(19)國家知識產(chǎn)權(quán)局(12)發(fā)明專利(10)授權(quán)公告號CN115900656B(65)同一申請的已公布的文獻號(73)專利權(quán)人廣東國圖勘測地理信息有限公司地址510670廣東省廣州市經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)攬月路8號自編一棟：研發(fā)服務(wù)樓(72)發(fā)明人尹東彬張文(74)專利代理機構(gòu)廣州高炬知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司44376專利代理師孫明科審查員王燦明一種基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪方法及系統(tǒng)本發(fā)明公開了一種基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：S1、根據(jù)不動產(chǎn)測繪項目區(qū)域范圍的地理信息，將全部區(qū)域范圍劃分多個無人機測繪區(qū)域，并設(shè)置第一色相層；S2、獲取各測繪區(qū)域內(nèi)的、各具體不動產(chǎn)單元所對應(yīng)的GIS地理位置與區(qū)域依次進行航空拍攝影像，生成預(yù)處理圖片；S5、地面站對AI控制無人機飛行軌跡以及速度進行優(yōu)化；S6、獲得各具體不動產(chǎn)單元所對應(yīng)的精11圖片接收模塊用戶區(qū)域設(shè)定模塊64色相顯示模塊色相匹配模塊控制器3721.一種基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、根據(jù)不動產(chǎn)測繪項目區(qū)域范圍的地理信息，將全部區(qū)域范圍劃分多個無人機測繪區(qū)域，各個無人機測繪區(qū)域能夠在一次無人機的航行中完成測繪覆蓋；根據(jù)各測繪區(qū)域所對應(yīng)的最高處高程，設(shè)置為第一層的顏色，即第一色相層，各相鄰無人機測繪區(qū)域所設(shè)定的S2、獲取各測繪區(qū)域內(nèi)的、各具體不動產(chǎn)單元所對應(yīng)的GIS地理位置與區(qū)域范圍，然后將與各具體不動產(chǎn)單元所對應(yīng)的大致地理位置和區(qū)域范圍，設(shè)置為第二層顏色，即第二色S3、基于各測繪區(qū)域的第一色相層、第二色相層相互交錯和層疊的顏色的設(shè)置，選擇AI控制無人機測繪裝置、結(jié)合航拍測繪方法生成測繪區(qū)域邊框，再通過測量測繪目標區(qū)域所跨越的最大橫向距離a和最大縱向距離b來設(shè)定最終的單次飛行測繪的測繪區(qū)域邊框，規(guī)劃出最優(yōu)飛行軌跡；S4、使用AI控制無人機、按照規(guī)劃的最優(yōu)飛行軌跡，對各測繪區(qū)域依次進行航空拍攝影像，地面站將無人機實時拍攝并傳回的圖片，處理生成預(yù)處理圖片；S5、地面站通過分析預(yù)處理圖片，對AI控制無人機飛行軌跡以及飛行速度進行優(yōu)化，并采用GNSS定位單元、紅外信號接收器和紅外信號發(fā)射器對AI控制無人機的位置進行實時定位，在保證測繪效率的前提下，對設(shè)定比例的相同區(qū)域進行重復(fù)測繪，該重復(fù)測繪的相同區(qū)域信息用于定位校正與拼接校對的基準；S6、地面站將獲取得到的預(yù)處理圖片，分割成多塊圖片，然后將每一塊圖片內(nèi)的圖像進行雙層色相顯示分析，根據(jù)雙層色相顯示分析結(jié)果對各測繪區(qū)域內(nèi)的各具體不動產(chǎn)單元數(shù)據(jù)進行識別和處理，獲得各具體不動產(chǎn)單元所對應(yīng)的精確地理位置和區(qū)域范圍；S7、將各個多個無人機測繪區(qū)域分別處理完畢后、再進行拼接，最終覆蓋不動產(chǎn)測繪項目的全部區(qū)域范圍，并根據(jù)重復(fù)測繪的相同區(qū)域信息進行定位校正與拼接校對，獲得不動產(chǎn)測繪項目區(qū)域內(nèi)全部具體不動產(chǎn)單元的精確數(shù)據(jù)，按照設(shè)定的比例尺，最終生成詳細注明各具體不動產(chǎn)單元坐落、界址、空間界限和面積數(shù)據(jù)的不動產(chǎn)測繪地理底圖成果。