水上充气无人船智能控制方法和系统与流程

1.本技术涉及智能控制技术领域，例如涉及一种水上充气无人船智能控制方法和系统。


背景技术：

2.近年来随着通信和控制技术的进步，无人船表演得到了越来越广泛的应用。无人船不需要人员操控，通过接收控制指令即可按照剧本内容进行表演。例如无人船共有10艘，所有无人船先航行至第一位置表演，然后航行至第二位置表演。
3.现有技术例如cn111381593a公开了控制无人船将无人机移送至起飞位置，控制无人机在起飞位置从无人船上起飞，以在空中进行编队表演。现有技术例如cn114355878a公开了控制无人船按照预设路径航行；以及控制无人机跟随无人船同步飞行于无人船上方，以呈现预设形状。当存在多个无人船时，上述现有技术无法确定各个无人船的航行路线，且上述现有技术在无人船表演的过程中需要无人机的配合，导致无人船表演的成本较高。
4.综上所述，现有技术存在无法确定各个无人船的航行路线，且无人船表演的成本较高的问题。


技术实现要素：

5.本技术目的在于：提供一种水上充气无人船智能控制方法和系统，其能够解决现有技术存在无法确定各个无人船的航行路线，且无人船表演的成本较高的问题。
6.为达到上述目的，本技术提供了一种水上充气无人船智能控制方法，应用于无人船集群中的主船控制器和备用主船控制器上，所述主船控制器和所述备用主船控制器通过通信链路连接岸基服务器和所述无人船集群中的其他无人船的控制器，所述方法包括：
7.获取所述岸基服务器的表演脚本；
8.检测所述无人船集群中的每个所述无人船的当前位置；
9.根据所述表演脚本采用自适应算法计算出每个所述无人船的目标位置；
10.根据各个所述无人船的所述目标位置和所述当前位置制定出对应的航行路线；
11.将每个所述航行路线发送至对应的所述无人船，以使每个所述无人船按照所述航行路线航行至对应的所述目标位置。
12.优选地，所述根据所述表演脚本采用自适应算法计算出每个所述无人船的目标位置，包括：
13.检测所述无人船集群中的每个所述无人船的航行速度；
14.计算所有所述无人船的所述航行速度的平均值，得到平均速度；
15.根据所述平均速度计算目标帧数；
16.根据所述目标帧数使用多帧差分法并结合所述表演脚本，确定每个所述无人船的所述目标位置。
17.优选地，所述根据所述目标帧数使用多帧差分法并结合所述表演脚本，确定每个
所述无人船的所述目标位置，包括：
18.搜寻与每个所述无人船对应的目标区域；
19.检测所述目标区域是否与所述表演脚本匹配，若是，则将所述目标区域作为所述目标位置。
20.优选地，所述搜寻与每个所述无人船对应的目标区域，包括：
21.选取像素数量，按照所述像素数量对每个所述无人船对应的航行图像进行区域划分，得到多个待选区域；
22.通过如下公式搜寻与每个所述无人船对应的运动区域：
[0023][0024]
其中，为第i个所述无人船的第k张所述航行图像的第s个所述待选区域，为第i个所述无人船的第k+n张所述航行图像的第s个所述待选区域，为第i个所述无人船的第k-n张所述航行图像的第s个所述待选区域，为第i个所述无人船的第k张航行图像的第s个所述运动区域，∩为取交集运算；
[0025]
检测所述运动区域的平均值是否大于或等于第一区域阈值，若是，则将所述运动区域作为所述目标区域。
[0026]
优选地，所述根据所述平均速度计算目标帧数，包括：
[0027]
通过如下公式计算所述目标帧数：
[0028][0029]
其中，h为所述目标帧数，a为第一映射参数，b为第二映射参数，为平均速度，exp为以自然常数为底的指数函数。
[0030]
优选地，所述根据所述目标帧数使用多帧差分法并结合所述表演脚本，确定每个所述无人船的所述目标位置之前，还包括：
[0031]
实时采集所述无人船集群的原始视频；
[0032]
使用引导滤波对所述原始视频进行去噪，得到去噪视频；
[0033]
使用伽马变换法对所述去噪视频进行对比度增强，得到所述航行视频；
[0034]
