申请/专利权人：恒锋信息科技股份有限公司

申请日：2019-05-17

公开（公告）日：2024-06-07

公开（公告）号：CN110276254B

主分类号：G06V20/13

分类号：G06V20/13;G06V10/46;G06V10/74;G06V10/75

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.07#授权;2021.06.04#实质审查的生效;2019.09.24#公开

摘要：本发明提供了基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法，包括以下步骤：获取辖区范围城市中禁止摆摊区域航空拍摄影像图，在影像图上提取出多个像素区域作为特征比对要素；收集市场上各种路边摊贩的各角度特点影像，获取多张摊贩特征图片信息，根据摊贩特征图片信息从影像图的像素区域中提取出摊贩特征图斑；利用无人机对辖区禁止摆摊区域进行航拍获得航拍图片；获取航拍图片中的若干像素区域；将航拍图片的像素区域中的疑似摊贩图斑与特征库中的摊贩特征图斑进行比对识别，当识别匹配结果的阈值大于设定阈值，发出警报。通过人工智能的方式，实现快速对禁止摆摊区域摊贩进行定位，减轻对城市管理的压力。

主权项：1.一种基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法，其特征在于，包括以下步骤：获取辖区范围城市中禁止摆摊区域航空拍摄影像图，对影像图进行预处理，在影像图上提取出多个像素区域作为特征比对要素；收集市场上各种路边摊贩的各角度特点影像，并以俯视图为基础获取由俯视图到侧视图的所有摊贩特征图片信息，根据摊贩特征图片信息，从影像图的像素区域中提取出摊贩特征图斑，并将摊贩特征图斑纳入特征库；利用无人机对辖区禁止摆摊区域进行航拍，并获得航拍图片，进行航拍时，限定无人机按设定规则航线在辖区禁止摆摊区域上空进行巡航拍摄；对航拍图片进行预处理，获取航拍图片中的若干像素区域，同时调整航拍图片像素区域的大小，使其能与影像图的像素区域大小一致；将航拍图片的像素区域中的疑似摊贩图斑进行提取，并将提取出来的疑似摊贩图斑与特征库中的摊贩特征图斑进行比对识别，当识别匹配结果的阈值大于设定阈值，发出警报提示知情人员进行处理。

