基于多旋翼无人机飞行式核素识别仪的全人工智能化系统的制作方法

本发明涉及核工业技术领域，更具体地说，本发明涉及基于多旋翼无人机飞行式核素识别仪的全人工智能化系统。

背景技术：

当前，随着核民用军用如核电，核医学等核技术应用产业的蓬勃发展给人们带来便利的同时对环境放射性水平有效的监控也是不可或缺的。快速移动式核辐射测量技术从辐射测量载体的不同，可分为固定翼式(直升机)辐射测量，地面车载能谱测量，无人机辐射测量，多旋翼无人机辐射测量。

多旋翼无人机辐射测量具有体积小巧，质量轻，检测灵活，可满足实现全覆盖式测量，方便携带运输等优点而被青睐。

但多旋翼无人核素识别仪仍存在操作繁琐如需飞手操作，无人机航拍，没有方向规律重复性的测绘等，很难实际满足高效，安全，快响等需求。

技术实现要素：

为此，本发明实施例提供基于多旋翼无人机飞行式核素识别仪的全人工智能化系统，通过结合人工智能方法无需飞手操作实施自动飞行功能，可完成全图剂量测绘与自动寻源，实现全自动化快捷安全精准的测量效果，大大降低人工劳动力成本，全方面实现人工智能化，方便简捷高效，制定检测方案后可定期进行执法，也可排除人为操作失误如相应飞行事故的发生，实现无人机与无人的场景，在多旋翼无人机飞行式核素识别仪基础上增加其人工智能化功能，实现真正意义上的快速响应，以解决现有技术中由于操作繁琐如需飞手操作，无人机航拍，没有方向规律重复性的测绘等而导致的很难实际满足高效，安全，快响等需求的问题。

为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

根据本发明实施例的第一方面，基于多旋翼无人机飞行式核素识别仪的全人工智能化系统，包括核素识别仪、多旋翼无人机飞行系统和指挥控制系统，所述核素识别仪和多旋翼无人机飞行系统均通过无线通信模块与指挥控制系统连接，所述核素识别仪输入端设有超声波传感器和激光传感器以及输出端设有报警器，所述核素识别仪连接端连接有摄像头、gps卫星定位系统、计量分布图绘制模块和人工智能分析模块，所述多旋翼无人机飞行系统输出端设有多旋翼无人机；

所述多旋翼无人机飞行系统用于根据指挥控制系统下发的控制指令控制多旋翼无人机飞行；

所述核素识别仪用于接收障碍物距离信息、gps地图信息、高清图像以及指挥控制系统发送的飞行高度信息，对飞行过的区域进行测绘，实现原始测绘数据采集，并结合剂量分布图进行数据融合，向指挥控制系统提供最为直观的全区域扫描全图；

所述计量分布图绘制模块采用几何空间内插方法对测绘地图进行全图填充，提供最为直观的剂量分布图；

所述人工智能分析模块用于通过人工智能分析寻找热点区域，确认热点区域后进行自动寻源功能。

进一步地，所述超声波传感器和激光传感器设置为多个且多旋翼无人机的每个旋翼上均设置有一个。

进一步地，所述核素识别仪通过无线通信模块与指挥控制系统进行双向信号传输，所述指挥控制系统通过无线通信模块与多旋翼无人机飞行系统单向传输飞行控制信号。

进一步地，所述指挥控制系统连接显示器，用于指挥中心在操作界面选定测绘飞行区域并选定飞行轨迹，对飞行过的区域进行测绘，实现原始测绘数据采集，并且为指挥中心展示全区域扫描全图。

进一步地，所述核素识别仪包括数据记录端和数据处理模块，所述数据记录端输出端与数据处理模块输入端连接；

所述数据记录端用于记录超声波传感器和激光传感器检测的障碍物距离多旋翼无人机间距、多旋翼无人机飞行系统发送的飞行高度数据、gps卫星定位系统发送的gps地图信息以及摄像头拍摄的高清图像；

所述数据处理模块用于根据采集的数据对飞行过的区域进行测绘，结合剂量分布图、飞行高度信息、gps地图信息、地形地貌以及高清图像进行数据融合。

进一步地，所述计量分布图绘制模块的填充方法为几何空间内插方法，具体为：利用已知邻近值的距离指数幂次成反比的关系来推估网格点的值，与未采样点距离最近的若干个点对未采样点值的贡献最大，其贡献与距离成反比，，如以下公式所示：