从所述航行视频中提取多张所述航行图像，所述航行图像的数量大于或等于所述目标帧数。
[0035]
优选地，所述根据各个所述无人船的所述目标位置和所述当前位置制定出对应的航行路线，包括：
[0036]
计算每个所述无人船的所述目标位置和所述当前位置的直线路线；
[0037]
检测各个所述直线路线是否有交叉，若否，则将每个所述直线路线作为对应的所述无人船的所述航行路线。
[0038]
优选地，所述将所述运动区域作为所述目标区域之后，还包括：
[0039]
根据第二区域阈值对所述目标区域进行二值化。
[0040]
本技术提供了一种水上充气无人船智能控制系统，应用于无人船集群中的主船控制器和备用主船控制器上，所述主船控制器和所述备用主船控制器通过通信链路连接岸基服务器和所述无人船集群中的其他无人船的控制器，所述系统包括：
[0041]
表演脚本获取模块，用于获取所述岸基服务器的表演脚本；
[0042]
当前位置检测模块，用于检测所述无人船集群中的每个所述无人船的当前位置；
[0043]
目标位置计算模块，用于根据所述表演脚本采用自适应算法计算出每个所述无人船的目标位置；
[0044]
航行路线制定模块，用于根据各个所述无人船的所述目标位置和所述当前位置制定出对应的航行路线；
[0045]
航行路线发送模块，用于将每个所述航行路线发送至对应的所述无人船，以使每个所述无人船按照所述航行路线航行至对应的所述目标位置。
[0046]
优选地，所述目标位置计算模块包括：
[0047]
航行速度计算单元，用于检测所述无人船集群中的每个所述无人船的航行速度；
[0048]
平均速度计算单元，用于计算所有所述无人船的所述航行速度的平均值，得到平均速度；
[0049]
目标帧数计算单元，用于根据所述平均速度计算目标帧数；
[0050]
目标位置确定单元，用于根据所述目标帧数使用多帧差分法并结合所述表演脚本，确定每个所述无人船的所述目标位置。
[0051]
本技术的一种水上充气无人船智能控制方法，应用于无人船集群中的主船控制器和备用主船控制器上，主船控制器和备用主船控制器通过通信链路连接岸基服务器和无人船集群中的其他无人船的控制器，方法包括获取岸基服务器的表演脚本，检测无人船集群中的每个无人船的当前位置。根据表演脚本采用自适应算法计算出每个无人船的目标位置，根据各个无人船的目标位置和当前位置制定出对应的航行路线。将每个航行路线发送至对应的无人船，以使每个无人船按照航行路线航行至对应的目标位置。由于无人船属于运动的目标，上述方法采用的自适应算法可以根据无人船的航行速度使用多帧差分法，计算出航行中的无人船的目标位置。根据不同无人船的航行速度计算不同无人船的目标位置，能够有效地防止目标区域丢失或误判，从而准确地确定出每个无人船的目标位置。在每个无人船的目标位置准确的情况下，按照所有无人船的航行路线为直线且不交叉的前提制定各个无人船对应的航行路线，以使每个无人船按对应的航行路线航行至目标位置，具有较高的无人船表演效率。由于不需要使用无人机，因此上述方法具有较低的无人船表演成本。
附图说明
[0052]
图1为一实施例的水上充气无人船智能控制方法的流程示意图；
[0053]
图2为一实施例的确定每个无人船的目标位置的流程示意图；
[0054]
图3为一实施例的提取航行图像的流程示意图；
[0055]
图4为一实施例的水上充气无人船智能控制系统的结构示意框图。
[0056]
本技术目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0057]
为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不
用于限定本技术。
[0058]
