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摘要：本发明属于智能控制与图像分析的技术领域，更具体地，涉及一种基于预定航线和自主控制的无人机机群河道智能巡检方法、系统及计算机可读存储介质。所述方法包括获取河道的精确地理信息；规划无人机机群飞行航线；进行实时识别与巡检；执行无间断巡检；异常检测与取证；巡检完毕之后无人机机群的巡检数据会被整合到系统中，并生成巡检记录报告。本发明解决了无法充分利用集群优势进行高效协同，导致无人机巡检时无法获取河道细粒度的信息，无法做到精细巡检的问题。

主权项：1.一种基于预定航线和自主控制的无人机机群河道智能巡检方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取河道的精确地理信息，数据格式形式为河道河岸线的GPS坐标点信息；S2、根据获取的河道河岸线的GPS坐标点信息得到河道河岸线，并规划无人机机群飞行航线；所述根据获取的河道河岸线的GPS坐标点信息得到河道河岸线具体为：若获取的河道河岸线的GPS坐标点信息是矢量数据，将其等间距离散化，形成等间距离散点，然后，这些点用直线相连形成的线近似为河道河岸线；若获取的河道河岸线的GPS坐标点信息已经是离散点相连形成的近似曲线，则以近似曲线为河道河岸线，同时，将已有离散点进行等间距取值得到等间距离散点；所述规划无人机机群飞行航线包括：S21、无人机机群一共有N架无人机，两条河道河岸线宽度为L，无人机机群呈一排前进，则每个无人机巡检的宽度应为： （1）；无人机航线在宽度的中线位置，那么第k架无人机的航线位置即航点应为： （2）；公式（2）中，k=1，2，……，N；S22、由河道河岸线一边侧开始编写无人机的航点ID：无人机α，无人机β，……，无人机ε；然后以等间距离散点的一端为开始端进行航点标定，等间距的为无人机的航点ID编写下标即从1~n，n为离散点总数，得到无人机航点集合：{无人机α1、无人机α2、……、无人机αn}、……、{无人机ε1、无人机ε2、……、无人机εn}；S23、对每个无人机的航点进行拟合，得到无人机机群飞行航线；S3、在航线任务执行时，每架无人机运行基于Yolov8的深度学习模型对捕捉到的图像进行目标检测和分割，进行实时识别；所述航线任务执行时还包括在河岸变宽或变窄时进行自动变焦：最边缘两侧无人机河道河岸线距离无人机画面最近边缘的像素宽度，即河道河岸线外区域的像素宽度；最边缘两侧无人机河道河岸线距离无人机画面几何中心的像素宽度为；无人机云台相机画面像素宽度；则、和的关系为： （3）；两架相邻无人机的画面的重叠率的计算公式为： （4）；若河道河岸线宽度变化，则随之变化，预设重叠率阈值，当重叠率大于重叠率阈值时，无人机进行自动变焦，新的放大倍数F为： （5）；公式（5）中，F’为河道河岸线宽度变化的放大倍数，为河道河岸线宽度变化前的最边缘两侧无人机河道河岸线距离无人机画面几何中心的像素宽度的值；S4、执行无间断巡检，无人机执行任务期间缺电返回车载机巢进行电池更换后，无人机再次起飞，无缝继续巡检工作；S5、巡检过程中若检测有异常情况，暂停当前航线，悬停在目标上方，对目标进行变焦，将目标放大并进行详细记录取证，取证完毕继续执行任务；S6、巡检完毕之后无人机机群的巡检数据会被整合到系统中，并生成巡检记录报告。

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