(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210852684.2 (22)申请日 2022.07.20 (71)申请人 广东维正科技有限公司 地址 510000 广东省广州市高新 技术产业 开发区开创大道2707号2309、 2310、 2311、 2312房 (72)发明人 刘永香　 (74)专利代理 机构 广州云领专利代理事务所 (普通合伙) 44441 专利代理师 肖云 (51)Int.Cl. G06T 9/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06T 5/00(2006.01) G06T 17/00(2006.01)G01C 11/00(2006.01) B64C 27/08(2006.01) H04W 4/44(2018.01) H04B 7/185(2006.01) H04N 7/18(2006.01) (54)发明名称 一种无人机应急测绘的测绘数据处理方法、 系统 (57)摘要 本发明公开了一种无人机应急测绘的测绘 数据处理方法及系统， 测绘数据处理方法应用于 倾斜摄影无人机、 现场地面控制台、 后台指挥中 心组成的系统中， 所述测绘数据处理方法包括以 下步骤： （1） 倾斜摄影无人机采集的测绘图像数 据， 将测绘图像数据通过图像压缩模型进行压 缩， 得到压缩数据； （2） 倾斜摄影无人机将所述压 缩数据通过无线通信链路发送至所述现场地面 控制台， 所述现场地面控制台接收所述压缩数据 后， 生成数字表面模型。 （3） 现场地面控制台将数 字表面模型通过无线通信链路发送至所述后台 指挥中心。 权利要求书3页 说明书11页 附图1页 CN 114926558 A 2022.08.19 CN 114926558 A 1.一种无人机应急测绘的测绘数据处理方法， 其特征在于， 测绘数据处理方法应用于 倾斜摄影无人机、 现场地面控制台、 后台指挥中心组成的系统中， 所述现场地面控制台设置 边缘计算装置， 所述测绘数据处 理方法包括以下步骤： 倾斜摄影无人机采集的测绘图像数据， 将测绘图像数据通过图像压缩模型进行压缩， 得到压缩 数据； 其中， 所述图像压缩模 型由输入层和 编码层组成， 所述编 码层包括第一卷积 层、 第一池化层、 第二卷积层、 第二池化层、 第三卷积层、 第三池化层、 第四卷积层、 第四池化 层、 第五卷积层、 第五池化层、 第六 卷积层和第六池化层； 倾斜摄影无人机将所述压缩数据通过无线通信链路发送至所述现场 地面控制台， 所述 现场地面控制台接收所述压缩数据后， 对压缩数据执 行如下步骤： S1、 将压缩数据进行解码， 重建测绘图像数据； S2、 对测绘图像数据进行 预处理； S3、 基于倾斜摄影无人机的POS系统得到的多视影像外方位元素， 对测绘图像数据进行 多视影像区域网联合平差； S4、 对S3处 理的测绘图像数据进行多视影 像匹配， 生成地物超高密度的数字表面模型； S5、 对数字表面模型进行真正 射纠正， 得到真正 射纠正后的数字表面模型； 现场地面控制台将S5中的所述数字表面模型通过无线通信链路发送至所述后台指挥 中心。 2.根据权利要求1所述的一种无人机应急测绘的测绘数据处理方法， 其特征在于,  将 测绘图像数据通过图像压缩 模型进行压缩， 得到 压缩数据,具体包括如下步骤： 将所述测绘图像数据转换为 三维矩阵； 将所述三维矩阵输入所述输入层， 生成四维张量数据； 将四维张量数据依次输入第一卷积层、 第一池化层、 第二卷积层、 第二池化层、 第三卷 积层、 第三池化层、 第四卷积层、 第四池化层、 第五卷积层、 第五池化层、 第六卷积层和第六 池化层中进行压缩； 其中， 所述第一卷积层、 第二卷积层、 第三卷积层、 第四卷积层、 第五卷 积层和第六 卷积层均设置为 提取32张特 征图； 生成压缩数据。 