其中，si为第i(i＝1，…，n)个样本已测量点位置；s为预估点位置；z(si)为第i(i＝1，…，n)个样本实际测量值；z(s)为估计值。

进一步地，所述人工智能分析模块自动寻源的方法具体有以下两种：

方法一：确认热点区域，其具体在测绘区域，任选两点作为圆心，绕其半径做8次采点，发现8采样点中最高与最低值，形成相应连线；两条连线的交点即为热点可疑区域，即放射污染源，此时通过指挥控制系统发送指令给多旋翼无人机飞行系统，指挥多旋翼无人机飞行至此区域，悬停后拍照取证并且进行核素分析；

方法二：在热点区域寻源，取样8点与中心点进行比较，选取差值最大方向，形成方向梯度即为目标方向，沿着目标方向飞行，每采样一次确认数值在减小；若未减小，进行拍照取证与核素识别以确认是否有放射污染源丢失；若无以此点作为中心点取样8点，重复上述操作，直到发现放射污染源，最后再控制多旋翼无人机飞行至此区域，悬停后拍照取证并且进行核素分析。

本发明实施例具有如下优点：

1、本发明结合人工智能方法无需飞手操作实施自动飞行功能，可完成全图剂量测绘与自动寻源，实现全自动化快捷安全精准的测量效果；与传统多旋翼无人机核素识别仪相比，本发明可大大降低人工劳动力成本，全方面实现人工智能化，方便简捷高效，制定检测方案后可定期进行执法，也可排除人为操作失误如相应飞行事故的发生，实现无人机与无人的场景；

2、本发明在多旋翼无人机飞行式核素识别仪基础上增加其人工智能化功能，实现真正意义上的快速响应，即在通过无人介入的手段快速提高了日常监测的发现能力，可以快速掌握环境放射水平和放射性物质的积累和扩散情况，可有效保护一线工作人员安全，无任何人员介入，第一时间发现问题并解决问题；

3、本发明提供了一种真正意义上无人操作全人工智能安全化多旋翼无人放射性测绘与核素识别方案，大大降低了人工成本与人工操作失误的风险，方便简洁且高效，可在第一时间出放射性测绘结果与核素识别结果

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。

本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。

图1为本发明实施例提供的基于多旋翼无人机飞行式核素识别仪的全人工智能化系统的整体系统拓扑图；

图2为本发明实施例提供的基于多旋翼无人机飞行式核素识别仪的全人工智能化系统的核素识别仪系统拓扑图。

图3为本发明实施例提供的基于多旋翼无人机飞行式核素识别仪的全人工智能化系统的多旋翼无人机结构示意图。

图4为本发明实施例提供的基于多旋翼无人机飞行式核素识别仪的全人工智能化系统的整体系统结构框图。

图5为本发明实施例提供的基于多旋翼无人机飞行式核素识别仪的全人工智能化系统的核素识别仪结构框图。

图6为本发明实施例提供的基于多旋翼无人机飞行式核素识别仪的计量分布图绘制模块的填充方法示意图。

图7为本发明实施例提供的基于多旋翼无人机飞行式核素识别仪的全人工智能化系统的自动寻源方法一示意图。

图8为本发明实施例提供的基于多旋翼无人机飞行式核素识别仪的全人工智能化系统的自动寻源方法二示意图。

图中：1核素识别仪、2多旋翼无人机飞行系统、3指挥控制系统、4超声波传感器、5激光传感器、6报警器、7gps卫星定位系统、8计量分布图绘制模块、9人工智能分析模块、10多旋翼无人机、11显示器、12数据记录端、13数据处理模块、14摄像头。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1、图2、图4、图5所示，基于多旋翼无人机飞行式核素识别仪的全人工智能化系统，包括核素识别仪1、多旋翼无人机飞行系统2和指挥控制系统3，所述核素识别仪1和多旋翼无人机飞行系统2均通过无线通信模块与指挥控制系统3连接，所述核素识别仪1输入端设有超声波传感器4和激光传感器5以及输出端设有报警器6，所述核素识别仪1连接端连接有摄像头14、gps卫星定位系统7、计量分布图绘制模块8和人工智能分析模块9，所述多旋翼无人机飞行系统2输出端设有多旋翼无人机10；