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“上述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在特征、整数、步骤、操作、元件、模块和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、模块、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一模块和全部组合。
[0059]
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
[0060]
在一个实施例中，参照图1，是本技术公开的水上充气无人船智能控制方法的流程示意图，水上充气无人船智能控制方法应用于无人船集群中的主船控制器和备用主船控制器上，所述主船控制器和所述备用主船控制器通过通信链路连接岸基服务器和所述无人船集群中的其他无人船的控制器，所述方法包括：
[0061]
s1：获取所述岸基服务器的表演脚本。
[0062]
用户可以将表演脚本通过无线连接或有线连接的方式将表演脚本上传至岸基服务器，无人船集群的引导无人船的主船控制器或备用主船控制器与岸基服务器建立通信链路，引导无人船获取岸基服务器的表演脚本。
[0063]
优选地，引导无人船的主船控制器或备用主船控制器获取与岸基服务器的通信信号，检测该通信信号的强度是否大于或等于通信信号阈值，若是，则说明引导无人船当前处于岸基服务器的信号覆盖范围之内，引导无人船的主船控制器或备用主船控制器向岸基服务器发送获取表演脚本的请求，接收岸基服务器反馈的表演脚本。
[0064]
s2：检测所述无人船集群中的每个所述无人船的当前位置。
[0065]
若无人船集群处于岸基服务器的信号覆盖范围内，引导无人船的主船控制器或备用主船控制器向岸基服务器发送获取当前位置的请求，接收岸基服务器返回的每个无人船的当前位置。
[0066]
s3：根据所述表演脚本采用自适应算法计算出每个所述无人船的目标位置。
[0067]
步骤s3包括以下步骤s31-s34：
[0068]
s31：检测所述无人船集群中的每个所述无人船的航行速度；
[0069]
s32：计算所有所述无人船的所述航行速度的平均值，得到平均速度；
[0070]
s33：根据所述平均速度计算目标帧数；
[0071]
通过如下公式计算所述目标帧数：
[0072][0073]
其中，h为所述目标帧数，a为第一映射参数，b为第二映射参数，为平均速度，exp为以自然常数为底的指数函数。
[0074]
对计算得到的目标帧数进行四舍五入或向下取整，使得目标帧数为整数。
[0075]
可选地，将第一映射参数和第二映射参数均设置为1。
[0076]
平均速度越大，说明对应的无人船集群的航行速度越快，多帧差分法需要使用的目标帧数越小，能够更精确地提取出每个无人船的目标位置。
[0077]
s34：根据所述目标帧数使用多帧差分法并结合所述表演脚本，确定每个所述无人船的所述目标位置。
[0078]
优选地，可以使用冒泡排序法对所有无人船的航行速度进行升序排列或降序排列，得到航行速度序列。若航行速度序列共包含n个航行速度，将航行速度序列中第1个航行速度至第a个航行速度去除，并将第n-a个航行速度至第n个航行速度去除，以避免极端情况下航行速度过慢的无人船和航行速度过快的无人船对平均速度造成的影响。a可以为2，也可以为3，此处不作限定。
[0079]
根据无人船的航行速度使用多帧差分法，计算出航行中的无人船的目标位置。根据不同无人船的航行速度计算不同无人船的目标位置，能够有效地防止目标区域丢失或误判，从而准确地确定出每个无人船的目标位置。
[0080]
s4：根据各个所述无人船的所述目标位置和所述当前位置制定出对应的航行路线。
[0081]
计算每个所述无人船的所述目标位置和所述当前位置的直线路线；
[0082]
检测各个所述直线路线是否有交叉，若否，则将每个所述直线路线作为对应的所述无人船的所述航行路线。
[0083]
直线路线是无人船的目标位置与当前位置之间的最短距离，检测各个无人船对应的直线路线是否有交叉，若否，则说明各个无人船在航行至对应的目标位置的过程中相互之间不会发生碰撞，将每个直线路线作为对应的无人船的航行路线，能够保证每个无人船以最高的效率航行至目标位置。
