一种基于物联网的智慧城市无人机数据传输方法与系统与流程

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一种基于物联网的智慧城市无人机数据传输方法与系统
分案说明
1.本技术是针对申请日为2022年07月13日、申请号为202210819002.8发明名称为“一种基于物联网的智慧城市无人机管理方法和系统”的中国申请提出的分案申请。
技术领域
2.本说明书涉及无人机技术领域，特别涉及一种基于物联网的智慧城市无人机数据传输方法与系统。

背景技术：

3.随着无人机技术的发展，越来越多的领域采用无人机进行数据采集，或是将无人机应用于各种监测场合。鉴于其具有的高灵活性、强机动性的特点，无人机能够完成人机难以达到的数据的采集和传输。然而，在对这些数据进行传输时，受信号干扰、传输路径、传输距离等的影响，数据传输的效率和效果往往不能得到保证。
4.因此，希望提供一种基于物联网的智慧城市无人机数据传输方法与系统，能够更好地对数据进行传输。

技术实现要素：

5.发明内容包括一种基于物联网的智慧城市无人机数据传输方法，由基于物联网的智慧城市无人机管理系统实现，所述基于物联网的智慧城市无人机管理系统包括用户平台、服务平台、管理平台、传感网络平台，所述方法由所述管理平台执行，所述管理平台包括管理总平台和管理分平台，所述方法包括：所述管理总平台通过所述服务平台获取来自所述用户平台的用户的需求信息，并分配至对应的管理分平台；所述管理分平台基于所述需求信息确定至少两台无人机执行任务的不同时域和不同空域，所述不同时域具有重合区间，所述不同空域具有重合区间；所述管理分平台控制所述至少两台无人机在所述不同时域、不同空域执行不同任务，采集与所述不同任务对应的任务数据；所述管理分平台通过所述传感网络平台获取所述任务数据中的图像数据，并基于判断模型，确定数据传输的优先级，所述判断模型为机器学习模型。
6.发明内容还包括一种基于物联网的智慧城市无人机数据传输系统，所述系统包括用户平台、服务平台、管理平台、传感网络平台，其中，所述管理平台包括管理总平台和管理分平台，其中，所述管理总平台被配置为：通过所述服务平台获取来自所述用户平台的用户的需求信息，并分配至对应的管理分平台；所述管理分平台被配置为：基于所述需求信息确定至少两台无人机执行任务的不同时域和不同空域，所述不同时域具有重合区间，所述不同空域具有重合区间；控制所述至少两台无人机在所述不同时域、不同空域执行不同任务，采集与所述不同任务对应的任务数据；通过所述传感网络平台获取所述任务数据中的图像数据，并基于判断模型，确定数据传输的优先级，所述判断模型为机器学习模型。
附图说明
7.本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
8.图1是根据本说明书一些实施例所示的基于物联网的智慧城市无人机管理系统的应用场景图；
9.图2是根据本说明书一些实施例所示的基于物联网的智慧城市无人机管理系统的示例性结构图；
10.图3是根据本说明书一些实施例所示的基于物联网的智慧城市无人机管理方法的示例性流程图；
11.图4是根据本说明书一些实施例所示的预测模型的示意图；
12.图5是根据本说明书一些实施例所示的确定数据传输优先级的方法的示意图。
具体实施方式
13.为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
14.应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
15.如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和组成部分，而这些步骤和组成部分不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或组成部分。
16.本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
17.图1是根据本说明书一些实施例所示的基于物联网的智慧城市无人机管理系统的应用场景图。在一些实施例中，场景100可以包括服务器110、存储设备120、网络130、无人机组140、及终端150。
18.在一些实施例中，服务器110可以用于处理与场景100相关的信息和/或数据。例如，服务器110可以经由网络130访问存储在存储设备120中的信息和/或数据。又例如，服务器110可以直接连接到存储设备120以访问存储信息和/或数据。
19.存储设备120可以用于存储与无人机管理相关的数据和/或指令。在一些实施例中，存储设备120可以存储从无人机组140和/或管理平台中获得/获取的数据。在一些实施例中，存储设备120可以储存服务器110用来执行或使用以完成本技术中描述的示例性方法
的数据和/或指令。在一些实施例中，存储设备120可在云平台上实现。
20.在一些实施例中，存储设备120可以连接到网络130以与场景100的一个或以上组件(例如，服务器110、无人机组140、终端150)通信。场景100的一个或以上组件可以经由网络130访问存储在存储设备120中的数据或指令。在一些实施例中，存储设备120可以是服务器110的一部分。在一些实施例中，存储设备120可以是单独的存储器。
