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无人机控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品与流程

  • 国知局
  • 2025-01-10 13:35:20

本技术涉及计算机,特别是涉及一种无人机控制方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术:

1、随着无人机技术的发展,利用无人机高效地处理任务,对于提高任务的处理效率,显得至关重要。

2、传统技术中,在对无人机进行控制的过程中,一般采用人工操控的方式;但是,这种人工操控方式容易耗费大量的时间和人力,导致无人机的控制效率较低。

技术实现思路

1、基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高无人机的控制效率的无人机控制方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面,本技术提供了一种无人机控制方法,包括:

3、获取待控制无人机拍摄的与配网设备关联的待分析视频;

4、对所述待分析视频进行分帧处理,得到多个待分析视频帧;

5、对每个待分析视频帧进行转换处理,得到每个待分析视频帧对应的文本信息;

6、获取所述每个待分析视频帧对应的文本信息的词向量;

7、对所述每个待分析视频帧对应的文本信息的词向量进行融合处理,得到融合词向量;

8、将所述融合词向量输入至训练完成的无人机控制指令预测模型,得到所述融合词向量对应的目标无人机控制指令;

9、按照所述目标无人机控制指令,控制所述待控制无人机对所述配网设备进行监测。

10、在其中一个实施例中,所述对所述待分析视频进行分帧处理,得到多个待分析视频帧,包括:

11、对所述待分析视频进行分帧处理,得到多个候选视频帧;

12、对每个候选视频帧进行去噪处理,得到多个处理后视频帧;

13、按照预设时间间隔,对所述多个处理后视频帧进行提取处理,得到所述多个待分析视频帧。

14、在其中一个实施例中,所述对所述每个待分析视频帧对应的文本信息的词向量进行融合处理,得到融合词向量,包括:

15、对所述每个待分析视频帧对应的文本信息进行分词处理,得到所述每个待分析视频帧对应的文本信息的多个分词;

16、根据所述每个待分析视频帧对应的文本信息的多个分词的信息熵,确定所述每个待分析视频帧对应的文本信息的重要程度;

17、根据所述每个待分析视频帧对应的文本信息的重要程度,确定所述每个待分析视频帧对应的文本信息的权重;

18、根据所述每个待分析视频帧对应的文本信息的权重,对所述每个待分析视频帧对应的文本信息的词向量进行融合处理,得到融合词向量。

19、在其中一个实施例中,所述将所述融合词向量输入至训练完成的无人机控制指令预测模型,得到所述融合词向量对应的目标无人机控制指令,包括:

20、将所述融合词向量输入至训练完成的无人机控制指令预测模型,得到所述融合词向量对应的多个预设无人机控制指令,以及各所述预设无人机控制指令对应的预测概率;

21、从各所述预设无人机控制指令中,筛选出对应的所述预测概率最大的预设无人机控制指令,作为所述目标无人机控制指令。

22、在其中一个实施例中,所述训练完成的无人机控制指令预测模型,通过下述方式训练得到:

23、获取样本无人机拍摄的与样本配网设备关联的样本视频;

24、对所述样本视频进行分帧处理,得到多个样本视频帧;

25、对每个样本视频帧进行转换处理,得到所述每个样本视频帧对应的文本信息;

26、获取所述每个样本视频帧对应的文本信息的词向量;

27、对所述每个样本视频帧对应的文本信息的词向量进行融合处理,得到样本融合词向量;

28、将所述样本融合词向量输入至待训练的无人机控制指令预测模型,得到所述样本融合词向量对应的预测无人机控制指令;

29、获取所述样本融合词向量对应的实际无人机控制指令,并根据所述预测无人机控制指令和所述实际无人机控制指令之间的差异,对所述待训练的无人机控制指令预测模型进行迭代训练,得到所述训练完成的无人机控制指令预测模型。

30、在其中一个实施例中,在获取待控制无人机拍摄的与配网设备关联的待分析视频之前,还包括:

31、获取配网设备的第一位置信息,以及多个候选无人机的第二位置信息;

32、根据所述配网设备的第一位置信息,以及多个候选无人机的第二位置信息,确定出各所述候选无人机与所述配网设备之间的距离信息;

