本发明涉及巡检无人机巡检领域，尤其涉及一种用于太阳能光伏电站地面巡视及故障定位的无人机系统。
背景技术：
1、太阳能光伏电站故障巡检无人机系统是一种专门设计用于自动化巡检和监测太阳能光伏电站的技术解决方案，通过引入无人机系统，太阳能光伏电站可以大大提高巡检的效率和准确性，同时减少人工巡检的成本和风险。
2、现有技术中巡检无人机的智能化控制系统主要有基于机器视觉导航的控制系统和基于卫星定位的控制系统，基于机器视觉导航的控制系统需要在在巡检无人机上搭载多种采集设备、处理器以及高精度设备等多种硬件，对巡检无人机的性能要求较高，从而增加系统的硬件成本，且会增加巡检无人机的重量和巡检无人机的能耗，从而降低巡检无人机的续航，且由于巡检无人机的性能要求，巡检无人机上的相机和传感器具有性能上限，且在地面图像较为单一或过为复杂的情况下，巡检无人机定位容易出现定位出错甚至无法定位的情况，而基于卫星定位的控制系统一方面对通信质量的要求较高，容易导致信号丢失，且精度和通信实时性有一定的限制，对于巡检无人机的全自动化控制来说并不可靠。
技术实现思路
1、为了克服基于机器视觉导航的控制系统和基于卫星定位的控制系统，基于机器视觉导航的控制系统需要在在巡检无人机上搭载多种采集设备、处理器以及高精度设备等多种硬件，对巡检无人机的性能要求较高，从而增加系统的硬件成本，且会增加巡检无人机的重量和巡检无人机的能耗，从而降低巡检无人机的续航，且由于巡检无人机的性能要求，巡检无人机上的相机和传感器具有性能上限，且在地面图像较为单一或过为复杂的情况下，巡检无人机定位容易出现定位出错甚至无法定位的情况，而基于卫星定位的控制系统一方面对通信质量的要求较高，容易导致信号丢失，且精度和通信实时性有一定的限制，对于巡检无人机的全自动化控制来说并不可靠的问题。
2、本发明的技术方案为：一种用于太阳能光伏电站地面巡视及故障定位的无人机系统，包括有：
3、巡视无人机，用于搭载图像采集设备，利用图像采集设备对太阳能光伏电站进行巡检，其中，搭载的图像采集设备包括有红外图像采集设备和可见光图像采集设备；
4、巡检无人机搭载平台，用于对巡视无人机进行搭载，为巡视无人机提供充能和转运服务，其中，巡检无人机搭载平台包括有：
5、巡检无人机升降平台，用于为巡视无人机提供起飞和降落的平台，且巡检无人机升降平台上设置有用于识别和定位的标识；
6、通讯模块，用于构建通信网络，实现巡检无人机与巡检无人机搭载平台之间的通信交流；
7、无人机跟踪模块，包括有跟踪摄像头，用于对巡视无人机在工作时的图像进行图像跟踪采集，并对巡检无人机进行操控；
8、数据处理端，用于对图像采集设备所采集到的图像数据进行处理和识别，实现太阳能光伏电站的故障识别和故障定位，其中，数据处理端包括有：
9、后台服务器端，用于对图像采集设备所采集到的数据进行处理和存档，并对巡检无人机搭载平台和巡视无人机进行控制；
10、中间处理端，用于对无人机跟踪模块所采集到的数据进行处理和识别，并对无人机跟踪模块进行控制，其中，中间处理端设置于巡检无人机搭载平台上。
11、作为优选，巡检无人机搭载平台上还设置有环境传感模块，环境传感模块用于检测巡检无人机搭载平台所在环境是否适合巡检无人机起飞，环境传感模块包括有风速传感器、光照强度传感器、雨量传感器和能见度监测仪，风速传感器用于检测巡检无人机搭载平台所在环境的风速参数，光照强度传感器用于检测巡检无人机搭载平台所在环境的光照强度参数，雨量传感器用于检测巡检无人机搭载平台所在环境的光照强度参数，能见度监测仪用于检测巡检无人机搭载平台所在环境的能见度参数。
12、作为优选，后台服务器端在对图像采集设备所采集到的数据进行处理时，包括有以下步骤：
13、s11：对可见光图像采集设备所采集到的若干组图像进行提取和预处理，其中，采用的预处理方法包括有基于空间域的图像增强处理和基于拉普拉斯滤波法的图像滤波处理；
14、s12：对可见光图像采集设备所采集到的若干组图像进行拼接，将可见光图像采集设备所采集到的若干组图像拼接成设备总图像，其中，设备总图像为一组或多组具有所有太阳能光伏电站内设备图像的图像；
15、s13：通过步骤s11和s12的处理结果，对红外图像采集设备所采集到的若干组红外图像进行拼接，得到光伏电站设备红外总图像；
16、s14：对设备可见光总图像和设备红外总图像进行处理和识别，识别太阳能光伏电站内的设备故障和缺陷。