全文数据：基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法技术领域本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法。背景技术在城市建设迅速发展的同时，城市管理相对滞后的问题目益突出，已在一定程度上制约了建设效益的发挥，阻碍了城市化总体水平的提高。尽管城管一再努力，但面对管理力量少、管理办法少、执法保障少、群众理解支持少等一系列问题束手无策。城市管理工作量繁杂，人力物力紧缺，违规者存有侥幸心里，百密总有一疏，违规违法屡禁不绝，加上城市建筑密集且层高，人流量大的隐秘性。传统的方式都是通过人力走查或开着执法车辆巡查，这样需要投入的人力及设备成本多，且工作量大，而摊贩们很远看到执法者就收拾逃窜甚至暴力反抗，造成取证难执法难根治难盲区多，对城市管理造成很大的压力。发明内容本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法，通过人工智能的方式，实现快速对禁止摆摊区域摊贩进行定位，减轻对城市管理的压力。本发明的目的通过如下技术方案实现：一种基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法，其特征在于，它包括以下步骤：获取辖区范围城市中禁止摆摊区域航空拍摄影像图，对影像图进行预处理，在影像图上提取出多个像素区域作为特征比对要素；收集市场上各种路边摊贩的各角度特点影像，并以俯视图为基础获取由俯视图到侧视图的所有摊贩特征图片信息，根据摊贩特征图片信息，从影像图的像素区域中提取出摊贩特征图斑，并将摊贩特征图斑纳入特征库；利用无人机对辖区禁止摆摊区域进行航拍，并获得航拍图片，进行航拍时，限定无人机按设定规则航线在辖区禁止摆摊区域上空进行巡航拍摄；对航拍图片进行预处理，获取航拍图片中的若干像素区域，同时调整航拍图片像素区域的大小，使其能与影像图的像素区域大小一致；将航拍图片的像素区域中的疑似摊贩图斑进行提取，并将提取出来的疑似摊贩图斑与特征库中的摊贩特征图斑进行比对识别，当识别匹配结果的阈值大于设定阈值，发出警报提示知情人员进行处理。较之现有技术而言，本发明的优点在于：1、采用无人机进行巡逻获取航拍图片，由于无人机具有时效性强、机动性好、巡查范围广等特点，能为城管执法工作提供全面、及时、准确的一手图像资料，有效提高市容环境违规行为的发现率、处置率；2、航拍图片通过软件分析比对识别，能够快速判定禁止摆摊区域是否有摊贩，以判定是否需要城管人员进行巡逻，降低城管人员的巡逻强度；3、获取各个角度拍摄的摊贩特征图片信息作为是否为摊贩的基础比对图片信息，使摊贩识别尽量全面准确；从航拍图片的像素区域中提取疑似摊贩图斑，避免从航拍图片中直接提取疑似摊贩图斑，减少数据处理量。附图说明图1为本发明的基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法的流程图。具体实施方式为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。请参照图1，本发明提供的实施例一为：基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法，它包括以下步骤：获取辖区范围城市中禁止摆摊区域航空拍摄影像图，对影像图进行预处理，在影像图上提取出多个像素区域作为特征比对要素；收集市场上各种路边摊贩的各角度特点影像，并以俯视图为基础获取由俯视图到侧视图的所有摊贩特征图片信息，根据摊贩特征图片信息，从影像图的像素区域中提取出摊贩特征图斑，并将摊贩特征图斑纳入特征库；利用无人机对辖区禁止摆摊区域进行航拍，并获得航拍图片，进行航拍时，限定无人机按设定规则航线在辖区禁止摆摊区域上空进行巡航拍摄；对航拍图片进行预处理，获取航拍图片中的若干像素区域，同时调整航拍图片像素区域的大小，使其能与影像图的像素区域大小一致；将航拍图片的像素区域中的疑似摊贩图斑进行提取，并将提取出来的疑似摊贩图斑与特征库中的摊贩特征图斑进行比对识别，当识别匹配结果的阈值大于设定阈值，发出警报提示知情人员进行处理。