[0084]
s5：将每个所述航行路线发送至对应的所述无人船，以使每个所述无人船按照所述航行路线航行至对应的所述目标位置。
[0085]
引导无人船将航行路线发送至无人船集群中的其他无人船的控制器，以控制其他无人船按照对应的航行路线航行至目标位置。引导无人船按照对应的航行路线航行至目标位置，引导无人船可以在向其他无人船发送航行路线的过程中向目标位置航行，也可以在将其他无人船的航行路线发送完毕之后向目标位置航行。
[0086]
本技术实施例的一种水上充气无人船智能控制方法，应用于无人船集群中的主船控制器和备用主船控制器上，主船控制器和备用主船控制器通过通信链路连接岸基服务器和无人船集群中的其他无人船的控制器，方法包括获取岸基服务器的表演脚本，检测无人船集群中的每个无人船的当前位置。根据表演脚本采用自适应算法计算出每个无人船的目标位置，根据各个无人船的目标位置和当前位置制定出对应的航行路线。将每个航行路线发送至对应的无人船，以使每个无人船按照航行路线航行至对应的目标位置。由于无人船属于运动的目标，上述方法采用的自适应算法可以根据无人船的航行速度使用多帧差分法，计算出航行中的无人船的目标位置。根据不同无人船的航行速度计算不同无人船的目标位置，能够有效地防止目标区域丢失或误判，从而准确地确定出每个无人船的目标位置。在每个无人船的目标位置准确的情况下，按照所有无人船的航行路线为直线且不交叉的前
提制定各个无人船对应的航行路线，以使每个无人船按对应的航行路线航行至目标位置，具有较高的无人船表演效率。由于不需要使用无人机，因此上述方法具有较低的无人船表演成本。
[0087]
在一个实施例中，参照图2，所述根据所述目标帧数使用多帧差分法并结合所述表演脚本，确定每个所述无人船的所述目标位置，包括：
[0088]
s341：搜寻与每个所述无人船对应的目标区域。
[0089]
选取像素数量，按照所述像素数量对每个所述无人船对应的航行图像进行区域划分，得到多个待选区域；
[0090]
例如，航行图像的尺寸为500
×
500，选取像素的数量可以为100
×
100，即像素数量为10000，可以将每个无人船对应的航行图像划分为25个待选区域。
[0091]
通过如下公式搜寻与每个所述无人船对应的运动区域：
[0092][0093]
其中，为第i个所述无人船的第k张所述航行图像的第s个所述待选区域，为第i个所述无人船的第k+n张所述航行图像的第s个所述待选区域，为第i个所述无人船的第k-n张所述航行图像的第s个所述待选区域，为第i个所述无人船的第k张航行图像的第s个所述运动区域，∩为取交集运算；
[0094]
所有的航行图像均为灰度图像或彩色图像，若航行图像为彩色图像，航行图像中每个像素点的像素值为rgb三通道的平均值，本技术实施例以航行图像为灰度图像为例。
[0095]
表示第i个所述无人船的第k+n张所述航行图像的第s个所述待选区域与第i个所述无人船的第k张所述航行图像的第s个所述待选区域的差值的绝对值。表示第i个所述无人船的第k张所述航行图像的第s个所述待选区域与第i个所述无人船的第k-n张所述航行图像的第s个所述待选区域的差值的绝对值。
[0096]
相比于不同航行图像的同一坐标的像素点参与运算，通过对待选区域的差值取交集，能够一次性计算出一个运动区域，具有更高的运算效率。
[0097]
检测所述运动区域的平均值是否大于或等于第一区域阈值，若是，则将所述运动区域作为所述目标区域。
[0098]
当运动区域的平均值大于或等于第一区域阈值时，说明对应的无人船运动充分，目标帧数的选择是合适的，将运动区域作为目标区域。
[0099]
所述将所述运动区域作为所述目标区域之后，还包括：
[0100]
根据第二区域阈值对所述目标区域进行二值化。
[0101]
将目标区域中大于或等于第二区域阈值的像素点的像素值设置为1，将目标区域中小于第二区域阈值的像素点的像素值设置为0。
