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申请/专利权人：深圳市保臻社区服务科技有限公司

摘要：本发明涉及智能巡检技术领域，揭露了一种基于社区安全隐患的物业智能巡检方法，包括：根据无人机采集参数集生成社区初始地图的覆盖检测路径，控制无人机沿覆盖检测路径采集出社区点云序列；对社区点云序列中的社区点云进行物体检测、语义识别、点云拼接以及三维重建，得到社区巡检模型；按照巡检时段对社区巡检模型进行路径规划，得到巡检路径集合；控制无人机沿巡检路径集合进行点位拍摄，得到巡检图集；对巡检图集中的各个巡检图片进行纹理增强、多级特征提取以及安全分析以及安全标注，得到社区巡检结果。本发明还提出一种基于社区安全隐患的物业智能巡检装置。本发明可以提高社区安全巡检的效率。

主权项：1.一种基于社区安全隐患的物业智能巡检方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取社区初始地图以及无人机采集参数集，根据所述无人机采集参数集生成所述社区初始地图的覆盖检测路径，控制无人机沿所述覆盖检测路径进行点云覆盖采集，得到社区点云序列；S2：逐个选取所述社区点云序列中的社区点云作为目标社区点云，依次对所述目标社区点云进行概率滤波、物体检测和语义识别操作，得到巡检物体语义集，利用所述巡检物体语义集将所述目标社区点云标注成目标巡检点云，将所有的目标巡检点云拼接成社区巡检点云，将所述社区巡检点云三维重建成社区巡检模型，其中，所述将所述社区巡检点云三维重建成社区巡检模型，包括：将所述社区巡检点云三角化成三角社区模型；从所述三角社区模型中提取出三角顶点集和三角面集，对所述三角顶点集和所述三角面集进行匹配重组，得到三角信息集；根据所述三角信息集计算出所述三角社区模型中每个三角面的重构三角顶点；根据所述重构三角顶点对所述三角社区模型进行三角重构，得到重构社区模型；对所述重构社区模型进行表面平滑操作，得到社区巡检模型；S3：按照巡检时段将所述社区巡检模型中的巡检物体拆分成多个巡检时段物体组，对各个巡检时段物体组进行可视域分析，得到时段巡检点组集，根据所述社区巡检模型对所述时段巡检点组集进行路径规划，得到巡检路径集合，其中，所述对各个巡检时段物体组进行可视域分析，得到时段巡检点组集，包括：S31：逐个选取所述巡检时段物体组作为目标巡检物体组，逐个选取所述目标巡检物体组中的巡检物体作为目标巡检物体；S32：根据所述无人机的焦距区间生成所述目标巡检物体的拍摄空间，逐个选取所述拍摄空间中的拍摄点位作为目标拍摄点位；S33：利用如下的遮挡视域算法计算出所述目标拍摄点位的偏移遮挡系数： 其中，Oi是指所述目标拍摄点位i的偏移遮挡系数，M是指所述无人机的总拍摄的总像素数量，δ为遮挡权重，j是指所述无人机拍摄像素序号，vi,j是指由所述目标拍摄点位i出发到所述目标巡检物体的表面的所有像素射线中的第j个像素射线的单位向量，·为向量点积符号，pi,j是指由所述目标拍摄点位i出发到所述目标巡检物体的表面的所有像素射线中的第j个像素射线的遮挡系数，||为向量取模符号，w是指所述目标巡检物体的内表面的法向量；S34：选取所述偏移遮挡系数最小的目标拍摄点位作为所述目标巡检物体的巡检点，将所述目标巡检物体组对应的所有巡检点汇集成时段巡检点组，将所有的时段巡检点组汇集成时段巡检点组集；S4：按照所述巡检时段逐个选取所述巡检路径集合中的巡检路径作为目标巡检路径，控制所述无人机沿所述目标巡检路径进行点位拍摄，得到时段巡检图组，将所有的时段巡检图组汇集成巡检图集；S5：逐个选取所述巡检图集的巡检图片作为目标巡检图片，依次对所述目标巡检图片进行纹理增强以及多级特征提取操作，得到增强特征组，根据所述增强特征组对所述目标巡检图片进行安全分析，得到物体安全语义，利用所有的物体安全语义对所述社区巡检模型进行安全标注，得到社区巡检结果。

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