采用无人机能轻而易举地看到原来的监察盲区，全方位拍摄，无局限性，全区域、全视野覆盖轻松查实取证，使取证方便快捷，节约人力物力。通过高空航拍影像将数据实时回传系统，系统比对分析识别违规摊贩目标并预警，同时保存收集证据，引导城市管理者迅速到达现场进行处理。由于无人机的高空取证和实时传输两个功能，将使城市管理变得简单快捷有效。具体的，无人机能潜伏在200米高空中，可视范围半径达到10公里，通过配备高清摄像头，跟踪、取证过程不易被违规摆摊人员所察觉，能够在第一时间完成取证。在夜间，无人机可以根据光源进行巡检。执法人员可以根据无人机回传视频，针对问题及时制定解决方案，在最短的时间抵达现场。无人机一小时可以巡检几十个区域，再加上人巡车巡，加大了巡检的工作效率。优选地，匹配结果的设定阈值为80％，保证摊贩识别的准确性。本发明实施例二为：在实施例一的基础上，影像图的预处理方法如下：将影像图与城市规划图、矢量电子地图、基础航空影像地图进行数据融合，将融合后的影像图进行色彩调节处理，依据色彩调节处理后影像图中每个像素的颜色、灰度、纹理信息和几何性质，提取形成互不重叠的多个像素区域。获取影像图后，需要收集禁止摆摊区域的城市规划图、矢量电子地图、基础航空影像地图数据，城市规划图、矢量电子地图用于航线设计，航空影像地图用于后期数据对比分析。城市规划图用来标识哪些区域是允许摆摊，哪些区域是禁止摆摊区域。矢量电子地图用来给无人机设定飞行轨迹路线，可采用WGS84或CGCS2000坐标系，并达到城区1∶500的比例尺精度。影像图为航拍图片提供比对基础，作为基础学习图库使用。同样的，对航拍图片进行预处理，获取航拍图片中的若干像素区域，具体为：将航拍图片与城市规划图、矢量电子地图、基础航空影像地图进行数据融合，对融合后的航拍图片进行色彩调节处理，依据色彩调节处理后的航拍图片中每个像素的颜色、灰度、纹理信息和几何性质特征，提取形成互不重叠的多个像素区域。影像图的像素区域是疑似包含摊贩特征的小块区域，航拍图片的像素区域也是疑似包含摊贩特征的小块区域，影像图的像素区域是与摊贩特征图片信息进行比对，识别出摊贩后，得到禁止摆摊区域的摊贩特征图斑，然后根据该禁止摆摊区域的摊贩特征图斑比对识别航拍图片的像素区域中是否有摊贩存在。具体的，影像图的多个像素区域可以是将整个影像图分割成的四块、六块或八块矩形区域，也可以是从影像图中圈定出的疑似包含摊贩特征的小块矩形区域；同样的，航拍图片的多个像素区域可以是将整个航拍图片分隔成的四块、六块或八块矩形区域，也可以是从航拍图片中圈定出的疑似包含摊贩特征的小块矩形区域。优选地，将影像图的像素区域提取划分方法与航拍图片的像素区域提取划分方法保持一致，使影像图的像素区域与航拍图片的像素区域按统一规格直接由计算机进行比对，能快速过滤出画面中的明显差异点。本发明的实施例三为：在实施例一的基础上，获取辖区范围城市中禁止摆摊区域航空拍摄影像图，具体为：采用“Z”字型巡航，先朝向一个方向以固定的水平及角度进行拍摄获取影像图，到达设定转折点之后偏移一定距离并向反方向继续飞行，途中再次进行拍摄获取影像图，直至拍摄到整个辖区禁止摆摊区域。影像图也可以采用无人机提前多次进行拍摄得到，采用无人机时，用“Z”字型航线巡航，这样拍摄的图像比较稳定连贯，在拼接后可连成一整片，使禁止摆摊区域能进行全面拍摄。另外，进行航拍时，限定无人机按设定规则航线在辖区禁止摆摊区域上空进行巡航拍摄，具体为：采用“Z”字型巡航，先朝向一个方向以固定的水平及角度进行拍摄获取图片，到达设定转折点之后偏移一定距离并向反方向继续飞行，途中再次进行拍摄获取图片，直至拍摄到整个辖区禁止摆摊区域。用“Z”字型航线巡航，使无人机对禁止摆摊区域能进行全面拍摄。优选地，采用“Z”字型巡航时，航高100m，航片重叠率为75％-85％，相机按45°倾斜。保证无人机传回照片的清晰度，保证无人机无死角拍摄照片，“Z”字形航线左右巡航，且倾斜拍摄，保证每个物体前后方向上均有多个倾斜拍摄角度，使摊贩识别率高，不易出现漏拍现象，降低因为天气原因或树木房屋遮挡导致的识别率下降问题。另外，利用已有的地理资料，结合精度和坐标，在飞控系统中进行飞行航线设计飞行角度、分辨率、高度、重叠率。飞行时间和路线是根据每个地区城市管理政策法规中禁止的时段及严查的路段来设定，比如在上下班高峰期，在重点违法监控的地区，就可以设定一天飞行两次巡逻。