(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201911336009.9
(22)申请日 2019.12.23
(71)申请人 航天科技控股集团股份有限公司
地址 150000 黑龙江省哈尔滨市平房区哈
平西路45号
(72)发明人 田淼 赵娥 钟成 李东
(74)专利代理机构 佛山粤进知识产权代理事务
所(普通合伙) 44463
代理人 张敏
(51)Int.Cl.
G05D 1/10(2006.01)
G01C 11/00(2006.01)
(54)发明名称一种基于多无人机的油田巡检定点数据采集系统及方法(57)摘要本发明公开了一种基于多无人机的油田巡检定点数据采集方法，油田巡查系统从领航无人机接收到的引导请求信号，接收到引导信号的无人机根据自动飞行引导信号设置的油田巡查点进行自动飞行；所述无人机根据在到达引导信号设置的一个巡查点后重新选定一个领航无人机并设置下一个巡查点的坐标，新生成的领航无人机发送新的引导信号，从原无人机分离出部分无人机前往新巡查点，其余无人机于当前巡查点执行数据采集工作，云服务器通过无线网络接收到所述无人机采集的数据并绘制为适用于GIS地图的图像，所述图像包括：二维图像和三维图像；管理者通过移动终端与云服务器连接，查 看巡查点的图像信息并发送管控油田管控指令。权利要求书2页 说明书4页 附图1页CN 110989678 A 2020.04.10
C N 110989678
A
1.一种基于多无人机的油田巡检定点数据采集方法，其特征在于，油田巡查系统从领航无人机接收到的引导请求信号，接收到引导信号的无人机根据自动飞行引导信号设置的油田巡查点进行自动飞行；所述无人机根据在到达引导信号设置的一个巡查点后重新选定一个领航无人机并设置下一个巡查点的坐标，新生成的领航无人机发送新的引导信号，从原无人机分离出部分无人机前往新巡查点，其余无人机于当前巡查点执行数据采集工作，云服务器通过无线网络接收到所述无人机采集的数据并绘制为适用于GIS地图的图像，所述图像包括：二维图像和三维图像；管理者通过移动终端与云服务器连接，查看巡查点的图像信息并发送管控油田管控指令。
2.如权利要求1所述的一种基于多无人机的油田巡检定点数据采集方法，其特征在于，所述数据采集进一步包括：通过无人机上的摄像装置采集油田巡查点的地貌情况，同时，无人机内集成气体成分分析模块，并分析巡查点的空气中的成分组成。
3.如权利要求2所述的一种基于多无人机的油田巡检定点数据采集方法，其特征在于，在巡查点的油田的运行数据通过短波发送的方式进行广播，无人机在确认过权限后，获取广播的运行数据，并传输于云服务器，管理者可以通过油田直接反馈的运行数据与无人机获取的运行数据进行对比，判断巡查点的有点
运行状况是否正常。
4.如权利要求3所述的一种基于多无人机的油田巡检定点数据采集方法，其特征在于，所述云服务器内建立油污泄露的样本库，通过SVM分类器对建立的GIS地图的图像进行分析，设置样本集合通过机器学习对判断系统进行巡查点图像的训练，实时判断油污泄露的精确地点和污染范围。
5.如权利要求4所述的一种基于多无人机的油田巡检定点数据采集方法，其特征在于，所述无人机上进一步搭载语音设备播报装置，用于对油田附近的非法活动进行语音进行驱离。
6.一种基于多无人机的油田巡检定点数据采集系统，其特征在于，包括：油田巡查系统和多个无人机，所述油田巡查系统为设立于油田的多个管控塔系统，从领航无人机接收到的引导请求信号后记录无人机的巡检路线和无人机反馈的续航信息，接收到引导信号的无人机根据自动飞行引导信号设置的油田巡查点进行自动飞行；所述无人机根据在到达引导信号设置的一个巡查点后重新选定一个领航无人机并设置下一个巡查点的坐标，新生成的领航无人机发送新的引导信号，从原无人机分离出部分无人机前往新巡查点，其余无人机于当前巡查点执行数据采集工作；云服务器，所述云服务器通过无线网络接收到所述无人机采集的数据并绘制为适用于GIS地图的图像，所述图像包括：二维图像和三维图像；管理者通过移动终端与云服务器连接，查看巡查点的图像信息并发送管控油田管控指令。
7.如权利要求6所述的一种基于多无人机的油田巡检定点数据采集方法，其特征在于，所述数据采集进一
步包括：通过无人机上的摄像装置采集油田巡查点的地貌情况，同时，无人机内集成气体成分分析模块，并分析巡查点的空气中的成分组成。
8.如权利要求7所述的一种基于多无人机的油田巡检定点数据采集方法，其特征在于，在巡查点的油田的运行数据通过短波发送的方式进行广播，无人机在确认过权限后，获取广播的运行数据，并传输于云服务器，管理者可以通过油田直接反馈的运行数据与无人机获取的运行数据进行对比，判断巡查点的有点运行状况是否正常。
9.如权利要求8所述的一种基于多无人机的油田巡检定点数据采集方法，其特征在于，所述云服务器内建立油污泄露的样本库，通过SVM分类器对建立的GIS地图的图像进行分析，设置样本集合通过机器学习对判断系统进行巡查点图像的训练，实时判断油污泄露的精确地点和污染范围。
10.如权利要求9所述的一种基于多无人机的油田巡检定点数据采集方法，其特征在于，所述无人机上进一步搭载语音设备播报装置，用于对油田附近的非法活动进行语音进行驱离。
一种基于多无人机的油田巡检定点数据采集系统及方法
技术领域
[0001]本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于多无人机的油田巡检定点数据采集系统及方法。
