(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210532721.1 (22)申请日 2022.05.17 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114639251 A (43)申请公布日 2022.06.17 (73)专利权人 深圳联和智慧科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区粤海街 道高新区社区科技南路16号深圳湾 科 技生态园11栋A2805 (72)发明人 杨翰翔　肜卿　 (74)专利代理 机构 广州博联知识产权代理有限 公司 44663 专利代理师 梁志标 (51)Int.Cl. G08G 1/017(2006.01) G07C 1/20(2006.01) G06F 16/245(2019.01) G06F 16/28(2019.01) G06F 16/29(2019.01) G06F 16/583(2019.01) G06V 20/17(2022.01)G06V 20/54(2022.01) G06V 20/62(2022.01) G06T 7/73(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06Q 50/26(2012.01) (56)对比文件 CN 113256965 A,2021.08.13 CN 105389988 A,2016.0 3.09 CN 112711267 A,2021.04.27 CN 110825099 A,2020.02.21 CN 111752305 A,2020.10.09 CN 112823323 A,2021.0 5.18 CN 109255955 A,2019.01.2 2 CN 106384513 A,2017.02.08 CN 112734918 A,2021.04.3 0 CN 109635762 A,2019.04.16 CN 113869778 A,2021.12.31 CN 109636848 A,2019.04.16 (续) 审查员 熊健 (54)发明名称 一种多无 人机协同的智能巡 检方法及系统 (57)摘要 本申请的一种多无人机协同的智能巡检方 法及系统， 通过多无人机协作， 能够获取路段巡 检过程中的第一可视化航测数据以及非路段巡 检过程中的第二可视化航测数据， 进而对从第一 可视化航测数据中确定出的路段巡检定位车辆 与从第二可视化航测数据中确定出的路段巡检 定位车辆进行对比分析， 这样可以更为精细化地 分析路段巡检定位车辆在不同可视化航测数据 下的视觉 行为关键内容之间的内容差异， 并通过 内容差别量化值判断路段巡检定位车辆是否为 需要进行关注的定位车辆。 如此， 能够准确及时 地进行车辆的异常行驶行为识别， 从而改善相关技术中对于异常行驶行为识别不准确及车况异 常警示滞后性的技术问题， 在一定程度上提高无 人机全路段巡 检的效率。 [转续页] 权利要求书4页 说明书12页 附图2页 CN 114639251 B 2022.08.09 CN 114639251 B (56)对比文件 Fatma Outay， et al.Ap plications of unmanned aerial vehicle (UA V) in road safety,t raffic and highway i nfrastructure management: Recent advances and challenges. 《Transportati on Researc h Part A 141》 .2020,期刊第1 16-129页.2/2 页 2[接上页] CN 114639251 B1.一种多无人机协同的智能巡检方法， 其特征在于， 应用于智能巡检系统， 所述方法包 括： 获取第一多旋翼巡检无人机当前航测到的路段巡检定位车辆的第 一可视化航测数据； 其中， 所述第一多旋翼巡检无 人机用于路段巡检过程中的全路面 航测； 从非巡检信息库中获取第二多旋翼巡检无人机航测到的所述路段巡检定位车辆的第 二可视化航测数据， 其中， 所述第二多旋翼巡检无人机用于非路段巡检过程中的全路面航 测； 对比分析从所述第一可视化航测数据中确定出的所述路段巡检定位车辆与从所述第 二可视化 航测数据中确定出的所述路段巡检定位车辆； 当对比分析结果表示所述第一可视化航测数据中所述路段巡检定位车辆的第一视觉 行为关键内容与所述第二可视化航测数据中所述路段巡检定位车辆的第二视觉行为关键 内容之间的内容差别量化值大于设定量化值时， 提醒所述路段巡检定位车辆为需要进 行关 注的定位车辆 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 包括： 所述对比分析从所述第一可视化航测数据中确定出的所述路段巡检定位车辆与从所 述第二可视化航测数据中确定出的所述路段巡检定位车辆， 包括以下一种或多于一种的方 式： 确定所述第 一可视化航测数据中的所述路段巡检定位车辆的第 一车头姿态关键内容， 与所述第二可视化航测数据中所述路段巡检定位车辆的第二车头姿态关键内容， 其中， 所 述第一视觉行为关键内容包括所述路段巡检定位车辆的所述第一车头姿态关键内容， 所述 第二视觉行为关键内容包括所述路段巡检定位车辆的所述第二车头姿态关键内容； 并将所 述第一车头姿态关键内容与所述第二车头姿态关键内容进行对比分析； 其中， 第一车头姿 态关键内容和第二车头姿态关键内容均包括车头姿态幅度和车头调整方向； 确定所述第一可视化航测数据中的所述路段巡检定位车辆的第一车身姿态关键内容 与所述第二可视化航测数据中所述路段巡检定位车辆的第二车身姿态关键内容， 其中， 所 述第一视觉行为关键内容包括所述路段巡检定位车辆的所述第一车身姿态关键内容， 所述 第二视觉行为关键内容包括所述路段巡检定位车辆的所述第二车身姿态关键内容； 并将所 述第一车身姿态关键内容与所述第二车身姿态关键内容进行对比分析； 其中， 第一车身姿 态关键内容和第二车身 姿态关键内容均包括车身 姿态幅度和车身调整方向。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 确定所述第 一可视化航测数据中的所述路段巡检定位车辆的第 一车头姿态关键内容， 与所述第二可视化 航测数据中所述路段巡检定位车辆的第二车头姿态关键内容包括： 在基于所述路段巡检定位车辆的轮廓所生成的多维投影空间中， 将所述第 一可视化航 测数据中所述路段巡检定位车辆的车头所对应区域的空间参数与所述多维投影空间的初 始参数之 间的比较结果确定为所述第一车头姿态关键内容中的所述车头姿态幅度， 并将所 述第二可视化航测数据中所述路段巡检定位车辆的车头所对应区域的空间参数与所述多 维投影空间的初始参数之间的比较结果确定为所述第二车头姿态关键内容中的所述车头 姿态幅度； 将所述第一可视化航测数据中所述路段巡检定位车辆的第一车尾对应的特征图与第权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114639251 B 3