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪方法，其特征在于，所述步驟S1中的不動產(chǎn)測繪項目區(qū)域范圍的地理信息、各測繪區(qū)域所對應(yīng)的最高處高程信3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪方法，其特征在于，所述步驟S2中的各具體不動產(chǎn)單元，包括土地、河流、水域、海域以及其上的建筑物、構(gòu)筑4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪方法，其特征在于，所述步驟S4中，對無人機飛行速度的控制過程的包括如下步驟：S41、根據(jù)需要選擇預(yù)設(shè)的飛行高度和適航速度區(qū)間；S42、在實際飛行過程中，AI程序判斷周圍環(huán)境情況對飛行速度以及數(shù)據(jù)傳輸拷貝的影S43、AI程序?qū)崟r調(diào)整飛行速度，使無人機在飛行過程中獲得的航拍數(shù)據(jù)，達到所需精度和實時傳輸?shù)囊蟆?.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪方法，其特征在于：3在步驟S5中，對相同區(qū)域進行重復(fù)測繪的設(shè)定比例，為單邊重疊覆蓋20-30%的面積，該重復(fù)測繪的相同區(qū)域信息用于航行過程中的定位校正與后期拼接校對的基準。6.一種基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪系統(tǒng)，用于實現(xiàn)權(quán)利要求1至5任一項所述基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪方法，其特征在于，包括以下相互連接并通一個能夠進行航拍的AI控制無人機(1)單元；一個與AI控制無人機(1)進行控制和航拍數(shù)據(jù)接收的地面控制站(2);一個用來處理不動產(chǎn)測繪項目區(qū)域范圍、航拍數(shù)據(jù)處理以及輸出不動產(chǎn)測繪地理底圖成果的內(nèi)業(yè)處理與質(zhì)量控制單元；用于接收AI控制無人機(1)進傳輸針對測繪區(qū)域拍攝的圖片以形成預(yù)處理圖片的圖片接收模塊(3);預(yù)先對地理位置進行區(qū)域劃分的用戶區(qū)域設(shè)定模塊(4);用于對相同區(qū)域進行色相顯示的色相顯示模塊(5);用于將相同地理位置上的不動產(chǎn)進行顏色匹配的色相匹配模塊(6);以及一個對各個數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理的控制器(7),其中所述的控制器(7)與圖片接收模塊(3)、用戶區(qū)域設(shè)定模塊(4)、色相匹配模塊(6)進行電連接，在AI控制無人機(1)上連接有GNSS定位單元(16)、紅外信號接收器(17)和紅外信號發(fā)射器(18)。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪系統(tǒng)，其特征在于，在AI控制無人機(1)的前端連接有環(huán)境檢測器(8);所述環(huán)境檢測器(8)包括風(fēng)速檢測器(11)、溫度檢測器(10)以及濕度檢測器(9);在控制器(7)上還連接有用于對控制器(7)進行數(shù)據(jù)調(diào)整的用戶信息檢測器(12)。8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪系統(tǒng)，其特征在于，在AI控制無人機(1)上還設(shè)有防止無人機碰撞的自動避障傳感器(13)。9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪系統(tǒng)，其特征在于，在AI控制無人機(1)上還連接有低電量報警裝置(14)以及能夠檢測無人機位置的GNSS位置傳感器(15)。