(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210411358.8 (22)申请日 2022.04.19 (71)申请人 郑州航空工业管理学院 地址 450000 河南省郑州市二七区大 学中 路2号 (72)发明人 王军　姚飞　王红梅　 (74)专利代理 机构 郑州丞企知识产权代理事务 所(普通合伙) 41204 专利代理师 柳恒雨　李慧敏 (51)Int.Cl. G06V 20/17(2022.01) G06V 20/10(2022.01) G06V 10/58(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/74(2022.01)G06V 10/762(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G08B 21/10(2006.01) (54)发明名称 基于无人机的天空一体化大数据 防汛预警 系统 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术领域， 具体涉及一 种基于无人机的天空一体化大数据防汛预警系 统。 该系统利用图像信息采集模块和图像数据整 合模块获得多个表示相同位置不同时间的定点 图像集以及对应的波 段图像集。 利用代表波 段提 取模块分析波段图像集中的变化特征， 进而获得 响应波段， 将相同变化特征的响应波段分组分 析， 获得代表波段。 代表图像提取模块利用定点 图像集中高光谱图像中代表波段信息的占比作 为特征权重， 根据特征权重调整相邻高光谱图像 的相似性， 根据第二相似性获得多个图像子集， 以每个图像子集的样本中心作为代表图像。 通过 预警模块处理代表图像获得防汛等级。 本发明提 取代表波段， 进一步提取代表图像， 降低了传输 数据的数据量， 提高了防汛预警系统的效率。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114842357 A 2022.08.02 CN 114842357 A 1.一种基于无人机的天空一体化大数据防汛预警系统， 其特征在于， 所述系统包括： 图 像信息采集模块、 图像数据整合模块、 代 表波段提取模块、 代 表图像提取模块和预警模块； 所述图像信息采集模块用于通过多个无 人机采集 不同飞行往返轨 迹下的高光谱图像； 所述图像数据整合模块用于将相同采样位置的所述高光谱图像根据采样时刻排序， 获 得多个定点图像集； 将每个所述定点图像集中的所述高光谱图像分解为多个波段图像， 获 得多个波段图像集； 所述代表波段提取模块用于获取所述波段图像集的波段相邻帧差图像集， 获得每个波 段相邻帧差图像的字典矩阵的熵， 获得波段相邻帧差熵序列； 获取所述波段相邻帧差熵序 列的变化特征； 将所述变化特征大于预设变化特征阈值的所述波段图像集对应的波段作为 预选响应波段； 根据每个波段在所有 所述定点图像集中作为预选响应波段的数量 获得置信 度， 以所述置信度大于预设置信度阈值的波段作为响应波段； 根据所述定点图像集中的不 同所述响应波段之 间所述变化特征的相似性对所述响应波段进行分组， 获得多个响应波段 组； 以所述响应波段组中样本中心对应的波段作为代 表波段； 所述代表图像提取模块用于获取所述定点图像集中相邻帧的所述高光谱图像的字典 矩阵之间的第一相似性； 以每个所述高光谱图像中代表波段图像的字典矩阵的熵与所有 所 述波段图像的字典矩阵的熵的累加值的比值作为特征权重； 以相 邻帧的所述高光谱图像的 平均特征权重和所述第一相似性的乘积作为第二相似性， 根据所述第二相似性将所述定点 图像集分为多个图像子集； 以所述图像子集中样本中心对应的所述高光谱图像作为代表图 像； 所述预警模块用于将所述代 表图像输入预 先训练好的神经网络中， 输出防汛等级。 2.根据权利要求1所述的一种基于无人机的天空一体化大数据防汛预警系统， 其特征 在于， 所述获取 所述波段相邻帧差熵序列的变化特 征包括： 以所述波段相邻帧差熵序列的标准差与 均值的比值作为离 散系数； 以最大波段相邻帧差熵对应的相邻帧中前一时刻下的所述波段图像的字典矩阵的熵 作为基准熵， 以所述 最大波段相邻帧差熵与所述基准熵的比值作为变化 率； 以所述离 散系数和所述变化 率作为所述变化特 征。 3.根据权利要求1所述的一种基于无人机的天空一体化大数据防汛预警系统， 其特征 在于， 所述根据每个波段在所有 所述定点图像集中作为预选响应波段的数量 获得置信度包 括： 以每个波段在所有所述定点图像集中作为预选响应波段的数量与定点图像集数量的 比值作为所述置信度。 4.根据权利要求1所述的一种基于无人机的天空一体化大数据防汛预警系统， 其特征 在于， 所述根据所述定点图像集中的不同所述响应波段之 间所述变化特征的相似性对所述 响应波段进行分组， 获得多个响应波段组包括： 以所述变化特征之间的余弦相似度作为所述变化特征的相似性， 根据 预设响应波段组 数量利用层次聚类算法将所述响应波段分组， 获得多个聚类簇和多个孤立样本； 获得所述 孤立样本与所述聚类簇中所有样本的相似性， 将所述孤立样本加入至最大相似性对应的所 述聚类簇中， 获得多个所述响应波段组。 5.根据权利要求1所述的一种基于无人机的天空一体化大数据防汛预警系统， 其特征权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114842357 A 2在于， 所述以所述响应波段组中样本中心对应的波段作为代 表波段包括： 获取所述响应波段组中每个所述响应波段与其他响应波段之间所述变化特征的相似 性的累加值； 以最大累加值对应的所述响应波段作为所述代 表波段。 6.根据权利要求1所述的一种基于无人机的天空一体化大数据防汛预警系统， 其特征 在于， 所述 获取所述定点图像集中相 邻帧的所述高光谱图像的字典矩阵之 间的第一相似性 包括： 将字典矩阵按照首尾相连的方式构建为字典向量； 以所述定点图像集中相邻帧的所述 高光谱图像的所述字典向量之间的余弦相似度作为所述第一相似性。 7.根据权利要求1所述的一种基于无人机的天空一体化大数据防汛预警系统， 其特征 在于， 所述 根据所述第二相似性将所述顶点图像集分为多个图像子集包括： 根据所述定点图像集中相邻帧的所述高光谱图像之间的所述第二相似性获得第二相 似性序列； 利用多阈值分割处理所述第二相似性序列， 获得多个子序列， 以所述子序列对应 的多个所述高光谱图像作为所述图像子集。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114842357 A 3