21.网络130可以促进信息和/或数据的交换。在一些实施例中，场景100的一个或以上组件(例如，服务器110、无人机组140、终端150)可以经由网络130将信息和/或数据发送至场景100的其他组件。仅作为示例，网络130可以包括电缆网络。在一些实施例中，场景100可以包括一个或以上网络接入点。例如，和/或无线接入点，场景100的一个或以上组件可以连接到网络130以交换数据和/或信息。
22.无人机组140可以是一个或多个无人机组成的机组，例如，无人机组140可以包括无人机140-1、无人机140-2、
……
、无人机140-n。在一些实施例中，可以基于管理平台获取数据采集需求，以确定无人机组140中的无人机数量。在一些实施例中，无人机组140中的无人机可以是执行同一任务的无人机，也可以是执行不同任务的无人机。在一些实施例中，无人机组140可以经网络130获取管理平台的数据采集指令。在一些实施例中，无人机组140可以根据数据类型将数据传输到对应的管理平台，也可以将数据传输到无人机管理平台，再由无人机管理平台分类传输到对应的平台。
23.终端150可以包括用户所使用的一个或多个终端或软件。在一些实施例中，用户(如无人机管理平台、交通管理平台、火灾管理平台或污染管理平台的相关工作人员等)可以是终端150的所有者。在一些实施例中，终端150可以包括移动设备、平板电脑、笔记本电脑、可穿戴智能终端等或其任意组合。在一些实施例中，用户可以通过终端150获取无人机管理的相关信息。
24.应当注意场景100仅仅是为了说明的目的而提供的，并不意图限制本技术的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本说明书的描述，做出多种修改或变化。例如，基于物联网的智慧城市无人机管理系统还可以包括云服务器。又例如，基于物联网的智慧城市无人机管理系统可以在其它设备上实现类似或不同的功能。然而，这些变化和修改不会背离本技术的范围。
25.物联网系统是一种包括用户平台、服务平台、管理平台、传感网络平台、对象平台中部分或全部平台的信息处理系统，其中，用户平台是整个物联网运行体系的主导者，可以用于获取用户需求。用户需求是物联网运行体系形成的基础和前提，物联网系统的各平台之间的联系均是为了满足用户的需求。服务平台是位于用户平台和管理平台之间以实现用户平台和管理平台联系的桥梁，服务平台可以为用户提供输入和输出服务。管理平台可以实现统筹、协调各功能平台(如用户平台、服务平台、传感网络平台、对象平台)之间的联系和协作，管理平台汇聚着物联网运行体系的信息，可以为物联网运行体系提供感知管理和控制管理功能；传感网络平台可以实现连接管理平台和对象平台，起着感知信息传感通信和控制信息传感通信的功能。对象平台是对感知信息生成和控制信息进行执行的功能平台。
26.物联网系统中信息的处理可以分为感知信息的处理流程及控制信息的处理流程，控制信息可以是基于感知信息而生成的信息。其中，感知信息的处理是由对象平台获取感
知信息，并通过传感网络平台传递至管理平台，管理平台将经过计算的感知信息传输给服务平台，最后传递至用户平台，用户经过对感知信息的判断分析，生成控制信息。控制信息则是由用户平台生成并下发至服务平台，服务平台再将控制信息传递给管理平台，管理平台对控制信息进行计算处理，并通过传感网络平台下发至对象平台，进而实现对相应对象的控制。
27.在一些实施例中，将物联网系统应用于城市管理时，可以将其称之为智慧城市物联网系统。
28.图2是根据本说明书一些实施例所示的基于物联网的智慧城市无人机管理系统的示例性结构图。如图2所示，基于物联网的智慧城市无人机管理系统200，包括用户平台210、服务平台220、管理平台230、传感网络平台240、对象平台250。在一些实施例中，基于物联网的智慧城市无人机管理系统200可以为服务器110的一部分或由服务器110实现。
29.在一些实施例中，基于物联网的智慧城市无人机管理系统200可以应用于无人机管理等多种场景。在一些实施例中，基于物联网的智慧城市无人机管理系统200可以获取数据采集需求信息。在一些实施例中，基于物联网的智慧城市无人机管理系统200可以基于数据采集需求信息控制至少两台无人机执行数据采集任务。
30.无人机管理的多种场景可以包括交通类(如交通事故)、火灾类、污染类等数据(如图像数据等)的采集与传输。需要说明的是以上场景仅为示例，并不对基于物联网的智慧城市无人机管理系统200的具体应用场景起限制作用，本领域技术人员可以在本实施例公开的内容基础上，将基于物联网的智慧城市无人机管理系统200应用于其他合适的任何场景。
31.以下将对基于物联网的智慧城市无人机管理系统200进行具体说明。
32.用户平台210可以是面向用户的服务接口，被配置为终端设备。在一些实施例中，用户平台210可以接收来自用户的信息。例如，用户平台210可以接收来自用户输入的需求信息。又例如，用户平台210可以接收来自用户输入的无人机管理策略查询指令。在一些实施例中，用户平台210可以和服务平台220进行交互。例如，用户平台210可以发送用户输入的需求信息至服务平台。又例如，用户平台210可以发送无人机管理策略查询指令至服务平台，并接收服务平台220反馈的无人机管理策略。其中，无人机管理策略可以包括无人机的分布、无人机的数量调配、无人机的数据传输方式(如，大量数据的拆分策略、基于第二无人机的数据中继传输等)等。