4一種基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪方法及系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及不動產(chǎn)測繪技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪方法及系統(tǒng)。背景技術(shù)[0002]根據(jù)現(xiàn)有法律法規(guī)的規(guī)定，不動產(chǎn)登記的內(nèi)容包括多個方面，如土地、海域以及其上的建筑物、構(gòu)筑物、森林、林木等定著物的所有權(quán)等權(quán)利狀況。自然狀況是不動產(chǎn)登記的主要內(nèi)容之一，自然狀況中的坐落、界址、空間界限、面積等的數(shù)據(jù)都是通過測繪手段實現(xiàn)的。因此測繪在不動產(chǎn)調(diào)查、登記中起著舉足輕重的作用。不動產(chǎn)，是指依自然性質(zhì)或法律生成物、因自然或者人力添附于土地并且不能分離的其他物。不動產(chǎn)作為自然物的特性有：[0003]在開展不動產(chǎn)外業(yè)調(diào)查、確權(quán)、登記時的不動產(chǎn)測繪工作中，不動產(chǎn)測繪地理底圖是必不可少的基本圖件，它是不動產(chǎn)測繪的定位基礎(chǔ)，也是不動產(chǎn)專題內(nèi)容的承載平臺。而為了順利良好的開展對不動產(chǎn)房地項目的數(shù)據(jù)登記，首先通過無人機在對應(yīng)測區(qū)上空進行航空正射攝影，然后在將拍攝后彩色照片傳輸至后臺，后臺工作人員根據(jù)當前環(huán)境特色下的顏色的不同進行邊界的劃分，從而實現(xiàn)對該房地產(chǎn)項目的行政區(qū)域以及相應(yīng)數(shù)據(jù)的確定。但是，采用現(xiàn)有的測繪方法，由于無人機控制時飛行高度較高、外業(yè)數(shù)據(jù)采集以及后期人工分析處理的過程中，各類數(shù)據(jù)缺乏有效的校驗和校準手段，導(dǎo)致工作效率低、測繪成果精度不能滿足要求，因此需要加以改進。發(fā)明內(nèi)容[0004]針對現(xiàn)有的不足，本發(fā)明提供一種基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪方法及系統(tǒng)，采用新的技術(shù)方案，以提高工作效率以及測繪成果精度，解決上述現(xiàn)有技術(shù)的問[0005]為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下的技術(shù)方案：[0007]S1、根據(jù)不動產(chǎn)測繪項目區(qū)域范圍的地理信息，將全部區(qū)域范圍劃分多個無人機測繪區(qū)域，各個無人機測繪區(qū)域可在一次無人機的航行中完成測繪覆蓋；根據(jù)各測繪區(qū)域所對應(yīng)的最高處高程，設(shè)置為第一層的顏色，即第一色相層，各相鄰無人機測繪區(qū)域所設(shè)定[0008]其中的不動產(chǎn)測繪項目區(qū)域范圍的地理信息、各測繪區(qū)域所對應(yīng)的最高處高程信[0009]S2、獲取各測繪區(qū)域內(nèi)的、各具體不動產(chǎn)單元所對應(yīng)的GIS地理位置與區(qū)域范圍，5然后將與各具體不動產(chǎn)單元所對應(yīng)的大致地理位置和區(qū)域范圍，設(shè)置為第二層顏色，即第二色相層，各相鄰具體不動產(chǎn)單元的顏色為不同、并且交錯設(shè)置；[0010]其中的各具體不動產(chǎn)單元，包括土地、河流、水域、海域以及其上的建筑物、構(gòu)筑[0011]S3、基于各測繪區(qū)域的第一色相層、第二色相層相互交錯和層疊的顏色的設(shè)置，選擇AI控制無人機測繪裝置、結(jié)合航拍測繪方法生成測繪區(qū)域邊框，再通過測量測繪目標區(qū)域所跨越的最大橫向距離a和最大縱向距離b來設(shè)定最終的單次飛行測繪的測繪區(qū)域邊框，規(guī)劃出最優(yōu)飛行軌跡；[0012]S4、使用AI控制無人機、按照規(