【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及無人機搭載激光，具體涉及一種基于無人機的激光異物清除系統。
技術介紹
1、架空線路異物掛線是導致線路非計劃性停運的主要原因之一，傳統處理方法需線路停電或者帶電作業，也有通過無人機搭載激光器進行異物清除的技術手段，但是，常規無人機搭載激光器的異物清除方法，僅僅是通過無人機帶著激光器靠近異物，然后輸出激光對異物進行清除，現有技術并沒考慮異物類型、材質等對激光清楚的效果。
技術實現思路
1、鑒于現有技術中存在的技術缺陷和技術弊端，本專利技術實施例提供克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種基于無人機的激光異物清除系統，具體方案如下：
2、一種基于無人機的激光異物清除系統，包括無人機、掛在于無人機上的云臺和相機、由云臺控制方位和角度的激光器、飛行控制模塊、輪廓識別模塊、異物類型識別模塊以及出光功率控制模塊；
3、所述飛行控制模塊用于基于掛載于導線上異物的位置，控制無人機飛行抵近異物預設范圍內；
4、所述相機用于對準異物位置并拍攝包含異物與導線的實時視頻流；
5、所述輪廓識別模塊用于識別實時視頻流中的導線與異物輪廓，基于導線與異物輪廓，實時計算建議切割點；
6、所述云臺用于基于建議切割點，實時調整無人機上激光器的角度，使激光器對準所述建議切割點；
7、所述異物類型識別模塊用于識別異物的材質和類型；
8、所述出光功率控制模塊用于基于異物的材質和類型，匹配激光器的出光功率，驅動激光器對準所述建議
9、進一步地，所述異物類型識別模塊具體用于：收集不同類型不同材質的異物，針對每種異物選取各種不同的顏色，獲取每種異物不同顏色模擬異物掛線的圖像，將模擬異物掛線的圖像作為訓練集訓練神經網絡，通過訓練好的神經網絡識別實時視頻流中異物的類型和材質。
10、進一步地，所述出光功率控制模塊包括燒蝕測試模塊以及出光控制模塊；
11、所述燒蝕測試模塊用于針對不同類型不同材質的異物進行激光燒蝕測試，燒蝕測試中，針對每種樣本通過不同激光出光功率進行燒蝕，記錄下燒蝕需要的時間、出光功率和是否產生明火，獲取每種異物不產生明火的最快燒蝕出光功率；
12、所述出光控制模塊用于基于異物類型識別模塊識別出的異物類型和材質，基于燒蝕測試模塊獲取的每種異物不產生明火的最快燒蝕出光功率，匹配對應異物不產生明火的最快燒蝕出光功率，驅動激光器對準所述建議切割點發射對應功率的激光，進行異物清除。
13、進一步地，所述系統還包括懸停控制模塊；所述懸停控制模塊用于在無人機飛行抵近異物預設范圍內后，控制無人機對異物進行360度巡檢，通過機載相機拍攝并合成包含異物的360度全景圖像；通過圖像識別技術識別360度全景圖像中的異物輪廓，并計算每一個角度異物輪廓的大小，獲取異物輪廓最大時對應的無人機拍攝位置a，將無人機懸停在對應位置a處。
14、進一步地，
15、基于導線與異物輪廓，計算異物上的點到導線的垂直距離，將異物上到導線的垂直距離等于第一預設距離的點作為建議切割點。
16、進一步地，所述系統還包括無人機位置糾偏模塊；所述無人機位置糾偏模塊用于基于實時視頻流中的各幀圖像，計算建議切割點在圖像中的位置，令第一幀圖像中建議切割點在圖像中的位置為b1，每間隔k幀圖像，計算一次建議切割點在圖像中的位置bk，將bk與b1進行比對，基于bk與b1之間的位置偏差，控制無人機進行相對位移，至bk與b1之間的位置偏差在預設偏差范圍內，其中，k大于等于1。
17、進一步地，所述出光功率控制模塊還用于：在通過激光器對準所述建議切割點發射激光時，對異物的位置進行實時跟蹤，基于異物位置的變化，重新計算并更新建議切割點，基于新的建議切割點，通過云臺實時調整無人機上激光器的角度。
18、進一步地，對異物的位置進行實時跟蹤包括：基于視頻流中的幀圖像，識別異物在圖像中的位置信息，并提取異物的特征信息，在后續幀圖像中，將圖像內容與異物的特征信息進行比較，通過圖像匹配算法檢測出后續幀圖像中的異物，計算后續幀中異物的位置與特征信息，并基于后續幀圖像中異物的特征信息實時更新異物特征信息。
19、進一步地，所述出光功率控制模塊還用于基于建議切割點，驅動云臺運動，輸出異物的實際切割點位置，并計算建議切割點和實際切割點的偏差，基于所述偏差對云臺進行自動偏差修正，實現自動精準瞄準和切割。
20、進一步地，所述云臺為三軸自穩云臺。
21、本專利技術具有以下有益效果：
22、本專利技術基于異物材質智能識別深度學習方法與策略，實現對電網異物的材質智能識別和熔斷功率推薦，實現激光異物清除過程熔斷而不起火的安全管控方法。
