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AI 驱动的洪灾救援无人机路径规划系统
从卫星洪灾图像到可飞行任务的完整流水线，通过自适应 HSV 分割识别洪水区域，几何聚类提取受灾地带，智能选择安全投放点，并生成 MAVLink 航点文件。在印度 Assam、Kolkata、Varanasi 真实洪灾场景验证通过
项目说明
项目简介
完整的计算机视觉和路径规划流水线，从卫星洪灾图像自动生成可飞行的无人机任务。系统在印度 Assam、Kolkata、Varanasi 等地的真实洪灾事件中验证通过。
核心功能
- 智能洪水分割：交互式 HSV 采样，色相环绕处理，形态学滤波，自适应阈值
- 几何聚类分析：轮廓检测，凸包计算，质心定位，DBSCAN 合并
- 安全投放点发现：沿洪水区域边界搜索，距离优化，考虑可达性
- 旅行商路径优化：最近邻启发式生成闭环路径，自动选择起降点
- MAVLink 任务导出：QGC WPL 110 格式，包含起飞、航点、悬停、投放、返航、降落完整序列
技术架构
- 核心模块：image_processing（分割）、clustering（聚类）、safe_dropzone（投放点搜索）、pathfinding（TSP）、mission_output（MAVLink）
- 算法技术：动态 HSV 阈值、形态学运算、轮廓分析、凸包构造、点线几何、贪心 TSP
- 技术栈：Python 3.8+、OpenCV、NumPy、Matplotlib
应用价值
- 应急响应加速：从地图到任务仅需几分钟，自动化流程释放操作员精力
- 安全保障：边界投放策略避免深入危险区域，路径可视化预览
- 操作兼容性：MAVLink WPL 110 标准格式，ArduPilot 和 PX4 生态无缝对接
真实案例
- Assam 洪灾：识别 12 个投放点，生成 4.5 公里飞行路径
- Kanpur 洪灾：提取 8 个聚类区域，优化后减少 30% 飞行距离
- Varanasi 洪灾：复杂地形和水域分割，HSV 自适应采样准确识别