guī)劃的最優(yōu)飛行軌跡，對各測繪區(qū)域依次進行航空拍攝影像，地面站將無人機實時拍攝并傳回的圖片，處理生成預(yù)處理圖片；[0013]其中，對無人機飛行速度的控制過程的包括如下步驟：[0014]S41、根據(jù)需要選擇預(yù)設(shè)的飛行高度和適航速度區(qū)間；[0015]S42、在實際飛行過程中，AI程序判斷周圍環(huán)境情況對飛行速度以及數(shù)據(jù)傳輸拷貝[0016]S43、AI程序?qū)崟r調(diào)整飛行速度，使無人機在飛行過程中獲得的航拍數(shù)據(jù)，達到所需精度和實時傳輸?shù)囊?；[0017]S5、地面站通過分析預(yù)處理圖片，對AI控制無人機飛行軌跡以及飛行速度進行優(yōu)化，并采用GNSS定位單元、紅外信號接收器和紅外信號發(fā)射器對AI控制無人機的位置進行實時定位，在保證測繪效率的前提下，對設(shè)定比例的相同區(qū)域進行重復(fù)測繪，該重復(fù)測繪的相同區(qū)域信息用于定位校正與拼接校對的基準；[0018]其中，對相同區(qū)域進行重復(fù)測繪的設(shè)定比例，為單邊重疊覆蓋20-30%的面積，該重復(fù)測繪的相同區(qū)域信息用于航行過程中的定位校正與后期拼接校對的基準；[0019]S6、地面站將獲取得到的預(yù)處理圖片，分割成多塊圖片，然后將每一塊圖片內(nèi)的圖像進行雙層色相顯示分析，根據(jù)雙層色相顯示分析結(jié)果對各測繪區(qū)域內(nèi)的各具體不動產(chǎn)單元數(shù)據(jù)進行識別和處理，獲得各具體不動產(chǎn)單元所對應(yīng)的精確地理位置和區(qū)域范圍；[0020]S7、將各個多個無人機測繪區(qū)域分別處理完畢后、再進行拼接，最終覆蓋不動產(chǎn)測繪項目的全部區(qū)域范圍，并根據(jù)重復(fù)測繪的相同區(qū)域信息進行定位校正與拼接校對，獲得不動產(chǎn)測繪項目區(qū)域內(nèi)全部具體不動產(chǎn)單元的精確數(shù)據(jù)，按照設(shè)定的比例尺，最終生成詳細注明各具體不動產(chǎn)單元坐落、界址、空間界限、面[0021]一種基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪系統(tǒng)，其特征在于，包括以下相互連接并通訊的單元：[0022]一個能夠進行航拍的AI控制無人機(1)單元；[0023]一個與AI控制無人機(1)進行控制和航拍數(shù)據(jù)接收的地面控制站(2);[0024]一個用來處理不動產(chǎn)測繪項目區(qū)域范圍、航拍數(shù)據(jù)處理以及輸出不動產(chǎn)測繪地理底圖成果的內(nèi)業(yè)處理與質(zhì)量控制單元；[0026]用于接收AI控制無人機(1)進傳輸針對測繪區(qū)域拍攝的圖片以形成預(yù)處理圖片的圖片接收模塊(3);[0027]預(yù)先對地理位置進行區(qū)域劃分的用戶區(qū)域設(shè)定模塊(4);6[0028]用于對相同區(qū)域進行色相顯示的色相顯示模塊(5);[0029]用于將相同地理位置上的不動產(chǎn)進行顏色匹配的色相匹配模塊(6);[0030]以及一個對各個數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理的控制器(7),其中所述的控制器(7)與圖片接收模塊(3)、用戶區(qū)域設(shè)定模塊(4)、色相匹配模塊(6)進行電連接，在AI控制無人機(1)上連接有GNSS定位單元(16)、紅外信號接收器(17)和紅外信號發(fā)射器(18)。[0031]本發(fā)明的有益效果在于：[0032]本發(fā)明提供的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪方法及系統(tǒng)，將不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪進行前處理、基于AI控制無人機獲得高質(zhì)量的測量信息、和高效的后處理，能夠?qū)Υ笈康牟粍赢a(chǎn)數(shù)據(jù)進行快速、精確的處理，通過多方面的技術(shù)改進，最終解決了目前測量數(shù)據(jù)精度不高、處理能力不足和處理方法效率低等問題，可以大幅提高工作效率和測繪成果的準確性。