[0102]
s342：检测所述目标区域是否与所述表演脚本匹配，若是，则将所述目标区域作为所述目标位置。
[0103]
可以检测目标区域是否在表演脚本的表演路线的范围之内，也可以获取表演脚本中的多个关键位置，检测目标区域是否在关键位置的范围之内。
[0104]
若目标区域与所述表演脚本匹配，将所述目标区域作为所述目标位置。
[0105]
如上所述，所述根据所述目标帧数使用多帧差分法并结合所述表演脚本，确定每个所述无人船的所述目标位置，包括搜寻与每个所述无人船对应的目标区域。检测所述目标区域是否与所述表演脚本匹配，若是，则将所述目标区域作为所述目标位置。可以检测目标区域是否在表演脚本的表演路线的范围之内，也可以获取表演脚本中的多个关键位置，检测目标区域是否在关键位置的范围之内。将与表演脚本匹配的目标区域作为目标位置，可以进一步地保证目标位置的准确性。
[0106]
在一个实施例中，参照图3，所述根据所述目标帧数使用多帧差分法并结合所述表演脚本，确定每个所述无人船的所述目标位置之前，还包括：
[0107]
s33’：实时采集所述无人船集群的原始视频。
[0108]
可以在引导无人船上设置多个摄像头，本技术实施例以摄像头为鱼眼摄像头为例，以拍摄引导无人船360度范围内的视频，并在除引导无人船以外的其他无人船中选择一个无人船，在该无人船上设置一个或多个鱼眼摄像头，用于拍摄引导无人船的视频。将引导无人船和另一个设置有鱼眼摄像头的无人船拍摄的视频作为无人船集群的原始视频。
[0109]
s34’：使用引导滤波对所述原始视频进行去噪，得到去噪视频。
[0110]
将原始视频拆分为多张原始图像，引导滤波通过一个引导图对所有原始图像进行去噪，得到多张去噪后图像，将所有去噪后图像组成去噪视频。
[0111]
引导滤波能够在去除原始视频的图像噪声的同时较好地保留原始视频中的各个无人船的轮廓。
[0112]
s35’：使用伽马变换法对所述去噪视频进行对比度增强，得到所述航行视频。
[0113]
伽马变换法中的伽马参数可以设置为大于1，也可以设置为小于1，当伽马参数大于1时，扩展去噪视频的高灰度值；当伽马参数小于1时，扩展去噪视频的低灰度值。
[0114]
s36’：从所述航行视频中提取多张所述航行图像，所述航行图像的数量大于或等于所述目标帧数。
[0115]
按照预设频率从航行视频中提取多张航行图像，航行图像的数量大于或等于目标帧数，能够按照目标帧数筛选出可以用于多帧差分法的航行图像。
[0116]
如上所述，所述根据所述目标帧数使用多帧差分法并结合所述表演脚本，确定每个所述无人船的所述目标位置之前，还包括实时采集所述无人船集群的原始视频，使用引导滤波对所述原始视频进行去噪，得到去噪视频。使用伽马变换法对所述去噪视频进行对比度增强，得到所述航行视频。从所述航行视频中提取多张所述航行图像，所述航行图像的数量大于或等于所述目标帧数。按照预设频率从航行视频中提取多张航行图像，航行图像的数量大于或等于目标帧数，能够按照目标帧数筛选出可以用于多帧差分法的航行图像。
[0117]
参照图4，是本技术公开的一种水上充气无人船智能控制系统的结构示意框图，水上充气无人船智能控制系统应用于无人船集群中的主船控制器和备用主船控制器上，所述主船控制器和所述备用主船控制器通过通信链路连接岸基服务器和所述无人船集群中的其他无人船的控制器，所述系统包括：
[0118]
表演脚本获取模块10，用于获取所述岸基服务器的表演脚本；
[0119]
当前位置检测模块20，用于检测所述无人船集群中的每个所述无人船的当前位置；
[0120]
目标位置计算模块30，用于根据所述表演脚本采用自适应算法计算出每个所述无
人船的目标位置；
[0121]
航行路线制定模块40，用于根据各个所述无人船的所述目标位置和所述当前位置制定出对应的航行路线；
[0122]
航行路线发送模块50，用于将每个所述航行路线发送至对应的所述无人船，以使每个所述无人船按照所述航行路线航行至对应的所述目标位置。
