具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图1-7及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

参照图1，本申请实施例公开一种测绘地图数据采集方法，建筑物的外围设置无人机进行飞行并进行三维数据的采集，建筑物内每层都设置无人车，并且每层的无人车所对应的区域均不同，由工作人员根据实际情况进行设置。通过无人车与无人机同步采集，从而对建筑的三维数据进行进一步的采集。

测绘地图数据采集方法包括以下步骤：

步骤100：获取当前无人机的当前高度检测信息、当前无人机至被测建筑物的当前距离检测信息以及无人机的当前移动位置信息。

无人机上安装高度传感器，通过高度传感器从而对无人机当前的飞行的高度进行检测，从而输出高度检测信息。

无人机上安装距离传感器，通过距离传感器对无人机至建筑物之间的距离进行检测，并输出距离检测信息，且距离传感器与无人机上的摄像头的朝向一致。

无人机上安装gps定位模块，通过gps定位模块从而对无人机的位置进行了解，而在移动位置后，gps定位模块所对应的位置就会发生变化，因此更新位置并输出移动位置信息，移动位置信息中具有移动的方向以及距离。

步骤101：判断当前距离检测信息是否大于所预设的细节距离信息。

判断当前距离检测信息所对应的距离是否大于的细节距离信息所对应的距离。其中，细节距离信息为所预设的距离信息，可以由工作人员根据实际情况进行设置，在此不作赘述。通过对无人机与建筑之间的距离进行判断，从而对初步图像采集以及细节图像采集进行切换，从而去控制无人机上摄像头的对焦距离。

步骤1010：若当前距离检测信息小于细节距离信息，则控制无人机向远离被测建筑物的方向飞行。

若当前距离检测信息所对应的距离小于细节距离信息所对应的距离，表示距离太近，因此控制无人机向远离被测建筑物的方向飞行，从而拉开建筑物与无人机之间的距离，以保证飞行的安全性。

步骤1011：若当前距离检测信息大于细节距离信息，则进行初步图像采集并进行存储。

若当前距离检测信息所对应的距离大于细节距离信息所对应的距离，就表示此时无人机与建筑物之间的距离过远，因此可以对建筑物进行初步图像采集，即采集外形并进行存储。在采集完毕后，可由工作人员操控无人机向建筑物进行靠近。

步骤1012：若当前距离检测信息等于细节距离信息，则进行细节图像采集，并根据当前高度检测信息从所预设的建筑高度数据库中查找出当前楼层信息。

若当前距离检测信息所对应的距离等于细节距离信息的距离，表示此时的距离可以进行细节图像采集。通过对当前高度检测信息的了解，从建筑高度数据库中查找出当前楼层信息。其中，建筑高度数据库为预设的数据库，通过工作人员进行设置，并且通过对高度检测信息的了解，能够对楼层进行了解，即楼层信息。

步骤102：根据当前楼层信息以控制与当前楼层信息相对应的无人车同步进行细节图像采集。

每个楼层均具有不同的无人车负责采集，因此对当前楼层信息的了解，从而以控制与当前楼层信息相对应的无人车同步进行细节图像采集，从而与无人机进行配合采集图像。

步骤103：根据当前高度检测信息以及当前楼层信息从所预设的调节数据库中查找出调节高度信息，并根据调节高度信息以调节预设于无人车上的摄像头的高度。

无人车上安装摄像头，通过摄像头对建筑物进行图像的采集，并且无人车上的摄像头进行升降调节，无人车上安装电子推杆从而对摄像头的升降进行调节。

并且根据当前高度检测信息所对应的高度以及当前楼层信息从调节数据库中查找出调节高度信息，调节数据库为预设的数据库，并且调节高度信息为当前无人车所需要调节的高度。

通过对无人机的飞行高度进行了解，在得到当前的楼层信息后，由于楼层信息中具有当前楼层的高度。因此可以知晓无人机与当前楼层之间的距离差，距离差即调节高度信息，从而将距离差对无人车上的摄像头的高度进行调节。