經(jīng)過實際測試，本發(fā)明技術(shù)比現(xiàn)有常規(guī)無人機測繪能夠提高大于30%的效率和大于10%的精確性。附圖說明[0033]圖1是本發(fā)明實施1基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪系統(tǒng)的組成示意圖；[0034]圖2是本發(fā)明實施例2基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)[0035]圖3是本發(fā)明實施例3基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)示意圖；[0036]圖4是本發(fā)明實施例3的環(huán)境檢測器的模塊結(jié)構(gòu)示意圖；[0037]圖5是本發(fā)明實施例4基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪系統(tǒng)的模塊結(jié)構(gòu)示意圖；[0038]圖6是本發(fā)明實施例5基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪系統(tǒng)的模塊組成結(jié)構(gòu)示意圖。[0039]圖7本發(fā)明實施例1不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪對象局部的三維模型示意圖；[0040]圖8本發(fā)明實施例1根據(jù)三維模型不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪制成的單區(qū)域局部地理底圖成果；[0041]圖9本發(fā)明實施例1不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪對象局部的正射影像示意圖；[0042]圖10本發(fā)明實施例1根據(jù)正射影像不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪制成的單區(qū)域局部地理底圖成果。[0043]圖11本發(fā)明實施例1不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪拼接合成的地理底圖成果。具體實施方式[0045]下面結(jié)合實施例對發(fā)明創(chuàng)造作進一步說明。[0046]實施例1:7[0047]參見附圖1-11,本實施例提供的基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪方法，是對設(shè)定的較大區(qū)域內(nèi)的多個小區(qū)域，通過分區(qū)域測繪、繪制出各小區(qū)域(局部)的土地利用、建筑物分布等內(nèi)容的不動產(chǎn)測繪地理底圖，再處理和拼接，最終獲得采用1:10萬比例尺[0048]S1、根據(jù)不動產(chǎn)測繪項目區(qū)域范圍的地理信息，將全部區(qū)域范圍劃分多個無人機測繪區(qū)域，各個無人機測繪區(qū)域可在一次無人機的航行中完成測繪覆蓋；根據(jù)各測繪區(qū)域所對應(yīng)的最高處高程，設(shè)置為第一層的顏色，即第一色相層，各相鄰無人機測繪區(qū)域所設(shè)定[0049]S2、獲取各測繪區(qū)域內(nèi)的、各具體不動產(chǎn)單元所對應(yīng)的GIS地理位置與區(qū)域范圍，然后將與各具體不動產(chǎn)單元所對應(yīng)的大致地理位置和區(qū)域范圍，設(shè)置為第二層顏色，即第二色相層，各相鄰具體不動產(chǎn)單元的顏色為不同、并且交錯設(shè)置；[0050]S3、基于各測繪區(qū)域的第一色相層、第二色相層相互交錯和層疊的顏色的設(shè)置，選擇AI控制無人機測繪裝置、結(jié)合航拍測繪方法生成測繪區(qū)域邊框，再通過測量測繪目標區(qū)域所跨越的最大橫向距離a和最大縱向