[0123]
如上所述，水上充气无人船智能控制系统能够实现水上充气无人船智能控制方法。
[0124]
在一个实施例中，所述目标位置计算模块30包括：
[0125]
航行速度计算单元，用于检测所述无人船集群中的每个所述无人船的航行速度；
[0126]
平均速度计算单元，用于计算所有所述无人船的所述航行速度的平均值，得到平均速度；
[0127]
目标帧数计算单元，用于根据所述平均速度计算目标帧数；
[0128]
目标位置确定单元，用于根据所述目标帧数使用多帧差分法并结合所述表演脚本，确定每个所述无人船的所述目标位置。
[0129]
在一个实施例中，所述目标位置确定单元包括：
[0130]
目标区域搜索子单元，用于搜寻与每个所述无人船对应的目标区域；
[0131]
目标位置确定子单元，用于检测所述目标区域是否与所述表演脚本匹配，若是，则将所述目标区域作为所述目标位置。
[0132]
在一个实施例中，所述水上充气无人船智能控制系统还包括：
[0133]
原始视频采集模块，用于实时采集所述无人船集群的原始视频；
[0134]
原始视频去噪模块，用于使用引导滤波对所述原始视频进行去噪，得到去噪视频；
[0135]
对比度增强模块，用于使用伽马变换法对所述去噪视频进行对比度增强，得到所述航行视频；
[0136]
航行图像提取模块，用于从所述航行视频中提取多张所述航行图像，所述航行图像的数量大于或等于所述目标帧数。
[0137]
在一个实施例中，所述航行路线制定模块40包括：
[0138]
直线路线计算单元，用于计算每个所述无人船的所述目标位置和所述当前位置的直线路线；
[0139]
路线交叉检测单元，用于检测各个所述直线路线是否有交叉，若否，则将每个所述直线路线作为对应的所述无人船的所述航行路线。
[0140]
还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个...”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0141]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的
一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

技术特征：
1.一种水上充气无人船智能控制方法，其特征在于，应用于无人船集群中的主船控制器和备用主船控制器上，所述主船控制器和所述备用主船控制器通过通信链路连接岸基服务器和所述无人船集群中的其他无人船的控制器，所述方法包括：获取所述岸基服务器的表演脚本；检测所述无人船集群中的每个所述无人船的当前位置；根据所述表演脚本采用自适应算法计算出每个所述无人船的目标位置；根据各个所述无人船的所述目标位置和所述当前位置制定出对应的航行路线；将每个所述航行路线发送至对应的所述无人船，以使每个所述无人船按照所述航行路线航行至对应的所述目标位置。2.根据权利要求1所述的水上充气无人船智能控制方法，其特征在于，所述根据所述表演脚本采用自适应算法计算出每个所述无人船的目标位置，包括：检测所述无人船集群中的每个所述无人船的航行速度；计算所有所述无人船的所述航行速度的平均值，得到平均速度；根据所述平均速度计算目标帧数；根据所述目标帧数使用多帧差分法并结合所述表演脚本，确定每个所述无人船的所述目标位置。3.根据权利要求2所述的水上充气无人船智能控制方法，其特征在于，所述根据所述目标帧数使用多帧差分法并结合所述表演脚本，确定每个所述无人船的所述目标位置，包括：搜寻与每个所述无人船对应的目标区域；检测所述目标区域是否与所述表演脚本匹配，若是，则将所述目标区域作为所述目标位置。4.