17、作为优选，后台服务器端在对可见光图像采集设备所采集到的若干组图像进行拼接时，包括有以下步骤：
18、s1201：对可见光图像采集设备所采集到的若干组图像进行畸变矫正，去除由于摄像头透镜结构引起的图像畸变；
19、s1202：提取若干组可见光图像中的sift特征点，并对相邻的两幅可见光图像的sift特征点进行匹配，并在匹配完成后利用ransac算法进行特征点对的筛选，排除特征点对中的错误特征点对；
20、s1203：使用dlt算法，将剩下的特征点对进行透视变化矩阵的估计，再利用seamfinding算法进行最佳拼接缝寻找，寻找相邻的两组高清摄像头所采集到的图像的最佳拼接缝；最后采用拉普拉斯金字塔，通过对相邻两层的高斯金字塔进行差分，将原图分解成不同尺度的子图，对每一个之图进行加权平均，得到每一层的融合结果，最后进行金字塔的反向重建，得到最终融合效果图像，同时保留被覆盖的重合部分；
21、s1204：对最终融合效果图像进行图像检测，采用基于hsv颜色空间模型的图像检测算法对最终融合效果图像中的光照干扰进行识别；
22、s1205：对最终融合效果图像中的光照干扰进行剔除，并对剔除部分的重合图像进行检测，若重合图像中无光照干扰，则将重合图像填充至剔除部分内，得到设备可见光总图像。
23、作为优选，后台服务器端在对巡检无人机搭载平台和巡视无人机进行控制时，包括有以下步骤：
24、s21：根据太阳能光伏电站的巡检区域，对巡检无人机搭载平台进行路径规划，确定巡检无人机搭载平台的行驶路径；
25、s22：根据环境传感模块所采集到的多种环境参数，设置巡检无人机的飞行参数，其中，巡检无人机的飞行参数包括有飞行速度、飞行高度和续航距离；
26、s23：根据设置的巡检无人机的飞行参数，进行巡检无人机的巡检路径规划；
27、s24：根据巡检无人机的巡检路径规划，对巡检无人机搭载平台的路径规划进行修改。
28、作为优选，后台服务器端在根据环境传感模块所采集到的多种环境参数，设置巡检无人机的飞行参数时，包括有以下步骤：
29、s2201：对环境监测模块中多种传感器所采集到的数据进行数据清洗；
30、s2202：对经过清洗后的数据进行归一化处理，其中，采用最大最小归一化将数据缩放到区间[0,1]内，其中，原理公式为：
31、
32、其中，表示归一化后的数据，表示传感器的原始数据样本，表示人工设置的数据集的最小值，表示人工设置的数据集的最大值；
33、s2203：对经过数据清洗和数据预处理后的数据进行分析，得到太阳能光伏电站内的环境干扰系数，其中，对经过数据清洗和数据预处理后的数据进行分析的原理公式为：
34、；
35、其中，为分析得到的环境干扰系数，为第n类传感器经过最大最小归一化处理后的数值，为对的非线性调整函数，为常数系数，其中，非线性调整函数通过历史数据总结得到的非线性调整函数；
36、s2204：根据环境干扰系数，对巡检无人机的飞行参数进行设置。
37、作为优选，无人机跟踪模块在对巡视无人机在工作时的图像进行图像跟踪采集，并对巡检无人机进行操控时，包括有以下步骤：
38、s31：在巡检无人机起飞后，启动跟踪摄像头，对巡检无人机的图像进行采集，并采用基于视频的图像跟踪算法对巡检无人机的图像进行识别和跟踪；
39、s32：根据跟踪摄像头的角度、跟踪摄像头的定位以及跟踪摄像头所采集到的图像，获取巡检无人机的定位；
40、s33：根据巡检无人机的定位，对巡检无人机进行控制，使得巡检无人机按照设定的路径进行巡检。
41、作为优选，巡检无人机搭载平台上还设置有模块化清洁设备，模块化清洁设备用于对太阳能光伏发电板上的污染物进行清洁，且巡检无人机的底部设置有与模块化清洁设备对应的挂载结构。
42、作为优选，模块化清洁设备包括有安装支架、驱动电机、连接组件、刷洗组件和冲洗组件，安装支架设置为圆筒形结构，驱动电机设置于安装支架的顶面上，连接组件设置于安装支架的内部，刷洗组件设置于连接组件的内部，冲洗组件设置于连接组件的内部，巡检无人机搭载平台上还设置有搭载组件，搭载组件用于对模块化清洁设备进行固定和维护。
43、作为优选，连接组件包括有输出轴、连接套筒、连接轴、缓冲弹簧和安装壳体，输出轴设置于安装支架的内部，输出轴的一端与驱动电机的输出端固定连接，输出轴的另一端与连接套筒固定连接，缓冲弹簧设置于连接套筒的内部，缓冲弹簧的一端与连接套筒的内部顶面固定连接，缓冲弹簧的另一端与连接轴固定连接，连接轴与连接套筒滑动连接，安装壳体设置于连接轴的底端。
