本公开涉及图片领域，更具体地涉及无人机图片处理方法和装置。
背景技术：
无人驾驶航空器(uav：unmannedairvehicle)是通过无线电遥控设备或机载计算机程控系统进行操控的不载人飞行器，简称无人机。相比于有人驾驶飞机而言，无人机结构简单、使用成本低，无论在军事还是民用领域均发挥着重要作用。
无人机搭载高分辨率数码相机、轻型光学相机、高清摄像机等，在无线遥控的情况下，可以在空中进行拍摄。无人机航拍具有清晰度高、灵活机动等优点，目前正广泛应用于军用、民用及日常生活的各个领域。
一般情况下，由无人机拍摄的图片可以实时返回给地面的控制终端，但所返回的图片未经有效的分类，用户操作起来极为不便。
技术实现要素：
本公开提供了一种无人机图片处理方法和装置，能够对无人机获取的图片进行清晰的分类，方便用户进行查看、下载等操作。
第一方面，提供了一种无人机图片处理方法，该方法包括：接收来自无人机的图片数据，其中图片数据被与和无人机相关的一个或多个标识相关联；对图片数据进行解析以获取一个或多个标识；以及根据解析出的一个或多个标识将图片分类到第一图库的与一个或多个标识相对应的子图库中。
第二方面，提供了一种无人机图片处理方法，该方法包括：获取图片数据；获取当图片数据被获取时的、和无人机相关的一个或多个标识；将一个或多个标识与图片数据相关联；以及将关联有一个或多个标识的图片数据发送给地面终端。
第三方面，提供了一种无人机图片处理装置，该装置包括：接收模块，被配置为接收来自无人机的图片数据，其中图片数据被与和无人机相关的一个或多个标识相关联；解析模块，被配置为对图片数据进行解析以获取一个或多个标识；以及分类模块，被配置为根据解析出的一个或多个标识将图片分类到第一图库的与一个或多个标识相对应的子图库中。
第四方面，提供了一种无人机图片处理装置，该装置包括：第一获取模块，被配置为获取图片数据；第二获取模块，被配置为获取当图片数据被获取时的、和无人机相关的一个或多个标识；关联模块，被配置为将一个或多个标识与图片数据相关联；以及发送模块，被配置为将关联有一个或多个标识的图片数据发送给地面终端。
根据本公开实施例的无人机图片处理方法和装置，通过将无人机获取的图片数据与一个或多个与无人机有关的标识相关联，并且根据一个或多个标识以及预定分类属性对无人机获取的图片进行分类，从而能够对无人机获得的图片进行清晰的分类，方便用户进行查看、下载等操作。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对本公开实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本公开的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本公开实施例的无人机图片传输系统的示意图；
图2是根据本公开实施例的无人机图片处理方法的流程图；
图3是根据本公开另一实施例的无人机图片处理方法的流程图；
图4是根据本公开又一实施例的无人机图片处理方法的流程图；
图5是根据本公开实施例的无人机图片处理装置的框图；
图6是根据本公开另一实施例的无人机图片处理装置的框图；
图7是能够实现图5和图6中所示的无人机图片处理装置的至少一部分的计算设备的示例性硬件架构的结构图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本公开的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1是根据本公开实施例的无人机图片传输系统的示意图。图片传输系统100包括安装在无人机上的图片采集发射部分110和地面终端处的图片接收显示部分120组成。图片采集发射部分110将拍摄的图片信息经过数字化压缩处理，以无线的方式，传输给地面终端的图片接收显示部分120，地面终端将接收到的信号经过解调解码在显示器上显示，以实现数字图片的远程实时传输功能。
根据功能需求，图片采集发射部分110可以包括图片采集模块111、编码模块112、存储模块113和传输模块114等，以上模块在机载部分可以实现无线图片的拍摄、编码和发射功能。图片采集模块111例如可以是高分辨率数码相机、高清摄像机等。编码模块112可以采用任何形式的图片编码方案。存储模块113可以是任何形式的易失或非易失性存储器。传输模块114可以进行无线电信号的发送。图片接收显示部分120可以包括传输模块121、显示模块122、解码模块123和存储模块124等，以上模块在地面终端处可以实现图片的接收、解码和显示功能。传输模块121可以进行无线电信号的接收。显示模块122可以是任何形式的显示器，例如，液晶显示器、led显示器等。解码模块123可以采用任何形式的图片解码方案，该解码方案可以与编码模块112所采用的编码方案相对应。存储模块124可以是任何形式的易失或非易失性存储器。
图2是根据本公开实施例的无人机图片处理方法200的流程图。图片处理方法200可在无人机侧执行。