33.服务平台220可以是对需求信息进行初步处理的平台，被配置为第一服务器。在一些实施例中，服务平台通常采用集中式布置。在一些实施例中，服务平台220可以将来自用户平台210的需求信息发送至管理平台的总平台。在一些实施例中，服务平台220可以与管理平台230进行交互。例如，将从用户平台210获取的无人机管理策略查询指令发送至管理平台230，并接收管理平台230反馈的无人机管理策略。
34.管理平台230可以是指统筹、协调各功能平台之间的联系和协作，提供感知管理和控制管理的物联网平台。在一些实施例中，管理平台230可以被配置为第二服务器。在一些实施例中，管理平台230响应于服务平台220发送的用户的需求信息，进行相应管理工作。例如，管理平台230的总平台汇总需求信息，将不同的需求信息分配至相应的管理分平台进行进一步处理，确定相应的管理策略。
35.在一些实施例中，管理平台通常采用前分式布置。前分式布置是指管理平台设置
有一个总平台和多个分平台(包括自有数据库)，多个分平台分别存储和处理传感网络平台发送的不同类型的数据，总平台对多个分平台的数据进行汇总后存储和处理，并传输数据至服务平台。管理分平台基于不同的任务类型或需求类型进行设置，每个管理分平台都有对应的一个传感网络分平台，对象平台获取的数据上传至对应的传感网络分平台，通过传感网络总平台汇总后，上传至对应的管理分平台。例如，管理分平台可以包括交通事故管理分平台、火灾事故管理分平台、污染事故管理分平台等。
36.在一些实施例中，各管理分平台从传感网络平台总数据库接收相关的无人机采集到的任务数据，各管理分平台对无人机采集到的任务数据进行处理和运行管理。在一些实施例中，各管理分平台(包括自有数据库)进一步将处理的数据上传至管理总平台，管理总平台将汇总处理后的数据上传至服务平台。其中，上传到服务平台的数据可以包括无人机管理策略信息。
37.在一些实施例中，管理总平台也可以被称为管理平台的总平台，管理分平台也可以被称为管理平台的分平台。
38.在一些实施例中，管理平台230可以和传感网络平台240交互。管理平台230可以下发任务数据获取指令至传感网络平台，并接收传感网络总平台上传的汇总后的无人机采集到的任务数据。例如，执行交通事故数据采集任务的无人机设备，其采集到的任务数据通过交通事故传感网络分平台处理并上传到传感网络总平台时，带有相应的用于表示任务类型的标识。在交通事故管理分平台下发获取交通事故数据采集任务时，传感网络总平台可以通过任务类型的标识筛选出相应的数据并上传至交通事故管理分平台。
39.本说明书一些实施例中，通过管理分平台对不同任务类型的无人机监测数据处理，再汇总到总数据库，可以减少整个管理平台的数据处理压力的同时，可以汇集各独立的分平台的数据进行统一处理，实现管理平台对不同类型任务的无人机的进行协同作业和调配。
40.在一些实施例中，管理平台230用于本说明书一些实施例中涉及的智慧城市无人机管理方法，响应用户的查询需求，对传感网络平台上传的任务数据进行处理，确定无人机管理策略。
41.在一些实施例中，管理平台230进一步用于：确定至少两台无人机执行任务的不同时域和不同空域，并控制至少两台无人机执行任务，采集任务数据。
42.在一些实施例中，管理平台230进一步用于：基于不同任务的数据需求以及至少两台无人机的特征，确定数据传输方式。
43.关于管理平台230的更多说明，可参见图3-图5及其相关描述。
44.传感网络平台240可以是管理平台和对象平台之间实现交互的衔接的平台。在一些实施例中，传感网络平台采用前分式布置，包括传感网络总平台和传感网络分平台，传感网络分平台与管理分平台一一对应，可以包括交通事故传感网络分平台、火灾事故传感网络分平台、污染事故传感网络分平台等。在一些实施例中，传感网络平台240被配置为通信网络和网关，各传感网络分平台可以配置独立的网关。在一些实施例中，传感网络平台240的总平台可以汇总来自各个管理分平台的管理策略，并将不同的管理策略分配至对应的传感网络分平台进行处理。
45.在一些实施例中，传感网络总平台汇总管理分平台确定的至少两台无人机执行任
务的不同时域和不同空域，并通过传感网络分平台做进一步处理。传感网络平台的分平台将处理后的至少两台无人机执行任务的不同时域和不同空域发送至对象平台。
46.在一些实施例中，传感网络总平台也可以被称为传感网络平台的总平台，传感网络分平台也可以被称为传感网络平台的分平台。
47.在一些实施例中，无人机设备采集到的任务数据先直接上传至对应的传感网络分平台进行处理和运行管理。例如，被派往目的地执行交通事故监测的无人机设备，其数据上传到交通事故传感网络分平台；又例如：被派往目的地执行火灾事故监测的无人机设备，其数据上传到火灾事故传感网络分平台。在一些实施例中，传感网络分平台(包括自有数据库)进一步将数据上传到传感网络总平台，传感网络总平台将汇总处理后的任务数据上传至管理平台230。
48.本说明书一些实施例中，将无人机采集的大量任务数据先经过传感网络分平台处理，再汇总到总数据库，可以减少整个传感网络平台的数据处理压力，避免数据杂乱而造成大负荷作业。
49.对象平台250可以是感知信息生成和控制信息最终执行的功能平台。在一些实施例中，对象平台250可以被配置为由至少一个无人机设备组成的功能平台。其中，至少一个无人机设备中的每一个均配置有唯一的编号，可以用于对无人机进行管理(如，调配、分组协同传输等)。无人机设备可以包括定位装置，用于获取无人机的实时位置信息(如，区域、坐标等)。无人机设备还可以包括摄像装置，用于采集实时图像信息。在一些实施例中，对象平台可以和传感网络平台240进行交互，接收传感网络平台下发的任务数据采集指令，并上传采集到的任务数据至相应的传感网络分平台。