距離b來設(shè)定最終的單次飛行測繪的測繪區(qū)域邊框，規(guī)劃出最優(yōu)飛行軌跡；[0051]S4、使用AI控制無人機、按照規(guī)劃的最優(yōu)飛行軌跡，對各測繪區(qū)域依次進行航空拍攝影像，地面站將無人機實時拍攝并傳回的圖片，處理生成預(yù)處理圖片；[0052]S5、地面站通過分析預(yù)處理圖片，對AI控制無人機飛行軌跡以及飛行速度進行優(yōu)化，并采用GNSS定位單元、紅外信號接收器和紅外信號發(fā)射器對AI控制無人機的位置進行實時定位，在保證測繪效率的前提下，對設(shè)定比例的相同區(qū)域進行重復(fù)測繪，該重復(fù)測繪的相同區(qū)域信息用于定位校正與拼接校對的基準；[0053]S6、地面站將獲取得到的預(yù)處理圖片，分割成多塊圖片，然后將每一塊圖片內(nèi)的圖像進行雙層色相顯示分析，根據(jù)雙層色相顯示分析結(jié)果對各測繪區(qū)域內(nèi)的各具體不動產(chǎn)單元數(shù)據(jù)進行識別和處理，獲得各具體不動產(chǎn)單元所對應(yīng)的精確地理位置和區(qū)域范圍；[0054]S7、將各個多個無人機測繪區(qū)域分別處理完畢后、再進行拼接，最終覆蓋不動產(chǎn)測繪項目的全部區(qū)域范圍，并根據(jù)重復(fù)測繪的相同區(qū)域信息進行定位校正與拼接校對，獲得不動產(chǎn)測繪項目區(qū)域內(nèi)全部具體不動產(chǎn)單元的精確數(shù)據(jù)，按照設(shè)定的比例尺，最終生成詳細注明各具體不動產(chǎn)單元坐落、界址、空間界限、面積數(shù)據(jù)的不動產(chǎn)測繪地理底圖成果。[0055]一種基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪系統(tǒng)，用來實現(xiàn)前述的基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目區(qū)域測繪方法，包括以下相互連接并通訊的單元：[0056]一個能夠進行航拍的AI控制無人機1單元；[0057]一個與AI控制無人機1進行控制和航拍數(shù)據(jù)接收的地面控制站2;[0058]一個用來處理不動產(chǎn)測繪項目區(qū)域范圍、航拍數(shù)據(jù)處理以及輸出不動產(chǎn)測繪地理底圖成果的內(nèi)業(yè)處理與質(zhì)量控制單元；[0060]用于接收AI控制無人機1進傳輸針對測繪區(qū)域拍攝的圖片以形成預(yù)處理圖片的圖片接收模塊3;[0061]預(yù)先對地理位置進行區(qū)域劃分的用戶區(qū)域設(shè)定模塊4;[0062]用于對相同區(qū)域進行色相顯示的色相顯示模塊5;8[0063]用于將相同地理位置上的不動產(chǎn)進行顏色匹配的色相匹配模塊6;[0064]以及一個對各個數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理的控制器7,其中所述的控制器7與圖片接收模單元16、紅外信號接收器17和紅外信號發(fā)射器18。[0065]本實施例的工作步驟主要為：先通過根據(jù)AI控制無人機測繪裝置的單次飛行距離、有效測繪區(qū)域等參數(shù)，并結(jié)合測繪方法生成測繪區(qū)域邊框，通過測量測繪目標區(qū)域所跨越的最大橫向距離a和最大縱向距離b來設(shè)定最終的測繪區(qū)域邊框；然后采用AI控制無人機航空拍攝影像，將實時拍攝的圖片處理生成預(yù)處理圖片；并通過對AI控制無人機飛行軌跡以及飛行速度進行優(yōu)化，并采用GNSS定位單元、紅外信號接收器和紅外信號發(fā)射器對AI控制無人機的位置進行實時定位，來保證測繪效果的前提下避免相同區(qū)域的重復(fù)測繪過程；將獲取得到的預(yù)處理圖片，分割成多塊圖片，然后將每一塊圖片內(nèi)的圖像進行色相顯示，預(yù)先將大地對應(yīng)的圖像設(shè)置成相同色相，將其他不動產(chǎn)按不同顏色進行設(shè)置，以支持AI控制程序自動進行無人機測繪時的飛行控制。