无人机按照制定的飞行计划执行，起飞后即开启监控拍摄，通过无线网络同步回传沿途拍摄的航拍图片到图像采集服务器。本发明的实施例四为：在实施例一的基础上，摊贩特征图片信息获取方式如下，以摆摊的物件的纵向中轴线为中心，朝向一个方向由垂直向水平调整进行拍摄获取图片，每次调整的角度为1度，共获取90张图片，之后回到垂直方向，将纵向中轴线旋转5度，之后由垂直向水平调整再次进行拍摄获取图片90张，如此反复，直至将纵向中轴线旋转一周，每个摆摊物件共获得6480张摊贩特征图片信息。实现空间上从多角度收集摊贩特征图片信息，则影像图不管从何角度拍摄获得，若真有摊贩存在，均比较容易与摊贩特征图片信息比对成功，不易出现疏漏，提高人工智能识别的准确性。本发明的实施例五为：在实施例一的基础上，根据摊贩特征图片信息，从影像图的像素区域中提取出摊贩特征图斑，具体为：从摊贩特征图片信息中，提取出原始摊贩学习图斑的边缘及亮度信息；从影像图中，根据像素区域内图斑的亮度、边缘，提取出基础可疑摊贩特征图斑；将基础可疑摊贩特征图斑的亮度、边缘信息与原始摊贩学习图斑的边缘及亮度信息进行比对，将比对相似度达到识别阈值的基础可疑摊贩特征图斑识别为摊贩特征图斑。根据亮度、边缘信息来实现摊贩特征图片信息中的原始摊贩学习图斑、影像图的基础可疑摊贩特征图斑的提取及比对，方法合理。优选地，提取基础可疑摊贩特征图斑的有亮度差异边缘的特征点；提取原始摊贩学习图斑的有亮度差异边缘的特征点进行比对，其中，所谓特征点，是指图斑中有亮度差异边缘上的至少两根线的端点、中点，该线为直线段或者曲线。优选地，识别阈值设置为80％。优选地，将摊贩特征图片信息存入特征库中，将原始摊贩学习图斑的亮度及边缘信息也存入特征库中，便于提取调用及后续使用。另外，将航拍图片的像素区域中的疑似摊贩图斑进行提取，并将提取出来的疑似摊贩图斑与特征库中的摊贩特征图斑进行比对识别，具体为：从航拍图片中，根据像素区域内图斑的亮度、边缘，提取出疑似摊贩图斑；提取出摊贩特征图斑的有亮度差异边缘的特征点；提取出疑似摊贩图斑的有亮度差异边缘的特征点；比对摊贩特征图斑的特征点和疑似摊贩图斑的特征点，识别两者的重合度。其中，所谓特征点，是指图斑中有亮度差异边缘上的至少两根线的端点、中点，该线为直线段或者曲线。优选地，将摊贩特征图斑的特征点也存入特征库中，便于提取调用。本发明的实施例六为：一种基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法，以某市学校区域街道为例，假设该街道禁止摆摊区域为矩形区域，系统使用前要先初始化学校区域内地理信息地图影像，同时规划圈定出禁止摆摊矩形区域作为识别区域，可避免漫无目的地采集拍照或不分识别区域的比对，避免增加系统和人工的工作量和产生过多垃圾数据，通过无线网络实现无人机与图像采集服务器的通讯连接，图像采集服务器位于计算机内，通过计算机对图像采集服务器中的图片信息进行分析处理，所述方法具体为：首先，收集市场上各种路边摊贩比如地摊、车摊、桌摊的各角度特点影像，并以俯视图为基础获取由俯视图到侧视图的所有摊贩特征图片信息，根据摊贩特征图片信息，从影像图的像素区域中提取出摊贩特征图斑，并将摊贩特征图斑纳入特征库；其中，摊贩特征图片信息获取方式为：以摆摊的物件的纵向中轴线为中心，朝向一个方向由垂直向水平调整进行拍摄获取图片，每次调整的角度为1度，共获取90张图片，之后回到垂直方向，将纵向中轴线旋转5度，之后由垂直向水平调整再次进行拍摄获取图片90张，如此反复，直至将纵向中轴线旋转一周，每个摆摊物件共获得6480张摊贩特征图片信息；其中，根据摊贩特征图片信息，从影像图的像素区域中提取出摊贩特征图斑，具体为：从摊贩特征图片信息中，提取出原始摊贩学习图斑的边缘及亮度信息；从影像图中，根据像素区域内图斑的亮度、边缘，提取出基础可疑摊贩特征图斑；将基础可疑摊贩特征图斑的亮度、边缘信息与原始摊贩学习图斑的边缘及亮度信息进行比对，将比对相似度达到识别阈值80％的基础可疑摊贩特征图斑识别为摊贩特征图斑。