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申请/专利权人：舟山中远海运重工有限公司;中远海运重工有限公司;交通运输通信信息集团有限公司

摘要：本发明涉及船厂内无人机巡视技术领域，特别涉及基于深度智能学习算法的无人机巡视系统，包括无人机的控制中心、安全传输网络和服务器，所述无人机的控制中心用于存放阵列无人机，所述无人机的控制中心通过安全传输网络与服务器电信号连接，所述无人机的控制中心内设置有数据处理单元，所述数据处理单元用于训练和更新无人机的识别分析算法模型，所述无人机内部植入有卷积神经网络遗传迭代算法，本发明针对船厂内传统人工驾车巡查由于视角受限和存在多个盲区导致物资信息数据获取困难的问题，引入无人机并通过搭载数码相机或其他设备对待巡检区域进行数据自动化采集，相较于传统人工作业，智能化程度更高，自动化程度更强。

主权项：1.基于深度智能学习算法的无人机巡视系统，其特征在于：包括无人机的控制中心、安全传输网络和服务器，所述无人机的控制中心用于存放阵列无人机，所述无人机的控制中心通过安全传输网络与服务器电信号连接，所述无人机的控制中心内设置有数据处理单元，所述数据处理单元用于训练和更新无人机的识别分析算法模型，所述无人机内部植入有卷积神经网络遗传迭代算法；所述无人机的控制中心还包括数据处理器、存储架、状态识别器、充电单元、放飞架、转运台和检修系统，所述存储架上等间隔设置有多个无人机，每一个无人机的一侧均设置有磁吸插头，所述存储架上设置有与磁吸插头对应的浮动对接位，所述状态识别器通过浮动对接位和磁吸插头的配合与无人机有线电信号连接，所述充电单元与浮动对接位通过电线电性连接，所述放飞架的周缘设置有灯光警示栏，所述转运台包括多个运输带和设置在运输带上的多个机械臂，所述转运台用于转运无人机，所述存储架、状态识别器、充电单元、放飞架、转运台和检修系统均通过线束与所述数据处理器电性连接，所述数据处理器通过无线信号收发单元和安全传输网络与服务器电信号连接；所述无人机巡视系统还包括以下数据处理方法：S1、获取数据，包括获取场地边界信息、需标记跟踪对照物信息和环境信息；所述步骤S1还包括以下步骤：S11、采用无人机阵列飞行的方式获取区域范围地图，然后视觉识别建立巡视区域边界，同时建立需跟踪物的模型库；S12、通过对比法获取进入监控区域内的物体的形状和位置，并根据形状和位置与数据库内的模型库比对，确定跟踪物体的类型信息；S13、提取监控物特征，并将特征数据记录在数据库中进行训练，增加无人机的视觉识别反应速度；S2、数据无线传输及处理，根据无线接收的数据确定标记信息并建立跟随数据库；S3、结果判断，在物体进入监控区域内进行全流程跟踪，并在物体离开监控区域后停止跟随；所述步骤S3进一步的包括以下步骤：S31、物体进入监控区域的时候根据色彩饱和度变化进行识别和跟踪；所述步骤S31包括：根据环境中的光照强度训练无人机的视觉识别速度，根据环境光照强度和温度变化统计跟踪物进入时间，并在跟踪物进入不同的区域的时候通过安全传输网络移交跟踪数据；S32、依据色彩饱和度判断区域内物体变化，获取环境信息进行比对，依据色彩饱和度判断区域内物体变化，获取环境信息进行比对；根据环境中的光照强度训练无人机的视觉识别速度，根据环境光照强度和温度变化统计跟踪物进入时间，并在跟踪物进入不同的区域的时候通过安全传输网络移交跟踪数据，因为每一天的光照强度变化是连续性的，当这个范围限定在一个区域内的时候，这个区域内的总体的视觉识别的色彩度的变化也是连续性的，当整个区域内的总的色彩饱和度发生偏离变化的时候，说明在这个区域内部存在物体的变化，因为是通过无人机组网巡视的，所以巡视范围内的总数值是由多个区域的数值加权求和得到的，当总值偏离递归函数的时候，可以通过对区域内的数值连贯性进行检索，快速的判断哪个区域最先出现的异常，然后根据区域异常信息快速锁定相对值较小的范围，降低数据运算量，降低数据传输网络的负载，负载降低以后可以降低时延。

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