3.根据权利要求2所述的一种无人机应急测绘的测绘数据处理方法， 其特征在于,  所 述S1中的将压缩数据进行解码,具体包括如下步骤： 通过解码模型对压缩数据进行解码， 所述 解码模型包括 解码层和输出层； 其中， 所述解码层包括依次设置的第一反卷积层、 第七卷积层、 第二反卷积层、 第八卷 积层、 第三反卷积层、 第九卷积层、 第四反卷积层、 第十卷积层、 第五反卷积层、 第十一卷积 层、 第六反卷积层、 第十二卷积层、 第七反卷积层； 所述第七反卷积层用于将特征图整合为 一张图， 并传递到 输出层； 所述输出层用于将解压缩后的四维张量 转换为三维矩阵。 4.根据权利要求1所述的一种无人机应急测绘的测绘数据处理方法， 其特征在于,所述 S2、 对测绘图像数据进行 预处理， 具体包括如下步骤： 通过畸变差改正模型对影 像进行畸变改正， 畸变差改正模型为： ；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114926558 A 2； 上述公式中， ， 为像点改正值； ， 为像方坐标系 下的像点坐标； ， 为 像主点； 为径向距离； ， 为径向畸变系数； ， 为切向畸变系数； 为 CCD 非正方形比例系数； 为 CCD 非正交性畸变系数。 5.根据权利要求4所述的一种无人机应急测绘的测绘数据处理方法， 其特征在于,所述 S2、 对测绘图像数据进行 预处理， 具体包括如下步骤： 选择相适配的模板影像， 统计其方差和均值参数， 通过线性变换模型调整测绘图像数 据的灰度的线性分布； 线性变换模型为： ； 上述公式中， 表示线性变换后的影像在 处的灰度值；   表示原始影像在 处的灰度值； 为原始影像的局部灰度 值均值； 为线性变换后的影像的局部灰 度值的目标值；   为原始影像的局部 灰度的均方差； 为线性变换后的影像的局部 灰 度的目标值； ∈[0， 1]为影 像方差扩展常数； ∈[0， 1]为影 像亮度系数。 6.根据权利要求1所述的一种无人机应急测绘的测绘数据处理方法， 其特征在于,所述 基于倾斜摄影无人机的POS系统得到的多视影像外方位元素， 对测绘图像数据进行多视影 像区域网联合平差， 具体包括： 获取倾斜摄影无人机的POS系统的多视影 像外方位元 素； 基于金字塔匹配策略， 将测绘图像数据的原始影像进行分解，  得到一系列不同分辨率 的子图像，  将多个子图像以分辨率的大小对影像由小到大进行排序，  形成一组分层结构 影像； 在每层子图像上进行同名点自动匹配和平差， 通过联合平差以解算获得高精度平差结 果。 7.根据权利要求6所述的一种无 人机应急测绘的测绘数据处 理方法， 其特 征在于： 所述POS系统采用GNSS/IMU紧耦组合实时POS， 通过集中式滤波融合GNSS信息和INS信 息。 8.一种无人机应急测绘的测绘数据处理系统， 其特征在于， 所述测绘数据处理系统包 括倾斜摄影无人机、 现场地面控制台和后台指挥中心组成； 所述现场地面控制台设置边缘 计算装置； 所述倾斜摄影无人机采集的测绘图像数据， 将测绘图像数据通过图像压缩模型进行压 缩， 得到压缩数据； 其中， 所述图像压缩模型由输入层和编码层组成， 所述编码层包括第一 卷积层、 第一池化层、 第二卷积层、 第二池化层、 第三卷积层、 第三池化层、 第四卷积层、 第四 池化层、 第五卷积层、 第五池化层、 第六 卷积层和第六池化层； 所述倾斜摄影无人机将所述压缩数据通过无线通信链路发送至所述现场 地面控制台，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114926558 A 3