还有，获取学校辖区范围中禁止摆摊矩形区域航空拍摄影像图，对影像图进行预处理，在影像图上提取出多个像素区域作为特征比对要素；其中，获取辖区范围城市中禁止摆摊矩形区域航空拍摄影像图，具体为：采用“Z”字型巡航，先朝向一个方向以固定的水平及角度进行拍摄获取影像图，到达设定转折点之后偏移一定距离并向反方向继续飞行，途中再次进行拍摄获取影像图，直至拍摄到整个辖区禁止摆摊矩形区域；优选地，采用大疆无人机，起飞后即开启监控拍摄，通过无线网络同步回传沿途拍摄的影像图到图像采集服务器，按照“Z”字型巡航，航高100m，航片重叠率为75％-85％，相机按45°倾斜；其中，影像图的预处理方法如下：将影像图与城市规划图、矢量电子地图、基础航空影像地图进行数据融合，生成带位置信息的影像工程文件，将融合后的影像图进行色彩调节处理，依据色彩调节处理后影像图中每个像素的颜色、灰度、纹理信息和几何性质，提取形成互不重叠的多个像素区域。其次，在执勤时间，每半小时利用无人机对辖区禁止摆摊矩形区域航拍一次，获得航拍图片，进行航拍时，限定无人机按设定规则航线在辖区禁止摆摊矩形区域上空进行巡航拍摄；其中，进行航拍时，限定无人机按设定规则航线在辖区禁止摆摊矩形区域上空进行巡航拍摄，具体为：采用“Z”字型巡航，先朝向一个方向以固定的水平及角度进行拍摄获取图片，到达设定转折点之后偏移一定距离并向反方向继续飞行，途中再次进行拍摄获取图片，直至拍摄到整个辖区禁止摆摊矩形区域；优选地，采用大疆无人机，起飞后即开启监控拍摄，通过无线网络同步回传沿途拍摄的航拍图片到图像采集服务器，按照“Z”字型巡航，航高100m，航片重叠率为75％-85％，相机按45°倾斜。再次，对航拍图片进行预处理，获取航拍图片中的若干像素区域，同时调整航拍图片像素区域的大小，使其能与影像图的像素区域大小一致；其中，对航拍图片进行预处理，获取航拍图片中的若干像素区域，具体为：将航拍图片与城市规划图、矢量电子地图、基础航空影像地图进行数据融合，生成带位置信息的影像工程文件，对融合后的航拍图片进行色彩调节处理，依据色彩调节处理后的航拍图片中每个像素的颜色、灰度、纹理信息和几何性质特征，提取形成互不重叠的多个像素区域，将影像图的像素区域提取划分方法与航拍图片的像素区域提取划分方法保持一致。最后，将航拍图片的像素区域中的疑似摊贩图斑进行提取，并将提取出来的疑似摊贩图斑与特征库中的摊贩特征图斑进行比对识别，当识别匹配结果的阈值大于设定阈值，发出警报提示知情人员进行处理；其中，将航拍图片的像素区域中的疑似摊贩图斑进行提取，并将提取出来的疑似摊贩图斑与特征库中的摊贩特征图斑进行比对识别，具体为：从航拍图片中，根据像素区域内图斑的亮度、边缘，提取出疑似摊贩图斑；提取出摊贩特征图斑的有亮度差异边缘的特征点；提取出疑似摊贩图斑的有亮度差异边缘的特征点；比对摊贩特征图斑的特征点和疑似摊贩图斑的特征点，叠加比对识别两者的重合度。实际运行的过程中，当发出警报提示知情人员进行处理后，可以转向人工确认审核，当人工确认属于违规摆摊摊贩，则城管人员出动到达现场执法，当人工确认不属于违规摆摊摊贩，则无需出动城管人员。另外，在出动城管人员时可采用定位搜索功能，以及GIS平台的最短路径判断服务，找到离该事件位置距离最近的城管巡逻人员出动。同时，系统还可以使用自动派单功能，把所涉及到的资料信息拍摄影像、定位位置、事件时间、审核处理意见一起整合发送到该城管执勤人员的手机端APP上，APP收到消息就立即弹出通知提示该人员前去勘查处理。综上所述，本发明提供的基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法，收集各种摊贩各角度影响，获得摊贩特征图片信息，获取禁止摆摊辖区范围内的影像图，影像图与摊贩特征图片信息比对得到该辖区范围内的摊贩特征图斑，采用无人机巡航获取航拍图片，航拍图片与摊贩特征图斑比对识别是否有违规摆摊摊贩，航拍图片与影像图均分割成像素区域后进行分析，且优选在两者的像素区域大小一致情况下进行比对，利用计算机分析识别过滤掉无异常的航拍图片，使无人机传回航拍图片后的计算量少，可快速分析识别出是否有违规摆摊摊贩，同时减少了大量人工比对工作量及时间，只把匹配度达到一定程度的问题影像单独挑选出来供人员审核，通过人工智能的方式，实现快速对禁止摆摊区域摊贩进行定位，减轻对城市管理的压力，将使城市管理变得简单快捷有效。以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

