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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115061490A(43)申请公布日2022.09.16(21)申请号202210599410.7(22)申请日2022.05.30(71)申请人广州中科云图智能科技有限公司地址510070广东省广州市越秀区太和岗20号1号楼708房(72)发明人李勇潘屹峰黄吴蒙邓广宏(74)专利代理机构广州骏思知识产权代理有限公司44425专利代理师潘桂生(51)Int.Cl.G05D1/10(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称基于无人机的水库巡检方法、装置、设备以及存储介质(57)摘要本发明涉及水利巡检与管理技术领域,特别涉及一种基于无人机的水库巡检方法,包括:通过无人机,获取预设的巡检航线上的视频采集数据,从视频采集数据中,获取目标图像集,其中,目标图像集包括若干个目标图像,对目标图像中的水事活动对象进行标签标注,获取目标标签数据集,将目标图像集以及目标标签数据集输入至待训练的神经网络模型进行训练,获得水事活动对象识别模型;响应于巡检指令,控制无人机在巡检航线上进行飞行作业,并获取巡检航线上的实时视频采集数据,并将实时视频采集数据发送至水事活动对象识别模型中,获取水事活动对象识别结果,根据水事活动对象识别结果对应的识别标识,在实时视频采集数据上进行识别标识的显示以及标注。CN115061490ACN115061490A权利要求书1/2页1.一种基于无人机的水库巡检方法,其特征在于,包括以下步骤:通过无人机,获取预设的巡检航线上的视频采集数据,从所述视频采集数据中,获取目标图像集,其中,所述目标图像集包括若干个目标图像,所述目标图像为存在水事活动对象的图像;对所述目标图像中的水事活动对象进行标签标注,获取目标标签数据集,其中,所述目标标签数据集包括各个目标图像对应的标签数据;将所述目标图像集以及目标标签数据集输入至待训练的神经网络模型进行训练,获得水事活动对象识别模型;响应于巡检指令,控制无人机在所述巡检航线上进行飞行作业,并获取所述巡检航线上的实时视频采集数据,并将所述实时视频采集数据发送至所述水事活动对象识别模型中,获取水事活动对象识别结果,根据所述水事活动对象识别结果对应的识别标识,在所述实时视频采集数据上进行识别标识的显示以及标注。2.根据权利要求1所述的基于无人机的水库巡检方法,其特征在于:所述水事活动对象包括船只以及人员。3.根据权利要求2所述的基于无人机的水库巡检方法,其特征在于,所述对所述目标图像中的水事活动对象进行标签标注,获取目标标签数据集,其中,所述目标标签数据集包括各个目标图像对应的标签数据,包括步骤:对所述各个目标图像中的水事活动对象进行识别,获取所述水事活动对象中的合法水事活动对象以及非法水事活动对象;分别对所述合法水事活动对象以及非法水事活动对象进行标签标注,获取所述各个目标图像对应的合法标签数据以及非法标签数据,其中,所述合法标签数据为所述合法水事活动对象对应的标签数据,所述非法标签数据为所述非法水事活动对象对应的标签数据。4.根据权利要求3所述的基于无人机的水库巡检方法,其特征在于,所述对所述各个目标图像中的水事活动对象进行识别,获取所述水事活动对象中的合法水事活动对象以及非法水事活动对象,包括步骤:将所述水事活动对象中的人员划分为非法水事活动对象;获取所述水事活动对象中的船只的船型信息,根据所述船只的船型信息以及预设的船型对照表,将所述水事活动对象中的船只划分为合法水事活动对象或者非法水事活动对象,其中,所述船型对照表包括若干种船型信息。5.根据权利要求1所述的基于无人机的水库巡检方法,其特征在于,所述将所述目标图像集以及目标标签数据集输入至待训练的神经网络模型进行训练,获得训练好的神经网络模型,包括步骤:将所述目标图像集以及目标标签数据集输入至所述待训练的神经网络模型中,进行迭代训练,获取若干个训练后的神经网络模型,并获取各个训练后的神经网络模型对应的准确率以及召回率;根据所述准确率以及召回率,从所述若干个训练后的神经网络模型中获取目标神经网络模型,作为所述水事活动对象识别模型。6.根据权利要求2至4任一项所述的基于无人机的水库巡检方法,其特征在于:所述水事活动对象识别结果包括合法水事活动对象识别结果以及非法水事活动对象2CN115061490A权利要求书2/2页识别结果,所述识别标识包括合法识别标识以及非法识别标识。7.根据权利要求6所述的基于无人机的水库巡检方法,其特征在于,所述根据所述水事活动对象识别结果对应的识别标识,在所述实时视频采集数据上进行识别标识的显示以及标注,包括步骤:根据所述水事活动对象识别结果中的水事活动对象的类型,获取所述合法水事活动对象识别结果对应的合法识别标识以及非法水事活动对象