所述多旋翼无人机飞行系统2用于根据指挥控制系统3下发的控制指令控制多旋翼无人机10飞行；

如图3所示，所述超声波传感器4和激光传感器5设置为多个且多旋翼无人机10的每个旋翼上均设置有一个；

实施方式具体为：超声波传感器4型号设置为csb，激光传感器5型号设置为zx-lt010，所述超声波传感器4和激光传感器5均通过a/d转换器将检测的模拟量信号转换成数字量信号发送给核素识别仪1。

所述核素识别仪1用于接收障碍物距离信息、gps地图信息、高清图像以及指挥控制系统3发送的飞行高度信息，对飞行过的区域进行测绘，实现原始测绘数据采集，并结合剂量分布图进行数据融合，向指挥控制系统3提供最为直观的全区域扫描全图；

具体如图5所示，所述核素识别仪1包括数据记录端12和数据处理模块13，所述数据记录端12输出端与数据处理模块13输入端连接；

所述数据记录端12用于记录超声波传感器4和激光传感器5检测的障碍物距离多旋翼无人机10间距、多旋翼无人机飞行系统2发送的飞行高度数据、gps卫星定位系统7发送的gps地图信息以及摄像头14拍摄的高清图像；

所述数据处理模块13用于根据采集的数据对飞行过的区域进行测绘，结合剂量分布图、飞行高度信息、gps地图信息、地形地貌以及高清图像进行数据融合。

实施方式具体为：超声波传感器4和激光传感器5检测的障碍物距离多旋翼无人机10间距发送给数据记录端12，由数据记录端12记录存储，然后发送给数据处理模块13，由数据处理模块13将数据整合，并结合剂量分布图、飞行高度信息、gps地图信息、地形地貌以及高清图像进行数据融合，最后得到最为直观的全区域扫描全图，并经显示器11显示，供指挥中心操作人员远程观察。

所述核素识别仪1通过无线通信模块与指挥控制系统3进行双向信号传输，所述指挥控制系统3通过无线通信模块与多旋翼无人机飞行系统2单向传输飞行控制信号；

所述指挥控制系统3具体为中央处理器，所述指挥控制系统3连接显示器11，用于指挥中心在操作界面选定测绘飞行区域并选定飞行轨迹，对飞行过的区域进行测绘，实现原始测绘数据采集，并且为指挥中心展示全区域扫描全图；

如图2、图4、图6所示，所述计量分布图绘制模块8采用几何空间内插方法对测绘地图进行全图填充，提供最为直观的剂量分布图；

所述计量分布图绘制模块8的填充方法为几何空间内插方法，具体为：利用已知邻近值的距离指数幂次成反比的关系来推估网格点的值，与未采样点距离最近的若干个点对未采样点值的贡献最大，其贡献与距离成反比，如以下公式所示：

其中，si为第i(i＝1，…，n)个样本已测量点位置；s为预估点位置；z(si)为第i(i＝1，…，n)个样本实际测量值；z(s)为估计值；

所述人工智能分析模块9用于通过人工智能分析寻找热点区域，确认热点区域后进行自动寻源功能；

所述人工智能分析模块9自动寻源的方法具体有以下两种：

方法一：确认热点区域，其具体在测绘区域，任选两点作为圆心，绕其半径做8次采点，发现8采样点中最高与最低值，形成相应连线；两条连线的交点即为热点可疑区域，即放射污染源，此时通过指挥控制系统3发送指令给多旋翼无人机飞行系统2，指挥多旋翼无人机10飞行至此区域，悬停后拍照取证并且进行核素分析，具体见图7；

方法二：在热点区域寻源，取样8点与中心点进行比较，选取差值最大方向，形成方向梯度即为目标方向，沿着目标方向飞行，每采样一次确认数值在减小；若未减小，进行拍照取证与核素识别以确认是否有放射污染源丢失；若无以此点作为中心点取样8点，重复上述操作，直到发现放射污染源，最后再控制多旋翼无人机10飞行至此区域，悬停后拍照取证并且进行核素分析，具体见图8。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。