44、作为优选，刷洗组件包括有安装板和固定弹簧，安装板设置于安装壳体的下方，固定弹簧设置为多组，固定弹簧的一端与安装板的底面固定连接，固定弹簧的另一端与安装壳体的内部顶面固定连接，安装板的底面上设置有刷毛。
45、作为优选，冲洗组件包括有储存囊、连接管道、单向阀和喷头，储存囊设置于安装壳体的内部，连接管道设置于安装板的中心处，连接管道的一端与储存囊贯通连接，单向阀设置于连接管道的内部，喷头设置为多组，喷头设置于安装板上，喷头与储存囊贯通连接。
46、作为优选，搭载组件包括有安装台、储存箱、输送管道和加压泵，安装台设置于巡检无人机搭载平台上，安装台的顶面上开设有圆台形凹槽，储存箱设置于安装台的下方，输送管道设置于圆台形凹槽的内部底面上，输送管道与储存箱贯通连接，加压泵设置于输送管道上。
47、作为优选，模块化清洁设备还包括有辅助组件，辅助组件包括有安装盘、辅助电机、驱动齿轮、安装轴、传动齿轮和转动臂，安装盘设置于安装支架的上方，安装盘与安装支架固定连接，辅助电机设置于安装盘的底面上，驱动齿轮设置于辅助电机的输出端上，安装轴设置为两组，安装轴与安装盘转动连接，传动齿轮设置为两组，传动齿轮设置于安装轴上，传动齿轮与驱动齿轮啮合，转动臂设置为两组，转动臂设置为半圆形结构，转动臂与安装轴固定连接。
48、作为优选，安装盘的顶面上开设有弧形凹槽，且安装盘的顶面中心处设置有磁性块。
49、作为优选，挂载结构包括有连接绳和挂钩，连接绳的一端与巡检无人机的底端固定连接，连接绳的另一端与挂钩固定连接。
50、作为优选，后台服务器端在对设备可见光总图像和设备红外总图像进行处理和识别，识别太阳能光伏电站内的设备故障和缺陷之后，包括有以下步骤：
51、s31：在对太阳能光伏电站内的设备故障和缺陷进行分类，判断设备故障和缺陷的类型；
52、s32：若设备故障和缺陷类型为光伏发电板上的污染物，则对污染物种类进行识别，并调取不同的污染物清洁方案，再将调取的污染物清洁方案发送至中间处理端；
53、s33：中间处理端根据接收到的清洁方案，对加压泵进行控制，向储存囊内部输送不同量的清洁液，并在巡检无人机完成阶段性巡检目标之后，控制巡检无人机通过挂载结构与辅助组件进行连接；
54、s34：控制巡检无人机飞行到污染物的上方，并进行下降，将模块化清洁设备放在污染物的上方，根据设定的转速和清洁时长，对污染物进行清洁。
55、本发明的有益效果：
56、1、通过巡检无人机搭载平台搭载无人机跟踪模块，省去在巡检无人机上安装用于定位的图像采集设备和多种传感器，从而可以降低巡检无人机的结构复杂性，从而降低对巡检无人机的要求，从而可以增加巡检无人机的续航，且降低系统的硬件要求，且由于该种方式采集到的定位依据图像的背景图像为天空，因此对于环境的要求较低，在能见度较低的工作环境下，仍然可以实现模糊定位；
57、2、在利用巡检无人机上搭载的图像采集设备对光伏发电站的图像进行采集时，由于太阳能光伏发电板为较为光滑的平面，因此太阳能光伏发电板上会形成太阳反射光斑等光照干扰，这种光照干扰同样会对红外图像的识别造成影响，既可能掩盖掉光照区域内的热斑,造成热斑漏检,也可能被当作矩形热斑,造成热斑误检，因此通过在图像进行拼接时，寻找同一物体的不具有光照干扰的图像，并以所找到的真实场景作为参考,重建光照干扰区域的真实场景,从而达到消除光照干扰的效果，从而可以改善图像识别的性能，增加故障检测和故障识别的准确率；
58、3、通过环境传感模块所采集到的数据对巡检无人机的飞行参数进行调整，保证巡检无人机工作的稳定性，且可以通过控制图像的清晰度和可辨认性保证巡检的准确性，进而根据巡检无人机的飞行参数，且由于图形采集设备的局限性，巡检无人机飞行在不同高度时，图形采集设备的有效采集范围不同，从而根据巡检无人机的不同飞行参数，对巡检无人机的巡检路径进行重新规划，保证巡检图像采集的有效性和全面性，同时对巡检无人机搭载平台的巡检路径进行重新规划，如对巡检暂时停靠点以及行驶路线进行更改，可以防止巡检无人机续航不足，且可以保证巡检的效率性；
59、4、通过模块化清洁设备可以对无人机巡检时检查到的污染物进行清除，从而一方面防止污染物影响太阳能发电板的发电效率，另一方面防止污染物的存在导致太阳能发电板产生热斑效应，导致太阳能发电板损坏。