在步骤s201，无人机获取图片数据。在一个实施例中，无人机通过其上载有的高清摄像机拍摄图片，并获得相应的图片数据。在一个实施例中，无人机可以通过与其他飞行器或地面终端的通信来获取图片。
在步骤s202，无人机获取当图片数据被获取时的、和无人机相关的一个或多个标识。该一个或多个标识可以是获取图片时刻与图片或无人机状态有关的信息，其包括但不限于：时间点、航点、飞行高度、飞行姿势、飞行速度、距目的地的距离等。时间点例如可以通过读取无人机系统时钟来获得，其可以基于图片被拍摄时的无人机的系统时刻或网络时刻。无人机航点例如可以通过任何定位技术(例如，gps(全球定位系统)定位、基站定位、wifi定位、ip定位、蓝牙定位、声波定位、场景识别定位等)来获得或通过与任何其他定位系统通信来获得，其可以基于图片被拍摄时由定位技术所确定的无人机所处的城市、城区、街道等信息。无人机飞行高度可以通过例如无人机机载数字气压计、雷达或卫星定位来获得。无人机飞行姿势例如可通过无人机机载电子陀螺仪来获得。无人机飞行速度例如可通过超波测速或空速管或微差压风速传感器获得。据目的地的距离例如可通过雷达测距或卫星测距来获得。此外该一个或多个标识还可包括飞行异常指示。该飞行异常指示可以指示图片是无人机在异常情况下拍摄的。这类异常情况可以包括但不限于：抖动异常、速度异常、航道异常等。飞行异常指示标识可以通过无人机的机载传感器所感测到的数据来获得。此外该一个或多个标识还可包括用于指示是哪次异常的异常编号以及用于指示所拍摄图片的顺序的本次异常过程中所拍摄图片的图片编号。
在步骤s203，无人机将所获取的一个或多个标识与图片数据相关联。在一个实施例中，无人机将该一个或多个标识写入图片数据的预定位置处(例如，帧头、预留字段等)。在另一实施例中，可以为图片设置相应的关联文件，使得无人机可以将该一个或多个标识存储到图片的关联文件中。在又一实施例中，无人机可以将该一个或多个标识存储到与图片相对应的数据库中。该数据库可在无人机处本地存储，或者可以存储在与无人机相关联的地面终端，或者可以存储在任何其他可与无人机及其地面终端进行远程通信的存储装置处。在又一实施例中，无人机可以将该一个或多个标识写入与图片相对应的扩展属性中。
在一个实施例中，飞行异常指示标识可以与所有在飞行异常情况下所获取的图片相关联，也就是说，所有在飞行异常情况下所获取的图片都被关联有飞行异常指示标识。在一个实施例中，飞行异常指示标识可以仅与在飞行异常开始和结束时所获取的图片相关联，也就是说，例如，当飞行异常开始时所获取的图片与飞行异常开始指示标识相关联，而当飞行异常结束时所获取的图片与飞行异常结束指示标识相关联。
在步骤s204，无人机将关联有一个或多个标识的图片数据发送到地面终端。
图3是根据本公开另一实施例的无人机图片处理方法300的流程图。在一个实施例中，无人机获取的图片(例如，航拍图片)包括静态图片和动态视频。
如图3所示，在步骤s301，由地面终端接收来自无人机的图片数据，该图片数据在无人机处已与和无人机相关的一个或多个标识相关联。在一个实施例中，该一个或多个标识可用于对接收到的图片进行分类。图片数据与该一个或多个标识的关联方式可以包括但不限于：一个或多个分类标识被写入图片数据的预定位置处；或者一个或多个分类标识被存储到图片的关联文件中；或者一个或多个分类标识被存储到图片对应的数据库中；或者一个或多个分类标识被写入图片对应的扩展属性中。
在步骤s302，对图片数据进行解析以获取一个或多个标识。对图片数据进行解析的方法包括对图片数据进行解调、解码、分析、提取等。在一个实施例中，对图片数据进行解析以获取一个或多个标识包括但不限于：从图片数据的预定位置处获取一个或多个标识；或者从图片数据的关联文件中获取一个或多个标识；或者从图片数据对应的数据库中获取一个或多个标识；或者从图片数据对应的扩展属性中获取一个或多个标识。
在步骤s303，根据解析出的一个或多个标识将图片分类到第一图库的与一个或多个标识相对应的子图库中。在步骤s202中解析出的一个或多个标识可以包括：时间点、航点、飞行高度、飞行姿势、飞行速度、距目的地的距离、飞行异常指示等。在一个实施例中，可以根据一个或多个标识、基于分类属性对图片进行分类。在一个实施例中，分类属性可以指示单个标识，从而可以将该单个标识相同的图片分类在一个子图库中。在一个实施例中，分类属性可以指示多个标识，从而可以将该多个标识分别相同的图片分类在一个子图库中。在一个实施例中，分类属性可以指示一个或多个分离的值，从而可以将包含该一个或多个分离值的标识的图片分类在一个子图库中。在一个实施例中，分类属性可以指示某一值的范围，从而可以将具有落入该范围的标识的图片分类在一个子图库中。在一个实施例中，分类属性可以指示某一阈值，从而可以将具有高于或低于该阈值的标识的图片分类在一个子图库中。
在一个实施例中，如果飞行异常指示标识包括飞行异常开始指示和飞行异常结束指示，则地面终端可以根据解析出的飞行异常开始指示和飞行异常结束指示以及图片传输序列来确定与该异常情况相关联的图片，并将这些图片分类到一个子图库中。在一个实施例中，如果解析到飞行异常开始指示，则将自飞行异常开始至飞行异常结束为止的含有该异常编号的一系列的图片分类到飞行异常子图库中。在一个实施例中，还可以基于图片编号对异常图片进行排序，这样可以显示异常过程中拍摄的图片。