50.对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，将基于物联网的智慧城市无人机管理系统200移用到其他任何合适的场景下。
51.需要注意的是，以上对于系统及其组成部分的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个组成部分进行任意组合，或者构成子系统与其他组成部分连接。例如，各个组成部分可以共用一个存储设备，各个组成部分也可以分别具有各自的存储设备。诸如此类的变形，均在本说明书的保护范围之内。
52.图3是根据本说明书一些实施例所示的基于物联网的智慧城市无人机管理方法的示例性流程图。如图3所示，流程300包括以下步骤。在一些实施例中，流程300可以由管理平台230执行。
53.步骤310，管理平台的总平台通过服务平台获取来自用户平台的用户的需求信息，并分配至对应的管理分平台。
54.需求信息是指可以反映数据采集需求的信息。在一些实施例中，需求信息可以包括来自用户的数据采集需求。在一些实施例中，用户平台可以获取用户输入的需求信息，并将需求信息发送至服务平台。在一些实施例中，管理平台的总平台可以通过服务平台获取用户的需求信息。在一些实施例中，需求信息可以包括来基于污染管理的采集某水域水质状况的数据采集需求、基于火灾管理的采集某火灾现场火势情况和周边路段交通状况的数据采集需求等。
55.在一些实施例中，管理平台还可以通过对无人机组传回的信息进行处理，自动生
成需求信息。例如，管理平台可以对无人机采集的火灾信息进行分析，生成采集火灾现场周边交通状况的数据采集需求。
56.在一些实施例中，管理平台的总平台针对不同的需求信息，将其分配至不用的管理分平台进行进一步处理，确定无人机的管理策略。其中，管理策略至少可以包括至少两台无人机执行任务的不同时域和不同空域。
57.步骤320，管理分平台基于需求信息确定至少两台无人机执行任务的不同时域和不同空域，其中，不同时域具有重合区间，不同空域具有重合区间。
58.时域是指无人机执行任务的时间区间。在一些实施例中，时域可以包括至少一个时间区间。在一些实施例中，至少两台无人机执行任务具有不同时域，不同的时域具有重合区间。例如，无人机140-1执行任务的时域为2022年5月1日9点到12点，无人机140-2执行任务的时域为2022年5月1日11点到13点，两台无人机执行任务时域不同，但具有重合的区间，即2022年5月1日11点到12点。
59.空域是指无人机执行任务的飞行空间范围。例如，飞行高度范围、任务区域范围。在一些实施例中，空域可以包括至少一个空间范围。在一些实施例中，至少两台无人机执行任务具有不同空域，不同空域具有重合区间。例如，无人机140-1执行任务为采集某火灾现场的火势信息，无人机140-2执行的任务为采集该火灾现场邻近路段的交通状况信息，则两台无人机执行任务空域不同，但具有重合区间。
60.在一些实施例中，管理平台的分平台可以基于需求信息确定至少两台无人机执行任务的不同时域和不同空域。
61.在一些实施例中，管理平台的分平台可以基于需求信息中的时间信息和任务区域信息确定至少两台无人机执行任务的不同时域和不同空域。例如，可以基于交通管理平台发出的采集a路段每天上午8点到10点、下午5点到7点的交通状况信息，确定无人机执行任务的时域为每天上午8点到10点、下午5点到7点，空域信息为a路段。
62.在一些实施例中，管理平台的分平台可以基于需求信息中的时间信息和无人机电量情况，确定无人机执行任务的时域信息。例如，需求信息中任务时段为上午8点到12点共4个小时，而无人机电量最多可以支持3个小时，则可以将无人机执行任务的时域确定为上午8点到12点之间的3个小时。
63.在一些实施例中，管理平台的分平台可以基于需求信息和法律法规信息确定无人机执行任务的空域。例如，可以基于需求信息确定任务区域信息、基于法律法规信息确定该任务区域是否包含禁飞区域，进而确定无人机执行任务的空域。在一些实施例中，确定无人机执行任务的空域还包括确定无人机的飞行路线。在一些实施例中，可以基于需求信息中的任务区域信息、法律法规信息确定无人机飞行路线。例如，可以基于法律法规信息确定任务区域中是否包含禁飞区域，若包含禁飞区域，则在确定飞行路线时避开禁飞区域。
64.步骤330，控制至少两台无人机在不同时域、不同空域执行不同任务，采集与不同任务对应的任务数据。
65.在一些实施例中，管理平台230可以控制至少两台无人机在不同时域、不同空域执行不同任务，采集与不同任务对应的任务数据。例如，可以基于污染管理平台发出的采集某水域水质信息的数据采集需求，控制无人机在该水域的不同位置采集水样并进行检测、拍摄水体颜等。又例如，可以基于火灾管理平台发出的采集某工厂火灾信息的数据采集需
求，控制无人机在该工厂各个方位拍摄火场图片、采集风力风向等信息。
66.在一些实施例中，管理平台230可以对无人机传回的数据进行处理，基于处理结果控制至少两台无人机在不同时域、不同空域执行不同任务，采集与不同任务对应的任务数据。例如，可以对无人机传回的某工厂火灾数据进行处理，基于处理结果发现火势较重，需要调用更多的消防力量进行火灾救援，同时需要对火场周围交通情况进行监测以便疏通救援通道，此时可以控制邻近无人机到该工厂执行采集交通数据的任务。