步骤104：根据当前移动位置信息以控制无人车进行同步移动，并进行细节图像采集。

根据无人机的当前移动位置信息，从而控制无人车的移动情况，从而实现同步移动，并进行细节图像采集。

参照图2，无人车于同一楼层时，对无人机进行跟随，其同步移动方法包括以下步骤：

步骤200：获取当前楼层信息中的无人车的当前定位信息。

无人车上安装有定位模块，而每个楼层上均安装有至少2个基站，定位模块与基站之间互相进行信息的交互，从而确定无人车在当前楼层中的位置，即输出定位信息。相邻楼层之间的基站的频率均不同，从而用于区分。

步骤201：根据当前移动位置信息从所预设的地图数据库中查找出检测区域信息。

其中，地图数据库为预设的数据库，地图数据库中具有每层建筑物的平面地图，因此通过对无人机的当前移动位置信息的了解，从地图数据库中查找出检测区域信息，检测区域信息为无人车所负责的对应区域，由于将每个楼层中的无人车进行分区，因此每个无人车都分别负责不同的区域的图像采集。

步骤202：将落入检测区域信息中的当前定位信息所对应的无人车进行激活，并跟随无人机同步移动采集。

在知晓检测区域信息后，将将落入检测区域信息中的当前定位信息所对应的无人车进行激活，而未落入检测区域信息中的无人车不激活。并且使激活的无人车跟随无人机同步移动采集图像。

步骤203：将未落入检测区域信息的当前定位信息所对应的无人车进行待机。

将未落入检测区域信息的当前定位信息所对应的无人车全部进行待机。

步骤204：在检测区域信息切换时，同步切换所对应的无人车进行跟随并同步移动采集。

在检测区域信息切换时，即当前检测区域信息中的无人车已经在此范围中达到了极限，因此对无人车进行切换，即使当前检测区域信息中的无人车处于待机状态，而对应无人机的另外的检测区域信息中的无人车处于激活跟随状态，并且激活的无人车跟随并同步移动采集。

参照图3，位于同层的无人车中，同层的检测区域信息切换时，无人车的采集切换方法包括以下步骤：

步骤300：于所预设的间隔时间中，将连续获取的当前移动位置信息所对应的坐标点进行连接，以获得运动方向信息。

间隔时间为预设的时间，由工作人员根据实际情况进行设置，在此不作赘述。

在间隔时间中，将连续获取的当前移动位置信息所对应的坐标点，并且将坐标点进行依次连接，连接后的方向就为运动方向信息，从而知晓无人机的运动方向。

步骤301：根据运动方向信息以及当前检测区域信息从地图数据库中查找出第一区域信息。

根据无人机的运动方向信息以及当前检测区域信息从地图数据库中查找出第一区域信息，其中第一区域信息为同层中无人机即将会到达的区域。因此知晓目前已经在工作的无人车的检测区域信息后，以及运动方向信息，就能让即将达到区域中的无人车做好采集的准备。

步骤302：将落入第一区域信息中的当前定位信息所对应的无人车进行激活，驱使无人车向检测区域信息与第一区域信息的连接处行驶，并停留于连接处。

将落入第一区域信息中的当前定位信息所对应的无人车提前进行激活，并且驱使无人车向检测区域信息与第一区域信息的连接处行驶，并停留于连接处进行待命。

步骤303：判断检测区域信息中的当前定位信息所对应的无人车是否到达检测区域信息与第一区域信息的连接处。

判断检测区域信息中的当前定位信息所对应的无人车是否到达检测区域信息与第一区域信息的连接处，从而控制是否需要对两辆无人车进行工作的切换。

步骤3030：若未到达，则位于连接处的无人车不采集不移动。

若检测区域信息中的当前定位信息所对应的无人车未到达检测区域信息与第一区域信息的连接处，此时位于连接处的等待的无人车不采集不移动。

步骤3031：若到达，则切换至位于连接处的无人车，并与无人机同步移动以及采集。

若检测区域信息中的当前定位信息所对应的无人车到达检测区域信息与第一区域信息的连接处，则切换至位于连接处的所等待的无人车开始采集，并与无人机同步移动。而刚刚达到连接处的无人车停止移动与采集。

