(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 202210939242.1 (22)申请日 2022.08.05 (71)申请人 北京微视威信息科技有限公司 地址 100089 北京市海淀区紫竹院路81号 院3号楼6层6 08室 (72)发明人 米杰　国计武　董立龙　 (74)专利代理 机构 北京知果之信知识产权代理 有限公司 1 1541 专利代理师 苏利 (51)Int.Cl. G05D 1/10(2006.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 17/00(2006.01) (54)发明名称 一种无人机飞行拍摄规划方法、 装置及存储 介质 (57)摘要 本申请实施例公开了一种无人机飞行拍摄 规划方法、 装置及存储介质， 其中无人机飞行拍 摄规划方法包括步骤： 获取目标场景区域的粗略 模型和拍摄初始信息； 根据所述拍摄初始信息， 对所述粗略模 型进行膨胀操作， 生成禁飞区域模 型； 根据所述拍摄初始信息， 对所述粗略模型进 行几何分割， 将所述粗略模型分割为若干目标几 何面， 获得粗略模型目标几何面集合； 根据所述 拍摄初始信息、 所述禁飞区域模 型和所述粗略模 型目标几何面集合， 获得初始相机网络； 根据所 述初始相机网络， 确定相机的位置和朝向， 基于 所述相机的位置和 朝向以及所述禁飞区域模型， 获得无人机的飞行轨 迹。 权利要求书2页 说明书14页 附图7页 CN 115421509 A 2022.12.02 CN 115421509 A 1.一种无 人机飞行拍摄规划方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取目标场景区域的粗略模型和拍摄初始信息； 根据所述拍摄初始信息， 对所述 粗略模型进行膨胀操作， 生成禁飞区域模型； 根据所述拍摄初始信息， 对所述粗略模型进行几何分割， 将所述粗略模型分割为若干 目标几何面， 获得粗略模型目标几何面 集合； 根据所述拍摄初始信息、 所述禁飞区域模型和所述粗略模型目标几何面集合， 获得初 始相机网络； 根据所述初始相机网络， 确定相机的位置和朝向， 基于所述相机的位置和朝向以及所 述禁飞区域模型， 获得 无人机的飞行轨 迹。 2.根据权利要求1所述的无人机飞行拍摄规划方法， 其特征在于， 根据 所述拍摄初始信 息， 对所述 粗略模型进行膨胀操作， 生成所述禁飞区域模型的方法包括： 获取所述拍摄初始信息中的安全距离， 基于所述安全距离， 对所述粗略模型沿法向方 向做偏移膨胀操作， 生成所述禁飞区域模型。 3.根据权利要求1所述的无人机飞行拍摄规划方法， 其特征在于， 根据 所述拍摄初始信 息， 对所述粗略模型进 行几何分割， 将所述粗略模 型分割为若干所述目标几何面， 获得所述 粗略模型目标几何面 集合的方法包括： 按照法向一致性度量将所述粗略模型的相邻 两个第一三角面片进行合并， 得到第 二三 角面片， 合并代价大于所述拍摄初始信息中的模型分割角度阈值； 按照几何平坦性度量将所述粗略模型的剩余的相邻 两个第一三角面片进行合并， 得到 所述第二 三角面片， 合并代价大于所述拍摄初始信息中的模型分割位移阈值； 根据泊松采样， 对所述第二三角面片进行分割得到所述目标几何面， 获得所述粗略模 型目标几何面 集合。 4.根据权利要求1所述的无人机飞行拍摄规划方法， 其特征在于， 根据 所述拍摄初始信 息、 所述禁飞区域模型和所述粗略模型目标几何面集合， 获得所述初始相 机网络的方法包 括： 将所述目标几何面的质心作为采样点， 根据所述粗略模型目标几何面集合， 得到采样 点集合； 根据所述拍摄初始信 息和所述禁飞区域模型， 将所述采样点集合转换为所述初始相机 网络， 所述初始相机网络中的所述相机的位置位于所述禁飞区域模型的禁飞区域外 。 5.根据权利要求4所述的无人机飞行拍摄规划方法， 其特征在于， 根据 所述初始相机网 络， 确定所述相机的位置和朝向的方法包括： 优化所述初始相机网络获得优化相机网络， 基 于所述优化相机网络确定所述相机的位置和朝向， 优化所述初始相机网络的方法包括步 骤： S1、 获取所述初始相机网络中所述相机的第一度量， 基于所述第一度量对所述相机进 行增量排序， 所述第一度量用于判断所述相机对目标场景重建过程的价 值； S2、 移除所述初始相机网络中所述第一度量 最小的待检测相机； S3、 获取移除所述待检测相机后的所有的可见的所述采样点的第二度量， 所述第二度 量用于衡量删除冗余相机后所述采样点的重建质量变化情况； S4、 判断所述第二度量是否全部大于或者等于所述拍摄初始信 息中的采样点可重建性权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115421509 A 2阈值， 若是， 则从所述初始相机网络中删除所述待检测相机， 并对删除所述待检测相机之后 的所述初始相机网络重新执行步骤S2至S 5， 若否， 则所述待检测相机 保留， 并对除去 所述待 检测相机之后的所述初始相机网络 重新执行步骤S2至S4。 6.根据权利要求1所述的无人机飞行拍摄规划方法， 其特征在于， 基于所述相机的位置 和朝向以及所述禁飞区域模型， 获得 所述无人机的飞行轨 迹的方法包括： 根据旅行商问题的解决方法和dijkstra算法设计所述无人机的飞行轨迹， 使所述飞行 轨迹为最短飞行距离 。 7.根据权利要求1所述的无人机飞行拍摄规划方法， 其特征在于， 所述拍摄初始信 息包 括： 相机的分辨率、 相机的焦距、 照片间的重叠区域比例、 拍摄精度、 无人机与场景之间的 安全距离、 模型分割角度阈值、 模型分割位移阈值、 采样点可重建性阈值和/或相机最小俯 视角度。 8.根据权利要求1所述的无人机飞行拍摄规划方法， 其特征在于， 获取所述目标场景区 域的所述 粗略模型的方法包括： 利用无人机拍摄快速重建出所述粗略模型、 利用手工建模得到所述粗略模型或者通过 测绘技术得到所述 粗略模型。 9.一种无 人机飞行拍摄规划装置， 其特 征在于， 包括： 存储器； 以及 与所述存 储器连接的处 理器， 所述处 理器被配置成： 获取目标场景区域的粗略模型和拍摄初始信息； 根据所述拍摄初始信息， 对所述 粗略模型进行膨胀操作， 生成禁飞区域模型； 根据所述拍摄初始信息， 对所述粗略模型进行几何分割， 将所述粗略模型分割为若干 目标几何面， 获得粗略模型目标几何面 集合； 根据所述拍摄初始信息、 所述禁飞区域模型和所述粗略模型目标几何面集合， 获得初 始相机网络； 根据所述初始相机网络， 确定相机的位置和朝向， 基于所述相机的位置和朝向以及所 述禁飞区域模型， 获得 无人机的飞行轨 迹。 10.一种计算机存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被机 器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115421509 A 3