根据权利要求3所述的水上充气无人船智能控制方法，其特征在于，所述搜寻与每个所述无人船对应的目标区域，包括：选取像素数量，按照所述像素数量对每个所述无人船对应的航行图像进行区域划分，得到多个待选区域；通过如下公式搜寻与每个所述无人船对应的运动区域：其中，为弟i个所述无人船的弟k张所述航行图像的弟s个所述待选区域，为第i个所述无人船的第k+n张所述航行图像的第s个所述待选区域，为第i个所述无人船的第k-n张所述航行图像的第s个所述待选区域，为第i个所述无人船的第k张航行图像的第s个所述运动区域，∩为取交集运算；检测所述运动区域的平均值是否大于或等于第一区域阈值，若是，则将所述运动区域作为所述目标区域。5.根据权利要求4所述的水上充气无人船智能控制方法，其特征在于，所述根据所述平均速度计算目标帧数，包括：通过如下公式计算所述目标帧数：
其中，h为所述目标帧数，a为第一映射参数，b为第二映射参数，为平均速度，exp为以自然常数为底的指数函数。6.根据权利要求4所述的水上充气无人船智能控制方法，其特征在于，所述根据所述目标帧数使用多帧差分法并结合所述表演脚本，确定每个所述无人船的所述目标位置之前，还包括：实时采集所述无人船集群的原始视频；使用引导滤波对所述原始视频进行去噪，得到去噪视频；使用伽马变换法对所述去噪视频进行对比度增强，得到所述航行视频；从所述航行视频中提取多张所述航行图像，所述航行图像的数量大于或等于所述目标帧数。7.根据权利要求4所述的水上充气无人船智能控制方法，其特征在于，所述根据各个所述无人船的所述目标位置和所述当前位置制定出对应的航行路线，包括：计算每个所述无人船的所述目标位置和所述当前位置的直线路线；检测各个所述直线路线是否有交叉，若否，则将每个所述直线路线作为对应的所述无人船的所述航行路线。8.根据权利要求4所述的水上充气无人船智能控制方法，其特征在于，所述将所述运动区域作为所述目标区域之后，还包括：根据第二区域阈值对所述目标区域进行二值化。9.一种水上充气无人船智能控制系统，其特征在于，应用于无人船集群中的主船控制器和备用主船控制器上，所述主船控制器和所述备用主船控制器通过通信链路连接岸基服务器和所述无人船集群中的其他无人船的控制器，所述系统包括：表演脚本获取模块，用于获取所述岸基服务器的表演脚本；当前位置检测模块，用于检测所述无人船集群中的每个所述无人船的当前位置；目标位置计算模块，用于根据所述表演脚本采用自适应算法计算出每个所述无人船的目标位置；航行路线制定模块，用于根据各个所述无人船的所述目标位置和所述当前位置制定出对应的航行路线；航行路线发送模块，用于将每个所述航行路线发送至对应的所述无人船，以使每个所述无人船按照所述航行路线航行至对应的所述目标位置。10.根据权利要求9所述的水上充气无人船智能控制系统，其特征在于，所述目标位置计算模块包括：航行速度计算单元，用于检测所述无人船集群中的每个所述无人船的航行速度；平均速度计算单元，用于计算所有所述无人船的所述航行速度的平均值，得到平均速度；目标帧数计算单元，用于根据所述平均速度计算目标帧数；目标位置确定单元，用于根据所述目标帧数使用多帧差分法并结合所述表演脚本，确定每个所述无人船的所述目标位置。

技术总结
本申请属于智能控制技术领域，公开了水上充气无人船智能控制方法和系统，其中方法应用于无人船集群中的主船控制器和备用主船控制器上，主船控制器和备用主船控制器通过通信链路连接岸基服务器和无人船集群中的其他无人船的控制器，方法包括：获取岸基服务器的表演脚本；检测无人船集群中的每个无人船的当前位置；根据表演脚本采用自适应算法计算出每个无人船的目标位置；根据各个无人船的目标位置和当前位置制定出对应的航行路线；将每个航行路线发送至对应的无人船，以使每个无人船按照航行路线航行至对应的目标位置。上述方法能够有效地防止目标区域丢失或误判，从而准确地确定出每个无人船的目标位置，制定出准确的无人船的航行路线，具有较低的无人船表演成本。具有较低的无人船表演成本。具有较低的无人船表演成本。


技术研发人员：麦浩平 林涛 吴扬波 黄晓富 朱明建 肖东 何家杰 陈康志 李航 宁静 毛德军
受保护的技术使用者：广州市番高领航科技有限公司
技术研发日：2023.05.25
技术公布日：2023/8/13