67.步骤340，基于不同任务数据的数据需求，以及至少两台无人机的特征，确定数据传输方式，其中，至少两台无人机的特征包括无人机之间的距离、无人机与管理平台之间的距离、无人机传输的带宽情况和无人机的定位中的至少一种。
68.数据需求是指无人机执行的任务对应要采集的数据。在一些实施例中，数据需求包括待传输的数据量。
69.待传输的数据量是指无人机完成所执行任务对应需要传输的数据量。例如，区域a的最近10分钟的交通情况的待传输的数据量为1.5gb；河流c的最近一个月的污染情况的待传输的数据量为45gb。
70.在一些实施例中，待传输的数据总量可以由正在执行的所有类型的任务的待传输的数据量求和得到。例如，正在执行的任务类型410有交通管理和抢险救灾，交通管理和抢险救灾的待传输的数据量分别为400gb和500gb，则待传输的数据总量为900gb。
71.在一些实施例中，每种类型的任务的待传输的数据量可以由正在执行该任务的无人机的待传输的数据量求和得到。例如，正在执行交通管理任务的无人机数量为35，正在执行救灾抢险任务的无人机数量为30。执行交通管理和抢险救灾的每台无人机的待传输的数据量440分别为10gb和5gb，则交通管理的待传输的数据量为350gb，抢险救灾的待传输的数据量为150gb。
72.在一些实施例中，待传输的数据量可以通过预测模型确定。有关预测模型的更多内容可参见图3及其相关描述。
73.无人机特征是指无人机传输数据时的特征。例如，无人机特征可以包括无人机之间的距离、无人机与管理平台之间的距离、无人机传输数据是的带宽情况及无人机定位信息中的至少一个。
74.数据传输方式是指无人机传输数据时所采取的方式。例如，数据传输方式可以包括中继传输、拆分传输及合并传输等。
75.中继传输是指在至少两个数据传输点之间采用中继进行数据传输。例如，当执行任务的无人机与对应管理平台距离较远无法传输数据时，可以通过该无人机与管理平台之间的其他无人机或平台作为中继，进行数据传输。
76.拆分传输是指将数据进行拆分后传输。例如，传输较大视频，而传输带宽较小时，可以将视频拆分为多段，分别进行传输。在一些实施例中，可以将数据拆分后通过同一个无人机依次进行传输。在一些实施例中，可以将数据拆分后通过多个无人机分别进行传输。在一些实施例中，可以基于数据标记对传输的拆分数据进行合并。在一些实施例中，无人机采集数据时可以基于任务类型、任务定位及数据采集时间对数据进行标记。
77.合并传输是指对同类数据进行合并后再传输。同类数据是指数据类型、采集地点相同的数据。数据类型可以包括文本、图片、语音、视频等。例如，可以对同一地点同一角度
拍摄的多张图像数据进行合并后传输。
78.在一些实施例中，可以基于不同任务数据的数据需求，以及至少两台无人机的特征，确定数据传输方式。
79.在一些实施例中，可以基于至少两台无人机的特征，确定数据传输方式。在一些实施例中，可以基于无人机与对应管理平台的距离、至少两台无人机之间的距离与阈值对比，确定数据传输方式为中继传输。例如，可以基于无人机与对应管理平台的距离大于阈值、与另一台无人机之间的距离小于阈值、且另一台无人机与管理平台的距离小于阈值，确定由另一台无人机作为中继，进行数据传输。其中，阈值可以是预设值，如10km。
80.在一些实施例中，可以基于不同任务数据的数据需求及无人机的特征，确定数据传输方式。
81.在一些实施例中，可以基于不同任务数据的数据需求确定数据量。在一些实施例中，可以基于数据量及无人机传输带宽情况确定数据传输方式为拆分传输。例如，无人机采集的数据量为10gb，而当前无人机传输带宽为1mbps，为提高数据传输效率，可以将数据拆分为5个2gb大小的数据，分别通过邻近5台无人机进行传输。
82.在一些实施例中，可以基于数据为同类数据、及无人机传输带宽情况确定数据传输方式为合并传输。例如，多个数据为同类数据，且数据量较大，而无人机传输带宽较小，则可以将同类数据合并后再进行传输。
83.在一些实施例中，可以基于不同任务数据的数据需求确定数据是否为同类型。在一些实施例中，可以基于数据需求中的数据类型、数据采集地点确定数据是否为同类型数据。例如，可以基于多个数据的类型为图片、且拍摄地点相同确定为同类数据。在一些实施例中，可以基于无人机采集数据时的定位信息确定数据采集地点的坐标信息，若两个坐标之间的距离小于阈值，则判断坐标对应的两组数据为同类数据。
84.本说明书一些实施例中，基于数据需求确定无人机执行任务的时域和空域，并控制无人机采集任务对应的数据，可以加强无人机分派的针对性和合理性，确保资源的合理分配，提高了紧急情况时无人机统筹调度的及时性，通过调用就近的无人机辅助执行任务，有助于及时全面的获取信息，为紧急救援争取时间。
85.本说明书一些实施例中，基于数据需求及无人机特征，采用多种传输方式传输数据，可以提高数据传输的效率及灵活性，保证数据的完整准确；采用中继传输，避免了无人机与管理平台较远时无法传输的情况；拆分传输和合并传输可以减少单台无人机传输的数据量，提高传输效率。
86.应当注意的是，上述有关流程300的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对流程300进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。例如，流程300还可以包括无人机分派过程。