参照图4，无人机在不同楼层切换时，无人车的切换方法包括以下步骤：

步骤400：于所预设的间隔时间中，将连续获取的当前高度检测信息所对应的坐标点进行连接，以获得升降方向信息。

间隔时间为预设的时间，由工作人员根据实际情况进行设置，在此不作赘述。

在间隔时间中，将连续获取的当前高度检测信息所对应的坐标点，并且将坐标点进行依次连接，连接后的方向就为升降方向信息，从而知晓无人机的升降情况。

步骤401：根据升降方向信息以及当前定位信息从地图数据库中查找出第二区域信息。

根据无人机的升降方向信息以及当前定位信息从地图数据库中查找出第二区域信息，其中第二区域信息为不同层且位于同一位面中无人机即将会到达的区域。因此知晓目前已经在工作的无人车的检测区域信息后，以及升降方向信息，就能让即将达到区域中的无人车做好采集的准备。

步骤402：将落入第二区域信息中的当前定位信息所对应的无人车进行激活，驱使无人车向定位信息与第二区域信息的垂直连接处行驶，并停留于垂直连接处。

将落入第二区域信息中的当前定位信息所对应的无人车提前进行激活，并且驱使无人车向定位信息与第二区域信息的垂直连接处行驶，并停留于垂直连接处进行待命。

步骤403：判断检测区域信息中的当前定位信息所对应的无人车是否到达定位信息与第二区域信息的垂直连接处。

判断检测区域信息中的当前定位信息所对应的无人车是否到达定位信息与第二区域信息的垂直连接处，从而控制是否需要对两辆无人车进行工作的切换。

步骤4030：若未到达，则位于垂直连接处的无人车不采集不移动。

若检测区域信息中的当前定位信息所对应的无人车未到达定位信息与第二区域信息的垂直连接处，此时位于垂直连接处的无人车不采集不移动。

步骤4031：若到达，则切换至位于垂直连接处的无人车，并与无人机同步移动以及采集。

若检测区域信息中的当前定位信息所对应的无人车到达定位信息与第二区域信息的垂直连接处，此时位于垂直连接处的无人车开始进行采集，并与无人机同步移动。

参照图5，无人机在不同楼层之间飞行时，无人机于楼层之间进行飞行，无人机飞行时高度切换的方法包括以下步骤：

步骤500：判断当前高度检测信息是否大于当前楼层信息中的当前楼层临界高度信息。

其中楼层临界高度信息为所预设的信息，由工作人员根据实际情况进行设置。

判断当前高度检测信息是否大于当前楼层信息中的当前楼层临界高度信息，从而判断出当前的无人机的飞行高度是否达到了当前楼层中所需要切换楼层的高度，从而对无人机进行飞行的调节。

步骤501：若当前高度检测信息大于当前楼层临界高度信息，则判断当前距离检测信息是否大于所预设的切换距离信息。

若当前高度检测信息大于当前楼层临界高度信息时，就判断无人机的当前距离检测信息是否大于切换距离信息。其中切换距离信息由工作人员根据实际情况进行设置，在此不作赘述。将无人机保持在安全的间距可以提高无人机的飞行稳定性。

步骤502：若当前距离检测信息小于或等于切换距离信息，则控制无人机停留于当前高度并向远离被测建筑物的一侧飞行，直至当前距离检测信息大于切换距离信息时，无人机恢复升降运动。

一旦当前距离检测信息小于或等于切换距离信息时，表示无人机距离建筑太近，此时控制无人机停留于当前高度，并且向远离被测建筑物的一侧飞行，并实时检测间距，直至当前距离检测信息大于切换距离信息时，无人机恢复升降运动。

参照图6，无人车上安装有用于采集的摄像头，无人车上的摄像头的转动方法包括以下步骤：

步骤600：根据当前定位信息以及调节高度信息从所预设的检测范围数据库中查找出摄像头的转动规则。

在知晓无人车的当前定位信息以及无人车的调节高度信息后，就知晓了当前无人机的所在位置以及无人机上摄像头所需要调节后的高度，并且从检测范围数据库中查找出摄像头的转动规则。

