技术特征：
1.一种无人飞行器实时测速方法，其特征在于，包括：预设无人飞行器上摄像头的焦距数据、感光元件尺寸数据和连续两帧图像的时间间隔数据；设置在无人飞行器上的摄像头获取连续两帧的图像数据，计算得到当前时刻的第一光流；获取无人飞行器当前时刻的第一高度数据和第一角加速度数据，根据所述焦距数据、感光元件尺寸数据、时间间隔数据、第一光流、第一高度数据和第一角加速度数据，计算得到当前时刻的第一无人飞行器速度；获取无人飞行器当前时刻的加速度数据，根据所述无人飞行器速度、所述加速度数据和所述时间间隔数据，计算得到下一时刻的预测速度；根据所述时间间隔数据、第一高度数据、焦距数据、感光元件尺寸数据和所述预测速度，计算得到下一时刻的像素距离数据；根据所述第一光流和所述像素距离数据，计算得到下一时刻的第二光流；获取无人飞行器下一时刻的第二高度数据和第二角加速度数据，根据所述时间间隔数据、焦距数据、感光元件尺寸数据、第二光流、第二高度数据和第二角加速度数据，计算得到下一时刻的第二无人飞行器速度；所述第二无人飞行器速度为无人飞行器实时测速。2.根据权利要求1所述的无人飞行器实时测速方法，其特征在于，所述第一光流的计算方法采用金字塔模型、Kanade-Lucas-Tomasi算法或块匹配。3.根据权利要求1所述的无人飞行器实时测速方法，其特征在于，所述第一角加速度数据和第二角加速度数据为三维角加速度数据；所述加速度数据为三维加速度数据。4.一种无人飞行器实时测速系统，其特征在于，包括第一计算模块、第二计算模块、第三计算模块、第四计算模块、第五计算模块和第六计算模块；所述第一计算模块，用于预设无人飞行器上摄像头的焦距数据、感光元件尺寸数据和连续两帧图像的时间间隔数据；设置在无人飞行器上的摄像头获取连续两帧的图像数据，计算得到当前时刻的第一光流；所述第二计算模块，用于获取无人飞行器当前时刻的第一高度数据和第一角加速度数据，根据所述焦距数据、感光元件尺寸数据、时间间隔数据、第一\t光流、第一高度数据和第一角加速度数据，计算得到当前时刻的第一无人飞行器速度；所述第三计算模块，用于获取无人飞行器当前时刻的加速度数据，根据所述无人飞行器速度、所述加速度数据和所述时间间隔数据，计算得到下一时刻的预测速度；所述第四计算模块，用于根据所述时间间隔数据、第一高度数据、焦距数据、感光元件尺寸数据和所述预测速度，计算得到下一时刻的像素距离数据；所述第五计算模块，用于根据所述第一光流和所述像素距离数据，计算得到下一时刻的第二光流；所述第六计算模块，用于获取无人飞行器下一时刻的第二高度数据和第二角加速度数据，根据所述时间间隔数据、焦距数据、感光元件尺寸数据、第二光流、第二高度数据和第二角加速度数据，计算得到下一时刻的第二无人飞行器速度；所述第二无人飞行器速度为无人飞行器实时测速。5.根据权利要求4所述的无人飞行器实时测速系统，其特征在于，所述第一光流的计算方法采用金字塔模型、Kanade-Lucas-Tomasi算法或块匹配。6.根据权利要求4所述的无人飞行器实时测速系统，其特征在于，所述第一角加速度数据和第二角加速度数据为三维角加速度数据；所述加速度数据为三维加速度数据。