87.在一些实施例中，确定数据传输方式还包括确定数据传输的优先级。有关确定数据传输优先级的更多实施例可参见图5及其相关描述。
88.图4是根据本说明书一些实施例所示的预测模型的示意图。如图所示，预测模型的执行与训练400至少可以包括以下内容。
89.在一些实施例中，预测模型430可以用于确定每台无人机的待传输的数据量440。
在一些实施例中，预测模型的输入可以包括无人机所执行的至少一种任务类型410和所执行任务对应的监测数据420，例如，预测模型430的输入可以包括任务类型410、监测数据420。输出可以包括每台无人机的待传输的数据量440。
90.在一些实施例中，预测模型430可以是训练好的机器学习模型。预测模型430可以包括但不限于卷积神经网络、深度神经网络等一种或多种的组合。
91.任务类型410是指无人机所执行的任务对应的种类。例如，交通管理、抢险救灾、污染监测等。
92.监测数据420是指无人机执行任务过程中的工作情况。在一些实施例中，监测数据420可以包括目标区域信息(如，区域a的位置)、监测事项(如，区域a的所有道路图像)、监测时长或时间(如，10分钟、12:00～18:00等)、监测频率(如，每小时1次、每天1次等)中的一种或多种。
93.在一些实施例中，预测模型430的参数可以通过训练得到。可以基于多组带有标签的训练样本对初始预测模型431进行训练，训练样本可以是无人机历史执行任务中的历史任务类型431-2和历史任务类型431-2所对应的历史监测数据431-1，训练样本的标签可以是任务类型410及其监测数据420所对应的实际传输的任务数据量。应当理解的是，样本中的无人机与需要确定待传输的数据量的无人机应当为同一型号的无人机。例如，处理设备可以采集历史一段时间(如一天、一周、一个月等)内，无人机所执行的多个任务的历史任务类型431-2和历史任务类型431-2所对应的历史监测数据431-1作为训练样本，该时间段内任务类型410及其监测数据420所对应的实际传输的数据量431-3作为训练样本的标签，实际传输的数据量431-3可以查询或检测在该时间段内传输的数据量获取得到。将多个训练样本输入初始预测模型431，基于初始预测模型431的输出和标签构建损失函数，并基于损失函数迭代更新初始预测模型431的参数，当训练的模型满足预设条件时，训练结束，获取训练好的预测模型430。预设条件可以包括但不限于损失函数收敛、损失函数值小于预设值或训练迭代次数达到阈值等。
94.本说明书的一些实施例所述的方法，通过模型可以快速准确地确定无人机的待传输的数据量，方便后续精准调节无人机的数量，以保证无人机任务的顺利完成。
95.在一些实施例中，确定每台无人机的待传输的数据量440可以基于其他方式实现。在一些实施例中，处理设备还可以基于人工经验确定待传输数据量。例如，无人机相关工作人员(如，无人机行业专家、无人机操作人员等)依赖过往经验确定待传输数据量。在一些实施例中，处理设备可以根据历史数据确定待传输数据量。其中，历史数据可以包括任务类型410、监测数据420和对应的实际数据量。可以理解的，处理设备可以将与本次任务类型410和监测数据420相似的历史数据所对应的实际数据量作为本次待传输的数据量。
96.在一些实施例中，处理设备可以基于待传输的数据总量确定当前执行任务的无人机的最佳数量。在一些实施例中，处理设备可以预先设置待传输的数据总量的预设范围区间，当待传输的数据总量位于某一预设范围内时，无人机的最佳数量可以是对应于该预设范围内的数量值。仅作为示例地，当待传输的数据总量位于0～100gb区间内时，无人机的最佳数量为5台；当待传输的数据总量位于100gb～500gb区间内时，无人机的最佳数量为15台；当待传输的数据总量超过500gb时，无人机的最佳数量为20台。应当理解的是，当待传输的数据总量越大，无人机的最佳数量越多，这样可以增大数据的采集效率和传输效率。
97.在一些实施例中，处理设备可以基于最佳数量和每种类型任务的待传输的数据量占待传输的数据总量的比例，调节正在执行任务的无人机的数量。例如，当前正在执行任务的无人机总共为11台，其中，执行交通管理任务和污水监测任务的无人机分别有7台和4台。当前待传输的数据总量为604gb，则根据前述的对应关系，无人机的最佳数量为20台。当前交通管理和污水监测对应的待传输的数据量分别为397g和207g，分别占待传输的数据总量的比例为34.3％和65.7％，则执行交通管理的无人机的最佳数量应为13台，执行交通管理的无人机的最佳数量应为7台。因此，在当前基础上，执行交通管理和污水监测的无人机还需要分别增加6台和3台。
98.本说明书实施例所述的一些方法，可以基于任务的待传输数据量精准调配无人机的数量，实现资源合理分配。
99.在一些实施例中，处理设备可以基于待传输的数据总量确定数据传输方式。在一些实施例中，当待传输的数据总量大于预设阈值时，处理设备可以将数据拆分或合并后，传输至数据接收平台。
100.有关数据拆分以及合并的更多说明参见图3相关内容。
101.本说明书实施例所述的一些方法，可以基于任务的待传输数据量确定传输方式，提高传输效率。
102.本说明书实施例所述的一些方法，通过预测模型可以确定不同任务数据的待传输的数据量，根据待传输的数据量确定无人机数量以及不同的数据传输方式，提高了数据传输的效率和无人机资源调配的灵活性。