背景技术
[0002]油田是一个国家重要的能源，有效的管控油田可以加大石油的产量，现有技术在管控油田时通常是对油田总的数据进行管控，并不能有效的对油田多样化的数据进行单一，详细的管控。
[0003]油田巡检技术到目前为止大致经历了人工巡井技术、半自动巡井技术、无人机巡井技术三个发展阶段。人工巡检依托的对象是掌握一定技术和油井知识的采油工人。采油工人依靠徒步以及随身的维修工具，沿着采油站对所有油井、水井、输油管道、计量间进行逐一巡逻和检查记录。人工巡检的好处是灵活机动、无需投入其他资金成本，但其缺点和弊端显而易见：首先，由于井与井之间通常间隔几公里到几十公里不等，且其间道路多是崎岖不平，所以人工徒步巡检极为艰难和危险。其次，由于具体任务的繁琐导致了巡井工人工作时间较长。二十世纪以来，以无线传感器和计算机为技术核心发展而来的半自动巡检模式，这种半自动巡检模式减少了人为因素的影响，提高了油田管理水平，使油田巡检工作更加科学、有效，但是依然需要投入大量的人力物力才能够实现。无人机巡检即利用无人机搭载高清影像设备进行油井巡护，为油田巡井工作提供了一种更加便捷、高效、安全的方式，并且国内外已有多个油田采用无人机技术对油田巡检进行试验并获得成功。
[0004]国内外针对无人机巡检技术的研究覆盖了环保、通信、电力等多个领域。但是针对石油领域的无人机巡检技术研究成果仍然较少。虽然无人机技术对油田巡检已实验成功，但是现有的油田巡检无人机技术不具备障碍检测和躲避功能，另外无人机操控复杂需要专业人士进行操控。
发明内容
[0005]本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明公开了一种基于多无人机的油田巡检定点数据采集方法，油田巡查系统从领航无人机接收到的引导请求信号，接收到引导信号的无人机根据自动飞行引导信号设置的油田巡查点进行自动飞行；所述无人机根据在到达引导信号设置的一个巡查点后重新选定一个领航无人机并设置下一个巡查点的坐标，新生成的领航无人机发送新的引导信号，从原无人机分离出部分无人机前往新巡查点，其余无人机于当前巡查点执行数据采集工作，云服务器通过无线网络接收到所述无人机采集的数据并绘制为适用于GIS地图的图像，所述图像包括：二维图像和三维图像；管理者通过移动终端与云服务器连接，查看巡查点的图像信息并发送管控油田管控指令。
[0006]更进一步地，所述数据采集进一步包括：通过无人机上的摄像装置采集油田巡查点的地貌情况，同时，无人机内集成气体成分分析模块，并分析巡查点的空气中的成分组
成。
[0007]更进一步地，在巡查点的油田的运行数据通过短波发送的方式进行广播，无人机在确认过权限后，获取广播的运行数据，并传输于云服务器，管理者可以通过油田直接反馈的运行数据与无人机获取的运行数据进行对比，判断巡查点的有点运行状况是否正常。[0008]更进一步地，所述云服务器内建立
油污泄露的样本库，通过SVM分类器对建立的GIS地图的图像进行分析，设置样本集合通过机器学习对判断系统进行巡查点图像的训练，实时判断油污泄露的精确地点和污染范围。
[0009]更进一步地，所述无人机上进一步搭载语音设备播报装置，用于对油田附近的非法活动进行语音进行驱离。
[0010]本发明进一步公开了一种基于多无人机的油田巡检定点数据采集系统，包括：油田巡查系统和多个无人机，所述油田巡查系统为设立于油田的多个管控塔系统，从领航无人机接收到的引导请求信号后记录无人机的巡检路线和无人机反馈的续航信息，接收到引导信号的无人机根据自动飞行引导信号设置的油田巡查点进行自动飞行；所述无人机根据在到达引导信号设置的一个巡查点后重新选定一个领航无人机并设置下一个巡查点的坐标，新生成的领航无人机发送新的引导信号，从原无人机分离出部分无人机前往新巡查点，其余无人机于当前巡查点执行数据采集工作；云服务器，所述云服务器通过无线网络接收到所述无人机采集的数据并绘制为适用于GIS地图的图像，所述图像包括：二维图像和三维图像；管理者通过移动终端与云服务器连接，查看巡查点的图像信息并发送管控油田管控指令。
[0011]更进一步地，所述数据采集进一步包括：通过无人机上的摄像装置采集油田巡查点的地貌情况，同时，无人机内集成气体成分分析模块，并分析巡查点的空气中的成分组成。
[0012]更进一步地，在巡查点的油田的运行数据通过短波发送的方式进行广播，无人机在确认过权限后，
获取广播的运行数据，并传输于云服务器，管理者可以通过油田直接反馈的运行数据与无人机获取的运行数据进行对比，判断巡查点的有点运行状况是否正常。[0013]更进一步地，所述云服务器内建立油污泄露的样本库，通过SVM分类器对建立的GIS地图的图像进行分析，设置样本集合通过机器学习对判断系统进行巡查点图像的训练，实时判断油污泄露的精确地点和污染范围。
[0014]更进一步地，所述无人机上进一步搭载语音设备播报装置，用于对油田附近的非法活动进行语音进行驱离。
附图说明
[0015]从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在图中，在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。
[0016]图1是本发明的多无人机的油田巡检定点数据采集系统的结构图。
具体实施方式
[0017]实施例一
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