步骤601：根据转动规则以控制无人车上的摄像头转动。

根据转动规则以控制无人车上的摄像头转动。

参照图7，检测范围数据库的获取方法包括以下步骤：

步骤700：获取摄像头的当前周向转动角度信息以及当前倾斜度转动信息。

通过角度传感器从而对摄像头的周向转动的情况进行检测从而输出当前周向转动角度信息，通过角度传感器对摄像头的朝向角度进行检测从而输出倾斜度转动信息。

步骤701：根据定位信息以调节当前周向转动角度信息以及当前倾斜度转动信息，并依次输出不同角度方位的检测图像，以构建采集图像库。

在采集数据的过程中，无人车每行驶至一个坐标点后，都会输出定位信息，并且以定位信息为指令向周围采集图像。并且在采集图像的时候，先进行当前周向转动角度信息的调节，从而完成一轮采集，在调节一次当前倾斜度转动信息，并且在调节过后，再进行新的一轮的当前周向转动角度信息的调节并采集，重复依次采集并且进行检测图像的获取，以得到不同角度方位的检测图像，将检测图像采集以构建采集图像库，从而进行存储。

步骤702：于同一定位信息上修正调节高度信息，并调节当前周向转动角度信息以及当前倾斜度转动信息，以增加检测图像至采集图像库中。

在同一定位信息上修正调节高度信息，从而调节摄像头的高度，在调节完高度后，再次调节当前周向转动角度信息以及当前倾斜度转动信息，从而采集不同高度相同位置下的检测图像，并将检测图像增加至采集图像库中。

步骤703：将采集图库中的检测图像依次输入至所预设的识别模型中并输出识别图像。

采集完成后，将采集图库中的检测图像依次输入至识别模型中，识别模型为预设的模型数据库，并且用于对检测图像中的物体进行检测识别，从而输出识别图像。

步骤704：从识别图像中筛选出识别物体信息。

识别模型中具有不同的物体的数据，并且从识别图像中筛选出识别物体信息，从而判断物体的情况。

步骤705：判断识别物体信息是否与所预设的识别模型的清晰度一致。

通过对识别物体信息与识别模型的清晰度进行判断，以判断不同位置、不同高度、不同角度下的图像是否清晰。

步骤706：若不一致，则将采集图库中的识别图像中所对应的当前周向转动角度信息以及当前倾斜度转动信息去除，直至完善检测范围数据库。

一旦识别物体信息与识别模型的清晰度不一致，就表示此时的位置、高度、角度下的位置不清晰，就将采集图库中的识别图像中所对应的当前周向转动角度信息以及当前倾斜度转动信息去除。

一旦识别物体信息与识别模型的清晰度一致，就表示此时的位置、高度、角度下的位置清晰，就将采集图库中的识别图像中所对应的当前周向转动角度信息以及当前倾斜度转动信息进行保存，直至处理完所有的图像，以完善检测范围数据库。

基于同一发明构思，本发明实施例提供一种测绘地图数据采集系统，包括：

获取模块，用于获取当前无人机的当前高度检测信息、当前无人机至被测建筑物的当前距离检测信息以及无人机的当前移动位置信息；

判断模块，用于判断当前距离检测信息是否大于所预设的细节距离信息；

处理模块，与获取模块与判断模块连接，并进行信息的处理以及存储；

若当前距离检测信息小于细节距离信息，处理模块则控制无人机向远离被测建筑物的方向飞行；

若当前距离检测信息大于细节距离信息，处理模块则进行初步图像采集并进行存储；

若当前距离检测信息等于细节距离信息，处理模块则进行细节图像采集，并根据当前高度检测信息从所预设的建筑高度数据库中查找出当前楼层信息；

处理模块根据当前楼层信息以控制与当前楼层信息相对应的无人车同步进行细节图像采集；

处理模块根据当前高度检测信息以及当前楼层信息从所预设的调节数据库中查找出调节高度信息，处理模块根据调节高度信息以调节预设于无人车上的摄像头的高度；

处理模块根据当前移动位置信息以控制无人车进行同步移动，并进行细节图像采集。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行测绘地图数据采集方法的计算机程序。

计算机存储介质例如包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

基于同一发明构思，本发明实施例提供一种智能终端，包括存储器和处理器，存储器上存储有能够被处理器加载并执行测绘地图数据采集方法的计算机程序。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，本说明书（包括摘要和附图）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或者具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。