(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 202210868213.0 (22)申请日 2022.07.22 (71)申请人 北京微视威信息科技有限公司 地址 100089 北京市海淀区紫竹院路81号 院3号楼6层6 08室 (72)发明人 韩少强　董立龙　杨光　 (74)专利代理 机构 北京博雅睿泉专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11442 专利代理师 马铁良 (51)Int.Cl. G06V 20/17(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06T 7/80(2017.01) G06T 17/00(2006.01) B64C 39/02(2006.01)B64D 47/08(2006.01) (54)发明名称 场景变化检测方法及飞行装置 (57)摘要 本公开涉及一种场景变化检测方法及飞行 装置， 该方法包括： 获取飞行装置所搭载相机采 集的目标场景的第一和第二图像集； 分别根据两 个图像集 以及相机在采集图像集中场景图像时 的相机参数值， 对目标场景进行重建， 得到两个 三维场景模型； 比较两个三维场景模型， 得到目 标场景的变化量； 其中， 图像集包括在不同时间 点采集的第一和第二场景图像， 获得相机在采集 场景图像时的相机参数值， 包括： 根据第一场景 图像， 获得相机的内参数值和在第一时间点的第 一外参数值； 根据位姿检测装置在第一时间点采 集的第一位姿数据， 获得第一外参数近似值； 根 据第一外参数值与第一外参数近似值构建误差 模型； 根据误差模型和第二位姿数据， 获得相机 的第二外参数值。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 115512242 A 2022.12.23 CN 115512242 A 1.一种场景变化检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标场景的第一图像集； 其中， 所述第一图像集由飞行装置所 搭载相机采集； 根据所述第一图像集中场景图像以及所述相机在采集第一图像集中场景图像时的相 机参数值， 对所述目标场景进行重建， 得到第一三维场景模型； 其中， 所述相机参数值包括 内参数值和外参数值； 获取所述目标场景的第二图像集； 其中， 所述第二图像集由所述飞行装置所搭载相机 采集， 所述第一图像集的采集时间先于所述第二图像集的采集时间； 根据所述第二图像集中场景图像以及所述相机在采集第二图像集中场景图像时的相 机参数值， 对所述目标场景进行重建， 得到第二 三维场景模型； 比较所述第一 三维场景模型与所述第二 三维场景模型， 得到所述目标场景的变化 量； 其中， 对于所述第一图像集和所述第二图像集中的任一图像集， 所述图像集包括在第 一时间点采集的第一场景图像和在第二时间点采集的第二场景图像， 所述第一时间点先于 所述第二时间点， 获得 所述相机在采集所述图像集中场景图像时的相机参数值， 包括： 根据所述第 一场景图像， 获得所述相机的内参数值和所述相机在所述第 一时间点的第 一外参数值； 根据所述飞行装置搭载的位姿检测装置在所述第 一时间点采集的第 一位姿数据， 获得 所述相机在所述第一时间点的第一外参数近似值； 根据所述第 一外参数值与 所述第一外参数近似值间的第 一误差， 构建外参数近似值的 误差模型； 根据所述位姿检测装置在所述第 二时间点采集的第 二位姿数据， 获得所述相机在所述 第二时间点的第二外参数近似值； 根据所述第 二外参数近似值和所述误差模型， 获得所述相机在所述第 二时间点的第 二 外参数值。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述图像集还包括在第 三时间点采集的第 三场景图像， 所述第一时间点先于所述第三时间点， 在所述构建外参数近似值的误差模型 之后， 所述方法还 包括： 获取所述第三场景图像和所述 位姿检测装置在所述第三时间点采集的第三 位姿数据； 根据所述第三场景图像， 获得 所述相机在所述第三时间点的第三外参数值； 根据所述第三 位姿数据， 获得 所述相机在所述第三时间点的第三外参数近似值； 根据所述第三外参数值与所述第三外参数近似值间的第三 误差， 更新所述 误差模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 在所述更新所述误差模型之后， 所述方法 还包括： 通过训练样本， 获得更新后误差模型相对更新前误差模型的精确度变化率； 其中， 所述 训练样本包括由所述第一外参数近似值和 第一外参数值构成的样本， 以及由所述第三外参 数近似值和第三外参数值构成的样本； 在所述精确度变化 率小于设定阈值的情况 下， 停止更新所述 误差模型。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第一场景图像， 获得所述相 机的内参数值和所述相机在所述第一时间点的第一外参数值， 包括： 根据所述第一场景图像中的特 征点， 计算所述内参数值和所述第一外参数值。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115512242 A 25.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述位姿检测装置包括位置检测装置和姿 态检测装置， 所述姿态检测装置包括惯性测量单 元。 6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述比较所述第一三维场景 模型与所述第二 三维场景模型， 得到所述目标场景的变化 量， 包括： 根据第一图像语义库对所述第 一三维场景模型进行语义分割， 得到第 一三维场景模型 的语义特 征； 根据第二图像语义库对所述第 二三维场景模型进行语义分割， 得到第 二三维场景模型 的语义特 征； 比较所述第 一三维场景模型的语义特征与 所述第二三维场景模型的语义特征， 得到所 述目标场景的变化 量。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 获得 所述第一图像 语义库的步骤， 包括： 识别所述第一图像集中场景图像的特 征点； 根据所述场景图像的特征点对所述第 一图像集中场景图像进行语义分割， 得到所述第 一图像语义库。 8.一种飞行装置， 其特征在于， 包括存储器、 处理器、 相机和位姿检测装置， 所述存储器 用于存储计算机程序， 所述处理器用于在所述计算机程序的控制下， 执行根据权利要求 1至 7中任一项所述的方法， 所述相机和所述 位姿检测装置均 与所述处 理器连接 。 9.根据权利要求8所述的飞行装置， 其特征在于， 所述处理器包括多个并行的微服务 器。 10.根据权利要求8所述的飞行装置， 其特征在于， 所述飞行装置包括无人机本体和安 装架， 所述安装架连接在所述无人机本体的底部， 所述处理器、 存储器、 相机和位姿检测装 置安装在所述 安装架上。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115512242 A 3