在一个实施例中，第一图库可以是未下载图库。第一图库包括一个或多个子图库，每个子图库指示不同的分类属性。如果与图片相关联的一个或多个标识符合某一子图库的分类属性，则可以将该图片分类到该子图库。在一个实施例中，某一子图库的分类属性可以指示某一日期、该日期的某一时段、该日期的某一时刻等，如果图片的时间点信息处于这一日期、该日期的这一时段或该日期的这一时刻，则可将该图片分类到这一子图库中。在一个实施例中，某一子图库的分类属性可以指示某一城市、某一街道等，如果图片的航点信息处于这一城市、这一街道，则可将该图片分类到这一子图库中。在一个实施例中，某一子图库的分类属性可以指示某一航线，如果图片的航点信息处于该航线上，则可将该图片分类到这一子图库。
在一个实施例中，可以基于以上分类对图片进行显示。在一个实施例中，可以结合其他信息(例如，无人机的飞行航线信息、卫星地图和/或天气状况等)来更加直观的显示经分类的图片。
图4是根据本公开又一实施例的无人机图片处理方法400的流程图。如图4所示，步骤s401、s402和s403分别与图3中的步骤s301、s302和s303类似，在此不再赘述。
在步骤s404，用户可以基于分类对图片进行下载。在一个实施例中，用户可以基于如上文的根据一个或多个标识对图片进行的分类来批量下载图片数据。在一个实施例中，用户可以选择第一图库中的一个或多个子图库进行批量下载。在一个实施例中，用户也可以选择单个图片进行下载。经下载的图片可以存储到第二图库的相应子图库中。在一个实施例中，第二图库可以是已下载图库。第二图库与第一图库分离，从而可以避免混淆已下载图片和未下载图片。在一个实施例中，第二图库也包括一个或多个子图库，这些子图库的划分方式可以与第一图库相同或类似。在一个实施例中，经下载的图片可以根据各自的标识而被存储到第二图库的相应子图库中。在另一实施例中，经下载的图片基于其所属的第一图库的子图库与第二图库的子图库之间的映射关系而被存储到第二图库的相应子图库中。
图5是根据本公开实施例的无人机图片处理装置500的框图。图片处理装置500包括：第一获取模块501、第二获取模块502、关联模块503和发送模块504。第一获取模块501被配置为获取图片数据；第二获取模块502被配置为获取当图片数据被获取时的、和无人机相关的一个或多个标识；关联模块503被配置为将一个或多个标识与图片数据相关联；发送模块504被配置为将关联有一个或多个标识的图片数据发送给地面终端。该装置的每个模块的操作可以参照以上图2和图3所描述的方法的步骤。
图6是根据本公开实施例的无人机图片处理装置600的框图。图片处理装置600包括：接收模块601、解析模块602、分类模块603、显示模块604和下载模块605。接收模块601被配置为接收来自无人机的图片数据，其中图片数据与和无人机相关的一个或多个标识相关联。解析模块602被配置为对图片数据进行解析以获取一个或多个标识。分类模块603被配置为根据解析出的一个或多个标识将图片分类到第一图库的与一个或多个标识相对应的子图库中。显示模块604被配置为基于分类并结合诸如航线、地图、天气等其他信息来对图片进行显示。下载模块605被配置为基于分类对图片进行下载。该装置的每个单元的操作可以参照以上图2-图4所描述的方法的步骤。
结合图5和图6描述的无人机图片处理装置500和600的至少一部分可以由计算设备实现。图7是示出能够实现根据本公开实施例的无人机图片处理方法和装置的至少一部分的计算设备的示例性硬件架构的结构图。如图7所示，计算设备700包括输入设备701、输入接口702、中央处理器703、存储器704、输出接口705、以及输出设备706。其中，输入接口702、中央处理器703、存储器704、以及输出接口705通过总线710相互连接，输入设备701和输出设备706分别通过输入接口702和输出接口705与总线710连接，进而与计算设备700的其他组件连接。例如，输入设备701接收来自外部的输入信息，并通过输入接口702将输入信息传送到中央处理器703；中央处理器703基于存储器704中存储的计算机可执行指令对输入信息进行处理以生成输出信息，将输出信息临时或者永久地存储在存储器704中，然后通过输出接口705将输出信息传送到输出设备706；输出设备706将输出信息输出到计算设备700的外部。
也就是说，图5和图6所示的无人机图片处理装置500和600也可以被实现为包括存储有计算机可执行指令的存储器；以及处理器，该处理器在执行计算机可执行指令时可以实现结合图2-图4描述的无人机图片处理方法。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本公开实施例方案的目的。
以上所述，仅为本公开的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应以权利要求的保护范围为准。