103.图5是根据本说明书一些实施例所示的确定数据传输优先级的方法的示意图。如图5所示，确定数据传输优先级的方法500可以包括以下内容。在一些实施例中，数据传输的优先级可以基于获取到的图像数据确定。
104.在一些实施例中，处理设备可以获取任务数据的数据特征，基于数据特征确定数据传输的优先级。
105.数据特征是指任务数据的特点。在一些实施例中，数据特征包括重要程度、紧急程度和数据大小中的至少一种。
106.重要程度可以指任务数据对任务执行结果的影响程度。例如，交通管理中的人车流量大的道路的图像数据的重要程度高于人车流量小的道路的图像数据。
107.紧急程度可以反映任务数据当前是否需要快速地传输和分析以用于任务执行的情况。例如，在抢险救灾中，当救援队伍出发时，从救援队伍所在位置前往危险区域的道路的图像数据的紧急程度高于从危险区域前往医院的道路的图像数据。
108.数据大小是指任务数据的数据量。例如，500mb、30gb等。
109.在一些实施例中，任务数据的重要程度和紧急程度由任务数据包含的信息确定。在一些实施例中，不同任务数据的重要程度和紧急程度可以预先设置为与任务数据所包含的信息对应。仅作为示例地，根据任务数据所包含的任务类型410预设其对应的重要程度与紧急程度。例如，任务类型410为抢险救灾的重要程度和紧急程度为最高，任务类型410为交通管理的重要程度和紧急程度为次高，任务类型410为污染监测的重要程度和紧急程度为最低。又例如，重要程度和紧急程度均可以被表示为0-100中的某一数值。数值越大，任务类型410对应的重要程度和紧急程度越高。任务类型410为抢险救灾的重要程度和紧急程度均
为100，任务类型410为交通管理的重要程度和紧急程度均为70，任务类型410为污染监测的重要程度和紧急程度均为50。
110.在一些实施例中，数据大小可以直接由任务数据的数据量确定。例如，污染监测的任务数据的数据量为200mb，抢险救灾的任务数据的数据量为1gb，则抢险救灾的任务数据的数据大小大于污染监测的任务数据的数据大小。
111.数据传输的优先级是指任务数据传输的先后顺序。例如，数据a的数据传输的优先级最高，数据b的数据传输的优先级最低，则数据a先于数据b进行传输。
112.在一些实施例中，数据传输的优先级可以基于重要程度、紧急程度以及数据大小确定。
113.在一些实施例中，数据传输的优先级可以基于重要程度和紧急程度确定。仅作为示例地，重要程度和紧急程度均可以被表示为0-100中的某一数值。数值越大，对应的重要程度和紧急程度越高。当一个任务数据的重要程度和紧急程度的数值之和大于另一数据的重要程度和紧急程度的数值之和时，则前者的优先级高于后者。例如，任务数据a的紧急程度60、重要程度为80，任务数据b的紧急程度为90、重要程度为75，任务数据a的重要程度和紧急程度的数值之和140小于任务数据b的重要程度和紧急程度的数值之和165，则任务数据b的优先级高于任务数据a。
114.在一些实施例中，当至少两个任务数据基于重要程度和紧急程度确定的优先级一致时，可以根据任务数据的数据大小确定优先级。在一些实施例中，数据大小较小的任务数据的优先级高于数据较大的任务数据的优先级。例如，任务数据c的数据大小为800mb，任务数据d的数据大小为1.4gb，则任务数据c的优先级高于任务数据d的优先级。
115.在一些实施例中，数据传输的优先级540可以通过判断模型520确定。
116.在一些实施例中，基于无人机所采集的任务数据中的图像数据510，通过判断模型520可以确定每种任务数据的数据传输的优先级540，其中，所述判断模型520为训练好的机器学习模型。判断模型520可以包括但不限于卷积神经网络、深度神经网络等一种或多种的组合。
117.如图5所示，在一些实施例中，判断模型520可以包括特征识别层520-1和优先级确定层520-2。
118.特征识别层520-1可以提取图像数据510中的特征，获取图像特征521。图像特征可以包括图像的颜特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等。特征识别层520-1可以是卷积神经网络。如图5所示，特征识别层520-1的输入可以包括图像数据510，特征识别层520-1的输出可以包括图像特征521。
119.优先级确定层520-2可以对需求信息530和图像特征521进行处理，确定其对应的数据传输的优先级540。优先级确定层520-2可以是深度神经网络。如图5所示，优先级确定层520-2的输入可以是需求信息530和图像特征521，优先级确定层520-2的输出可以是数据传输的优先级540。
120.在一些实施例中，特征识别层520-1和优先级确定层520-2可以通过联合训练得到。训练样本包括无人机历史任务数据中的图像数据和历史需求信息，标签可以为图像数据在历史需求信息影响下实际传输所对应的优先级。仅作为示例地，优先级可以用数字0～10表示。0表示优先级最高，10表示优先级最低。数字越小，优先级越高，则任务数据传输的
顺序越靠前。将训练样本中的图像数据输入初始特征识别层。然后将初始特征识别层的输出和训练样本中的需求信息一起输入至初始优先级确定层中，并基于初始优先级确定层的输出和标签构建损失函数。基于损失函数迭代更新初始判断模型中各层的参数，直至满足预设条件，得到训练好的判断模型。预设条件可以包括但不限于损失函数收敛、损失函数值小于预设值或训练迭代次数达到阈值。
