(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 202210559442.4 (22)申请日 2022.05.23 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114636417 A (43)申请公布日 2022.06.17 (73)专利权人 珠海翔翼航空技 术有限公司 地址 519030 广东省珠海市 保税区32号 地 (72)发明人 曾钿　吴林　刘小东　叶宗华　 戴慧林　翁沛炎　 (74)专利代理 机构 北京市恒有知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11576 专利代理师 郭文浩　尹文会 (51)Int.Cl. G01C 21/00(2006.01) G05D 1/06(2006.01)G05D 1/10(2006.01) G06V 20/13(2022.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) 审查员 田雯 (54)发明名称 基于图像识别的飞行器 迫降路径 规划方法、 系统和设备 (57)摘要 本发明属于图像识别领域， 具体涉及了一种 基于图像识别的飞行器迫降路径 规划方法、 系统 和设备， 旨在解决面对能见度不足或是存在云雾 遮挡的情况没有设备辅助很难作出正确的反应 的问题。 本发明包括： 基于传感器数据和气象信 息， 计算飞行器的续航距离； 进而通过含有等高 线信息的卫星图像和地形图像识别模 型， 获取备 选降落区域； 获取备选降落区域的当前卫星图 像， 选定降落区域； 通过着陆点决策模型选取着 陆点， 生成迫 降路径， 飞行器依据所述迫 降路径 完成迫降任务。 本发明通过图像信息自动识别、 选取最佳的着陆点并生成迫降的路径， 进而对飞 行员执行迫降任务进行辅助， 能极大提高飞行员 执行迫降任务的成功率， 增 加安全性降低损失。 权利要求书5页 说明书10页 附图1页 CN 114636417 B 2022.09.02 CN 114636417 B 1.一种基于图像识别的飞行器迫降路径规划方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取航线中的历史卫星图像、 气象信息和等高线图像； 基于等高线图像和所述 航线中的卫星图像获取含有等高线信息的卫星图像； 基于设置 于飞行器上的传感器获取传感器数据； 基于传感器数据和气象信息， 计算飞行器的续 航距离； 基于飞行器坐标和所述续航距离， 通过含有等高线信 息的卫星图像和地形图像识别模 型， 获取备选降落区域； 所述备选降落区域， 其获得 方法包括： 基于含有等高线信息的卫星图像， 选取高度差小于预设的平缓阈值的连续区域， 作为 平坦区域； 通过地形图像识别模型， 识别每 个平坦区域的地形分析 结果； 所述地形图像识别模型， 包括地形类型识别模型、 地形均一性识别模型和分块一致性 识别模型； 所述地形类型识别模型， 用于根据历史卫星图像， 识别平坦区域的地形类型； 所述地形均一性识别模型， 用于根据历史卫星图像， 识别平坦  区域的图像均一性分 值； 所述地形均一 性识别模型， 具体为： 计算每个像素点与所在平坦区域的像素均一 性 : 其中， 表示坐标为 的像素值， i和j表示像素号， 表示x轴方向上的像素期望 值， 表示y轴方向上的像素期望值， 表示x轴方向上的像素标准差， 表示y轴方向上 的像素标准差； 平坦区域的像素点的相关度均值表示该平坦区域的图像均一 性分值； 所述分块一致性识别模型， 用于将历史卫星图像划分为不同网格， 计算每个网格与其 他所有网格之间的一 致性分值； 分块 一致性识别模型为： 其中， 表示一致性分值， 表示网格的尺度， 表示颜色一致性分值， 表示相对高 度一致性分值， 表示颜色一 致性分值的权 重， 表示相对高度一 致性分值的权 重； 根据地形类型、 图像均一 性分值和一 致性分值， 加权求和获得地形分析 结果； 根据地形分析 结果， 计算对应的触地滑行矩形框的长度和宽度； 选取足以包含所述触地滑行矩形框的平坦区域， 作为备选降落区域， 并根据地形分析 结果为备选降落区域计算降落分值；权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 114636417 B 2获取备选降落区域的当前卫星图像， 选 定降落区域； 具体为： 获取备选降落区域的当前卫星图像； 计算降落分值最高的备选降落 区域的当前卫星图像与历史卫星图像的相似度， 当相似 度大于或等于预设的可靠阈值时， 将所述降落分值 最高的备选降落区域选 定为降落区域； 若相似度低于所述预设的可靠阈值时， 选取降落分值次高的备选降落区域， 计算当前 卫星图像与历史卫星图像的相似度， 直至出现相似度大于或等于预设的可靠阈值， 选出降 落区域 基于所述降落区域， 通过着陆点决策模型选取着陆点， 生成迫降路径， 飞行器依据 所述 迫降路径完成迫降任务。 2.根据权利要求1所述的基于图像识别的飞行器迫降路径规划方法， 其特征在于， 所述 地形类型识别模型， 为基于LBP算法和K聚类算法构建的分类模型， 具体为： 基于平坦区域的历史卫星图像转 化为二值图像， 为每 个像素点设置邻域窗口； 计算每个像素点的邻域窗口内像素的平均像素值； 比较平均像素值与对应像素点像素值的大小， 将平均像素值大于或等于像素点像素值 的像素点标记为1， 否则标记为0， 获得LBP二 值化图像； 通过卷积层将所述 LBP二值化图像进行 特征提取获得LBP特 征图像； 将所述LBP特征图像与卫星图像通过co ncat层进行 结合， 获得 特征结合图像； 基于所述特征结合图像， 通过KNN分类器计算特征结合图像与预设的地形类别数据库 中各地形图像的相似度， 输出平坦区域的地形类型。 3.根据权利要求1所述的基于图像识别的飞行器迫降路径规划方法， 其特征在于， 所述 分块一致性识别模型中； 所述颜色一 致性分值 为： 其中， 表示网格 p至网格q的颜色相似度， 表示网格 q至网格p 的颜色相似度； 其中， 和 分别表示计算网格 到网格 的平均颜色值 相似度和计算网格 到网格 的平均颜色值相似度， 和 分别表示网格 的平均颜色值， 为预先设定的常数， 表示网格数；权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 114636417 B 3