权利要求：1.一种基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法，其特征在于，包括以下步骤：获取辖区范围城市中禁止摆摊区域航空拍摄影像图，对影像图进行预处理，在影像图上提取出多个像素区域作为特征比对要素；收集市场上各种路边摊贩的各角度特点影像，并以俯视图为基础获取由俯视图到侧视图的所有摊贩特征图片信息，根据摊贩特征图片信息，从影像图的像素区域中提取出摊贩特征图斑，并将摊贩特征图斑纳入特征库；利用无人机对辖区禁止摆摊区域进行航拍，并获得航拍图片，进行航拍时，限定无人机按设定规则航线在辖区禁止摆摊区域上空进行巡航拍摄；对航拍图片进行预处理，获取航拍图片中的若干像素区域，同时调整航拍图片像素区域的大小，使其能与影像图的像素区域大小一致；将航拍图片的像素区域中的疑似摊贩图斑进行提取，并将提取出来的疑似摊贩图斑与特征库中的摊贩特征图斑进行比对识别，当识别匹配结果的阈值大于设定阈值，发出警报提示知情人员进行处理。2.根据权利要求1所述的基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法，其特征在于：影像图的预处理方法如下：将影像图与城市规划图、矢量电子地图、基础航空影像地图进行数据融合，将融合后的影像图进行色彩调节处理，依据色彩调节处理后影像图中每个像素的颜色、灰度、纹理信息和几何性质，提取形成互不重叠的多个像素区域。3.根据权利要求2所述的基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法，其特征在于：对航拍图片进行预处理，获取航拍图片中的若干像素区域，具体为：将航拍图片与城市规划图、矢量电子地图、基础航空影像地图进行数据融合，对融合后的航拍图片进行色彩调节处理，依据色彩调节处理后的航拍图片中每个像素的颜色、灰度、纹理信息和几何性质特征，提取形成互不重叠的多个像素区域。4.根据权利要求1所述的基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法，其特征在于：将影像图的像素区域提取划分方法与航拍图片的像素区域提取划分方法保持一致。5.根据权利要求1所述的基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法，其特征在于：获取辖区范围城市中禁止摆摊区域航空拍摄影像图，具体为：采用“Z”字型巡航，先朝向一个方向以固定的水平及角度进行拍摄获取影像图，到达设定转折点之后偏移一定距离并向反方向继续飞行，途中再次进行拍摄获取影像图，直至拍摄到整个辖区禁止摆摊区域。6.根据权利要求1或5所述的基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法，其特征在于：进行航拍时，限定无人机按设定规则航线在辖区禁止摆摊区域上空进行巡航拍摄，具体为：采用“Z”字型巡航，先朝向一个方向以固定的水平及角度进行拍摄获取图片，到达设定转折点之后偏移一定距离并向反方向继续飞行，途中再次进行拍摄获取图片，直至拍摄到整个辖区禁止摆摊区域。7.根据权利要求6所述的基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法，其特征在于：采用“Z”字型巡航时，航高100m，航片重叠率为75％-85％，相机按45°倾斜。8.根据权利要求1所述的基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法，其特征在于：摊贩特征图片信息获取方式如下，以摆摊的物件的纵向中轴线为中心，朝向一个方向由垂直向水平调整进行拍摄获取图片，每次调整的角度为1度，共获取90张图片，之后回到垂直方向，将纵向中轴线旋转5度，之后由垂直向水平调整再次进行拍摄获取图片90张，如此反复，直至将纵向中轴线旋转一周，每个摆摊物件共获得6480张摊贩特征图片信息。9.根据权利要求1所述的基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法，其特征在于：根据摊贩特征图片信息，从影像图的像素区域中提取出摊贩特征图斑，具体为：从摊贩特征图片信息中，提取出原始摊贩学习图斑的边缘及亮度信息；从影像图中，根据像素区域内图斑的亮度、边缘，提取出基础可疑摊贩特征图斑；将基础可疑摊贩特征图斑的亮度、边缘信息与原始摊贩学习图斑的边缘及亮度信息进行比对，将比对相似度达到识别阈值的基础可疑摊贩特征图斑识别为摊贩特征图斑。10.根据权利要求9所述的基于无人机的禁止摆摊区域摊贩自动识别预警方法，其特征在于：将航拍图片的像素区域中的疑似摊贩图斑进行提取，并将提取出来的疑似摊贩图斑与特征库中的摊贩特征图斑进行比对识别，具体为：从航拍图片中，根据像素区域内图斑的亮度、边缘，提取出疑似摊贩图斑；提取出摊贩特征图斑的有亮度差异边缘的特征点；提取出疑似摊贩图斑的有亮度差异边缘的特征点；比对摊贩特征图斑的特征点和疑似摊贩图斑的特征点，识别两者的重合度。

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