121.本说明书的一些实施例所述的方法，通过确定数据传输优先级，可以保证重要紧急的数据优先传输，防止重要数据丢失，同时优先传输紧急数据利于管理平台及时对紧急情况做出处理。在数据重要紧急程度差不多时，优先传输数据量较小的数据，保证其完整传输，避免传输数据量较大的数据容易导致的传输速度下降、传输中断等情况，以保证尽量多且完整地传输数据。
122.上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
123.同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
124.针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
125.最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

技术特征：

1.一种基于物联网的智慧城市无人机数据传输方法，由基于物联网的智慧城市无人机管理系统实现，其特征在于，所述基于物联网的智慧城市无人机管理系统包括用户平台、服务平台、管理平台、传感网络平台，所述方法由所述管理平台执行，所述管理平台包括管理总平台和管理分平台，包括：所述管理总平台通过所述服务平台获取来自所述用户平台的用户的需求信息，并分配至对应的管理分平台；所述管理分平台基于所述需求信息确定至少两台无人机执行任务的不同时域和不同空域，所述不同时域具有重合区间，所述不同空域具有重合区间；所述管理分平台控制所述至少两台无人机在所述不同时域、不同空域执行不同任务，采集与所述不同任务对应的任务数据；所述管理分平台通过所述传感网络平台获取所述任务数据中的图像数据，并基于判断模型，确定数据传输的优先级，所述判断模型为机器学习模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断模型包括特征识别层和优先级确定层，其中，所述特征识别层输入包括所述图像数据，输出包括图像特征；所述优先级确定层输入包括所述图像特征和所述需求信息，输出所述数据传输的优先级。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述管理分平台基于所述不同任务数据的数据需求，以及所述至少两台无人机的特征，确定数据传输方式，所述至少两台无人机的特征包括无人机之间的距离、无人机与所述管理平台之间的距离、无人机传输的带宽情况和所述无人机的定位中的至少一种。4.如权利要求3所述的方法，所述数据传输方式包括：中继传输、拆分传输及合并传输。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述数据需求包括：待传输的数据量，其中，所述待传输的所述数据量基于预测模型对任务类型、所述无人机的监测数据进行处理而确定。6.如权利要求5所述的方法，所述方法还包括：所述管理分平台基于所述待传输的数据量的总量，确定当前执行任务的无人机的最佳数量；所述管理分平台基于所述最佳数量和每种所述任务类型的所述待传输的数据量占所述总量的比例，调节正在执行任务的无人机的数量。7.如权利要求5所述的方法，所述监测数据包括：目标区域信息、监测事项、监测时长或时间、监测频率中的一种或多种。8.一种基于物联网的智慧城市无人机数据传输系统，其特征在于，所述系统包括用户平台、服务平台、管理平台、传感网络平台，其中，所述管理平台包括管理总平台和管理分平台，其中，所述管理总平台被配置为：通过所述服务平台获取来自所述用户平台的用户的需求信息，并分配至对应的管理分平台；所述管理分平台被配置为：
基于所述需求信息确定至少两台无人机执行任务的不同时域和不同空域，所述不同时域具有重合区间，所述不同空域具有重合区间；控制所述至少两台无人机在所述不同时域、不同空域执行不同任务，采集与所述不同任务对应的任务数据；通过所述传感网络平台获取所述任务数据中的图像数据，并基于判断模型，确定数据传输的优先级，所述判断模型为机器学习模型。9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述判断模型包括特征识别层和优先级确定层，其中，所述特征识别层输入包括所述图像数据，输出包括图像特征；所述优先级确定层输入包括所述图像特征和所述需求信息，输出所述数据传输的优先级。10.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述管理分平台进一步被配置为：基于所述不同任务数据的数据需求，以及所述至少两台无人机的特征，确定数据传输方式，所述至少两台无人机的特征包括无人机之间的距离、无人机与所述管理平台之间的距离、无人机传输的带宽情况和所述无人机的定位中的至少一种。

技术总结

本说明书实施例提供一种基于物联网的智慧城市无人机数据传输方法，所述方法由所述管理平台执行，所述方法包括：通过所述服务平台获取来自所述用户平台的用户的需求信息；基于所述需求信息确定至少两台无人机执行任务的不同时域和不同空域，所述不同时域具有重合区间，所述不同空域具有重合区间；控制所述至少两台无人机在所述不同时域、不同空域执行不同任务，采集与所述不同任务对应的任务数据；通过所述传感网络平台获取所述任务数据中的图像数据，并基于判断模型，确定数据传输的优先级，所述判断模型为机器学习模型。所述判断模型为机器学习模型。所述判断模型为机器学习模型。