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申请/专利权人：国网四川省电力公司乐山供电公司

摘要：本发明公开了无人机登塔防坠装置挂装控制方法、系统、终端及介质，涉及无人机技术领域，其技术方案要点是：本发明基于深度学习的计算机视觉及双目深度立体视觉等人工智能算法，代替飞手操作最难的防坠装置的挂装，实现防坠装置的自动挂装，仅需要将无人机从杆塔附近地面垂直起飞，待无人机飞行高度高于杆塔一定距离后保持悬停，在无人机自动选择对应的挂载点并启动自动挂取功能，可自动完成以往只能由高阶飞手完成的高难度挂装操作，大幅降低班组对高阶飞手的需求。

主权项：1.无人机登塔防坠装置挂装控制方法，其特征是，包括以下步骤：控制挂载防坠装置的无人机飞行至输电杆塔中的挂载区上方；通过无人机配置的摄像头采集挂载区的第一图像信息，从第一图像信息中识别出至少一组对称的挂载点；采用单目神经推理与双目深度的融合算法计算出各个挂载点的挂载距离；根据无人机的挂载方位构建约束条件，从所有挂载点中选取挂载距离最小的最优挂载点；结合最优挂载点的分布方向和无人机的挂载方位确定无人机的航向校正角；根据最优挂载点的挂载距离和无人机的航向校正角控制无人机水平飞行至最优挂载点的正上方；根据最优挂载点的挂载距离控制无人机竖向飞行，以使防坠装置在最优挂载点挂装完成；所述采用单目神经推理与双目深度的融合算法计算出各个挂载点的挂载距离的过程具体为：对双目相机系统进行标定，确定相机的内参数和外参数，内参数包括焦距和光心坐标，外参数包括两个摄像头之间的相对位置关系；在两个摄像头所采集的左右两个视图图像中分别提取特征点，并采用SIFT、SURF和或ORB算法进行左右两个视图中特征点的匹配；计算每对匹配的特征点在左右两个视图图像平面上的视差，视差为水平方向上的位移；根据相机的内参数、基线长度和视差计算出每个特征点的三维深度；将特征点的三维深度与对应特征点在左右两个视图图像中的平面坐标结合，得到对应特征点在三维空间中的坐标；以无人机为三维空间中的原点，根据特征点在三维空间中的坐标确定各个挂载点的挂载距离；在相机上运行挂载点识别检测，将识别结果与双目立体视差深度结果融合在一起，立体视差结果基于半全局匹配实时并行生成，然后将识别目标的深度数据重新投影在物理空间中的3D位置。

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