33、从各所述候选无人机中,筛选出与所述配网设备之间的距离信息最小的候选无人机,作为所述待控制无人机。

34、第二方面,本技术还提供了一种无人机控制装置,包括:

35、视频获取模块,用于获取待控制无人机拍摄的与配网设备关联的待分析视频;

36、视频处理模块,用于对所述待分析视频进行分帧处理,得到多个待分析视频帧;

37、视频帧转换模块,用于对每个待分析视频帧进行转换处理,得到每个待分析视频帧对应的文本信息;

38、词向量获取模块,用于获取所述每个待分析视频帧对应的文本信息的词向量;

39、词向量融合模块,用于对所述每个待分析视频帧对应的文本信息的词向量进行融合处理,得到融合词向量;

40、指令预测模块,用于将所述融合词向量输入至训练完成的无人机控制指令预测模型,得到所述融合词向量对应的目标无人机控制指令;

41、无人机控制模块,用于按照所述目标无人机控制指令,控制所述待控制无人机对所述配网设备进行监测。

42、第三方面,本技术还提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:

43、获取待控制无人机拍摄的与配网设备关联的待分析视频;

44、对所述待分析视频进行分帧处理,得到多个待分析视频帧;

45、对每个待分析视频帧进行转换处理,得到每个待分析视频帧对应的文本信息;

46、获取所述每个待分析视频帧对应的文本信息的词向量;

47、对所述每个待分析视频帧对应的文本信息的词向量进行融合处理,得到融合词向量;

48、将所述融合词向量输入至训练完成的无人机控制指令预测模型,得到所述融合词向量对应的目标无人机控制指令;

49、按照所述目标无人机控制指令,控制所述待控制无人机对所述配网设备进行监测。

50、第四方面,本技术还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:

51、获取待控制无人机拍摄的与配网设备关联的待分析视频;

52、对所述待分析视频进行分帧处理,得到多个待分析视频帧;

53、对每个待分析视频帧进行转换处理,得到每个待分析视频帧对应的文本信息;

54、获取所述每个待分析视频帧对应的文本信息的词向量;

55、对所述每个待分析视频帧对应的文本信息的词向量进行融合处理,得到融合词向量;

56、将所述融合词向量输入至训练完成的无人机控制指令预测模型,得到所述融合词向量对应的目标无人机控制指令;

57、按照所述目标无人机控制指令,控制所述待控制无人机对所述配网设备进行监测。

58、第五方面,本技术还提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:

59、获取待控制无人机拍摄的与配网设备关联的待分析视频;

60、对所述待分析视频进行分帧处理,得到多个待分析视频帧;

61、对每个待分析视频帧进行转换处理,得到每个待分析视频帧对应的文本信息;

62、获取所述每个待分析视频帧对应的文本信息的词向量;

63、对所述每个待分析视频帧对应的文本信息的词向量进行融合处理,得到融合词向量;

64、将所述融合词向量输入至训练完成的无人机控制指令预测模型,得到所述融合词向量对应的目标无人机控制指令;

65、按照所述目标无人机控制指令,控制所述待控制无人机对所述配网设备进行监测。

66、上述无人机控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品,先获取待控制无人机拍摄的与配网设备关联的待分析视频,并对待分析视频进行分帧处理,得到多个待分析视频帧,再对每个待分析视频帧进行转换处理,得到每个待分析视频帧对应的文本信息,接着,获取每个待分析视频帧对应的文本信息的词向量,并对每个待分析视频帧对应的文本信息的词向量进行融合处理,得到融合词向量,然后,将融合词向量输入至训练完成的无人机控制指令预测模型,得到融合词向量对应的目标无人机控制指令,最后,按照目标无人机控制指令,控制待控制无人机对配网设备进行监测。这样,在对无人机进行控制的过程中,通过分帧处理和文本转换,从而可以快速将视频信息转化为可分析的文本形式,减少了直接处理视频数据的复杂性;其次,通过词向量融合和利用训练好的模型预测控制指令,大大提高了指令生成的速度,有利于提高无人机的控制效率;而且,整个过程无需人工进行干预,避免了采用人工操控的方式容易耗费大量的时间和人力,导致无人机的控制效率较低的缺陷,进一步提高了无人机的控制效率。

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