[0066]附圖7為本實施例不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪的局部三維模型示意圖；附圖8本實施例根據(jù)三維模型不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪制成的局部地理底圖成果；圖9為本發(fā)明實施例不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪的局部正射影像示意圖；圖10為本實施例根據(jù)正射影像不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪制成的局部地理底圖成果；圖11為拼接后獲得的該測繪項目整體[0067]本發(fā)明實施例提供的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪方法及系統(tǒng)，以特定的大區(qū)域測繪項目，首先根據(jù)無人機的性能特點進行分區(qū)，每個分區(qū)有無人機一次航行測繪完成；先將不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪進行前處理、再基于AI控制無人機獲得高質(zhì)量的測量信息、并高效的后處理，能夠?qū)Υ笈康牟粍赢a(chǎn)項目快速獲取高精度數(shù)據(jù)，并對該數(shù)據(jù)進行快速、精確的處理；通過多方面的技術(shù)改進，最終解決了目前測量數(shù)據(jù)精度不高、處理能力不足和處理方法效率低等問題，可以大幅提高工作效率和測繪成果的準確性。經(jīng)過本發(fā)明實施例測繪項目的實際測試，本發(fā)明技術(shù)比現(xiàn)有常規(guī)無人機測繪能夠提高大于30%的效率和大于10%的精確性。[0069]如圖2所示，本實施例提供的基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪方法及系統(tǒng)，其與實施例1基本上相同，其不同之處在于：在控制器7上還連接有用于對控制器7進行數(shù)據(jù)調(diào)整的用戶信息檢測器12,通過設(shè)置用戶信息檢測器12,后期支持已經(jīng)注冊的多個用[0071]參見圖3、圖4,本實施例提供的基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪方法及[0072]在所述的AI控制無人機1的前端連接有環(huán)境檢測器8;所述環(huán)境檢測器8包括風(fēng)速檢測器11、溫度檢測器10以及濕度檢測器9,通過設(shè)置環(huán)境檢測器8,能夠?qū)崟r檢測環(huán)境對AI控制無人機1數(shù)據(jù)拍攝的影響，并將獲取的數(shù)據(jù)發(fā)送給AI控制程序、控制器7,由其對無人機的飛行狀態(tài)進行調(diào)整。9[0074]參見圖5,本實施例提供的基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪方法及系統(tǒng)，其與實施例1-3均基本上相同，其不同之處在于：[0075]在AI控制無人機1上還連接有防止無人機碰撞的自動避障傳感器13,通過設(shè)置自動避障傳感器13能夠避免AI控制無人機1在飛行過程中發(fā)生碰撞，而影響檢測效率。[0077]參見圖6,本實施例提供的基于無人機的不動產(chǎn)測繪項目分區(qū)域測繪方法及系統(tǒng)，[0078]在AI控制無人機1上還連接有低電量報警裝置14以及能夠檢測無人機位置的GNSS位置傳感器15,通過設(shè)置低電量報警裝置14當AI控制無人機1出現(xiàn)低電量時進行快速提醒，避免由于電量過低(低于30%時影響飛行速度)而導(dǎo)致數(shù)據(jù)檢測效率差的問題，同時設(shè)置GNSS位置傳感器15,能夠?qū)崟r監(jiān)測AI控制無人機1的準確空間坐標位置數(shù)據(jù)，并關(guān)聯(lián)到拍攝的圖片上。[0079]本發(fā)明上述各實施例，重點根據(jù)無人機測繪的多種工作特點，預(yù)先設(shè)置地理位置劃分區(qū)域，并對應(yīng)不同的顏色