CIoU; 获取包括样本图像的训练集,利用初始目标检测算法yolov3对样本图像中的样本目标进行预测,得到样本目标在样本图像中的预测框; 利用回归定位损失函数计算样本目标在样本图像中的预测框与样本目标在样本图像中的真实框之间的损失函数,利用损失函数对初始目标检测算法yolov3中的参数进行调整,得到目标检测模型; 其中,回归定位损失函数CIoU的公式如下: 其中,b,bgt分别表示预测框和真实框的中心点,ρ为欧式距离,c为覆盖预测框和真实框的最小封闭区域的对角线长度,IoU为损失函数,wgt和hgt分别表示真实框的宽和高,w和h分别表示预测框的宽和高; IoU为预测框A与真实框B的交并比,其计算公式如下: 第三步,根据无人机目标在多个视觉图像中的无人机目标框,利用预先构建的图像测距模型,计算无人机目标与多个杆塔之间的距离; 计算无人机目标与多个杆塔距离的方法如下: 根据无人机目标在视觉图像中的无人机目标框,确定无人机型号; 通过无人机型号,得到无人机实际尺寸; 将无人机实际尺寸与无人机目标所在图像尺寸进行对比,得到尺寸比例值; 利用相似三角形法,并根据尺寸比例值,计算得到无人机目标与多个杆塔之间的距离;第四步,通过预先构建的目标跟踪模型,并根据无人机的实时运动状态信息,对无人机目标在多个视觉图像中的无人机目标框进行处理,获取无人机运动轨迹及无人机真实运动信息; 目标跟踪模型获取无人机运动轨迹及无人机真实运动信息的方法如下: 通过与无人机通信,获取无人机的实时运动状态信息; 实时运动状态信息至少包括无人机的实时速度和实时方向; 根据无人机的实时速度和实时方向,计算得到无人机目标的理论轨迹信息; 采用目标跟踪算法对视觉图像中的无人机目标框进行目标跟踪并计算得到无人机运动轨迹; 基于无人机运动轨迹,利用卡尔曼滤波KF对无人机目标框在t时刻的轨迹进行预测,得到无人机目标框在t时刻的预测位置及大小; 基于无人机目标框在t时刻的预测位置及大小以及无人机目标的理论轨迹信息中无人机目标框在t时刻的位置及大小,确定修正数据信息,利用修正数据信息对无人机目标的轨迹进行更正,得到无人机真实运动轨迹; 第五步,利用预先构建的距离修正模型,并根据无人机运动轨迹及无人机真实运动信息,对无人机目标与多个杆塔之间的距离进行更正计算,得到多个修正距离; 对无人机目标与多个杆塔的距离进行更正计算的方法如下: 获取无人机运动轨迹及无人机真实运动信息; 根据无人机运动轨迹及无人机真实运动信息,确定更正数据信息; 更正数据信息包括像素距离dtrack,杆塔摄像机方位角θc,无人机运动方向角β,无人机真实移动距离dUAV,摄像机镜头焦距f; 根据更正数据信息,对下一t+1时刻无人机目标与杆塔的距离dt+1进行校正,其dt+1的计算公式如下: 其中,dt+1为t+1时刻无人机目标与杆塔的距离; 第六步,根据多个修正距离,以及杆塔位置坐标,计算得出无人机在输电线路区域中的相对位置坐标,从而实现输电线路巡检无人机与杆塔的协同定位; 计算无人机在输电线路区域中的相对位置坐标的方法如下: 获取第一步中进行视觉图像采集的杆塔的杆塔编号以及相应坐标; 杆塔编号包括杆塔一n1,杆塔二n2,杆塔三n3; 相应坐标包括杆塔一的坐标xn1,yn1、杆塔二的坐标xn2,yn2、杆塔三的坐标xn3,yn3; 根据杆塔一和杆塔二的坐标,并结合无人机坐标,构建杆塔一n1,杆塔二n2与无人机之间的距离关系方程组一,其计算公式如下: 其中,xp,yp为无人机坐标,d1为杆塔一与无人机之间的距离,d2为杆塔二与无人机之间的距离; 根据距离关系方程组一,解得无人机坐标一xpn1,n2,ypn1,n2 同时,根据杆塔二和杆塔三的坐标,并结合无人机坐标,构建杆塔二n2,杆塔三n3与无人机之间的距离关系方程组二,其计算公式如下: 其中,d3为杆塔三与无人机之间的距离; 根据距离关系方程组二,解得无人机坐标二xpn2,n3,ypn2,n3; 对无人机坐标一和无人机坐标二进行加权平均得到无人机的坐标的最终结果其计算公式如下: 其中,ani,nj为杆塔ni和杆塔nj与无人机间的距离权重值,i,j∈0,N,N为参与距离计算的相邻杆塔个数。
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