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1.一種基于無人機的激光異物清除系統，其特征在于，包括無人機、掛在于無人機上的云臺和相機、由云臺控制方位和角度的激光器、飛行控制模塊、輪廓識別模塊、異物類型識別模塊以及出光功率控制模塊；
2.根據權利要求1所述的基于無人機的激光異物清除系統，其特征在于，所述異物類型識別模塊具體用于：收集不同類型不同材質的異物，針對每種異物選取各種不同的顏色，獲取每種異物不同顏色模擬異物掛線的圖像，將模擬異物掛線的圖像作為訓練集訓練神經網絡，通過訓練好的神經網絡識別實時視頻流中異物的類型和材質。
3.根據權利要求1所述的基于無人機的激光異物清除系統，其特征在于，所述出光功率控制模塊包括燒蝕測試模塊以及出光控制模塊；
4.根據權利要求1所述的基于無人機的激光異物清除系統，其特征在于，所述系統還包括懸停控制模塊；所述懸停控制模塊用于在無人機飛行抵近異物預設范圍內后，控制無人機對異物進行360度巡檢，通過機載相機拍攝并合成包含異物的360度全景圖像；通過圖像識別技術識別360度全景圖像中的異物輪廓，并計算每一個角度異物輪廓的大小，獲取異物輪廓最大時對應的無人機拍攝位置
5.根據權利要求1所述的基于無人機的激光異物清除系統，其特征在于，
6.根據權利要求1所述的基于無人機的激光異物清除系統，其特征在于，所述系統還包括無人機位置糾偏模塊；所述無人機位置糾偏模塊用于基于實時視頻流中的各幀圖像，計算建議切割點在圖像中的位置，令第一幀圖像中建議切割點在圖像中的位置為B1，每間隔k幀圖像，計算一次建議切割點在圖像中的位置Bk，將Bk與B1進行比對，基于Bk與B1之間的位置偏差，控制無人機進行相對位移，至Bk與B1之間的位置偏差在預設偏差范圍內，其中，k大于等于1。
7.根據權利要求1所述的基于無人機的激光異物清除系統，其特征在于，所述出光功率控制模塊還用于：在通過激光器對準所述建議切割點發射激光時，對異物的位置進行實時跟蹤，基于異物位置的變化，重新計算并更新建議切割點，基于新的建議切割點，通過云臺實時調整無人機上激光器的角度。
8.據權利要求7所述的基于無人機的激光異物清除系統，其特征在于，對異物的位置進行實時跟蹤包括：基于視頻流中的幀圖像，識別異物在圖像中的位置信息，并提取異物的特征信息，在后續幀圖像中，將圖像內容與異物的特征信息進行比較，通過圖像匹配算法檢測出后續幀圖像中的異物，計算后續幀中異物的位置與特征信息，并基于后續幀圖像中異物的特征信息實時更新異物特征信息。
9.根據權利要求7所述的基于無人機的激光異物清除系統，其特征在于，所述出光功率控制模塊還用于基于建議切割點，驅動云臺運動，輸出異物的實際切割點位置，并計算建議切割點和實際切割點的偏差，基于所述偏差對云臺進行自動偏差修正，實現自動精準瞄準和切割。
10.根據權利要求1所述的基于無人機的激光異物清除系統，其特征在于，所述云臺為三軸自穩云臺。
...【技術特征摘要】
1.一種基于無人機的激光異物清除系統，其特征在于，包括無人機、掛在于無人機上的云臺和相機、由云臺控制方位和角度的激光器、飛行控制模塊、輪廓識別模塊、異物類型識別模塊以及出光功率控制模塊；
2.根據權利要求1所述的基于無人機的激光異物清除系統，其特征在于，所述異物類型識別模塊具體用于：收集不同類型不同材質的異物，針對每種異物選取各種不同的顏色，獲取每種異物不同顏色模擬異物掛線的圖像，將模擬異物掛線的圖像作為訓練集訓練神經網絡，通過訓練好的神經網絡識別實時視頻流中異物的類型和材質。
3.根據權利要求1所述的基于無人機的激光異物清除系統，其特征在于，所述出光功率控制模塊包括燒蝕測試模塊以及出光控制模塊；
4.根據權利要求1所述的基于無人機的激光異物清除系統，其特征在于，所述系統還包括懸停控制模塊；所述懸停控制模塊用于在無人機飛行抵近異物預設范圍內后，控制無人機對異物進行360度巡檢，通過機載相機拍攝并合成包含異物的360度全景圖像；通過圖像識別技術識別360度全景圖像中的異物輪廓，并計算每一個角度異物輪廓的大小，獲取異物輪廓最大時對應的無人機拍攝位置a，將無人機懸停在對應位置a處。
5.根據權利要求1所述的基于無人機的激光異物清除系統，其特征在于，
6.根據權利要求1所述的基于無人機的激光異物清除系統，其特征在于，所述系統還包括無人機位置糾偏模塊；所述無人機位置糾偏模塊用于基于實時視頻流中的各幀圖像，計...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊樂，湯青，吳昊，周斌，章書朋，王肖，戴永東，葉平，周阿毛，
申請(專利權)人：泰州開泰電力設計有限公司，
類型：發明
國別省市：
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