一种骨架控制无人机放飞和回收的方法及装置制造方法及图纸

技术编号:15790980 阅读:155 留言:0更新日期:2017-07-09 20:16
本发明专利技术公开了一种骨架控制无人机放飞和回收的方法及装置,无人机上设置有摄像头,包括如下步骤预先录入人脸数据库,预先录入人体骨架数据库;无人机检测目标人脸图像,判断是否为主人头像;若判断为主人头像,则继续检测人体的姿态,是否为起飞或者降落姿态,同时执行相应命令;若判断目标不为主人脸,则保持无人机当前状态。本发明专利技术可以自主判断人脸,同时根据人体的相应姿态控制控制无人机的起飞和降落,采用的方法简便精确度高。

【技术实现步骤摘要】
一种骨架控制无人机放飞和回收的方法及装置
本专利技术属于无人机控制领域,特别的涉及一种骨架控制无人机放飞和回收的方法及装置。
技术介绍
消费级无人机目前越来越多的被消费者购买,但是现在大多数无人机起飞降落只能在地面上进行,用人体的行为来控制无人机的降落和起飞目前技术还很不成熟,尤其是根据人体的姿态来控制无人机的起飞和降落,目前很难做到精确控制。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服上述现有技术的不足,提供一种骨架控制无人机放飞和回收的方法及装置。本专利技术提供的技术方案是:一种骨架控制无人机放飞和回收的方法,无人机上设置有摄像头,包括如下步骤:S101预先录入人脸数据库,预先录入人体骨架数据库;S102无人机检测目标人脸图像,判断是否为主人头像;S103若判断为主人头像,则继续检测人体的姿态,是否为起飞或者降落姿态,同时执行相应命令;S104若判断目标不为主人脸,则保持无人机当前状态。优选地,所述步骤S101中预先录入人体骨架数据库通过深度神经网络录入人体骨架数据库。优选地,所述步骤S101中预先录入人脸数据库通过深度神经网络录入人脸数据库。优选地,所述步骤S103中所述检测人体的姿态,通过摄像头中当前的图像中人体的姿态与通过深度神经网络录入的人体的骨架数据库进行对比,若判断当前图像中人体的姿态与录入数据库中的相应人体骨架相匹配,则确定当前姿态为相应降落姿态或者起飞姿态。优选地,所述步骤S103中进一步地,判断若当前姿态为降落姿态,调整无人机降落到固定位置;若判断当前姿态为起飞姿态,则控制无人机进行起飞;若判断当前姿态既不为起飞姿态或者降落姿态,则保持无人机当前姿态。本专利技术还提供了一种技术方案:一种骨架控制无人机放飞和回收的装置,无人机上设置有摄像头,包括检测单元,人脸判断单元,姿态检测单元,姿态判断单元和飞行控制单元;所述检测单元,检测主人检测图像中的人脸;所述人脸判断单元,用于判断图像中的人脸是否为主人人脸;所述姿态检测单元,用于检测人体姿态;所述姿态判断单元,用于判断当前人体姿态是否为起飞降落姿态;所述飞行控制单元,用于控制无人机飞行到固定位置。优选地,所述人脸判断单元预先存储通过深度神经网络录入的人脸数据库和主人人脸数据库。优选地,所述姿态判断单元预先存储通过深度神经网络录入的人体骨架数据库和发出相关命令的骨架数据库。与现有技术相比,本专利技术的有益效果是:本专利技术可以自主判断人脸,同时根据人体的相应姿态控制控制无人机的起飞和降落,采用的方法简便精确度高。附图说明图1是本专利技术提供的骨架控制无人机放飞和回收的方法实施例流程图;图2是本专利技术提供的骨架控制无人机放飞和回收的装置实施例示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步说明。方法实施实例:参见图1为本方法具体实施流程图。本实施例提供了一种骨架控制无人机放飞和回收的方法,包括如下步骤:S101:预先录入人脸数据库,预先录入人体骨架数据库;为了可以更加精确的识别人体骨架和人脸,录入数据库时采用深度神经网络的方法对人体骨架进行录入,同时采用深度神经网络的方法对人脸进行录入,同时对人体骨架姿态和预先录入的人脸头像进行训练,这样无人机就可以根据人体做的动作和主人的人脸信息进行判断。S102:无人机检测目标人脸图像,判断是否为主人头像;需要说明的是,无人机上设置有摄像头,通过控制无人机飞行,使目标人脸落到摄像头可以拍摄区域,通过摄像头中拍摄到的场景中的人脸头像,通过预先录入的主人人脸数据库进行判断,当前摄像头中拍摄到的人脸是否为主人人脸,需要说明的是,根据预先录入的主人人脸图像,无人机可以自动判断当前摄像头中的人脸是否为主人人脸。S103若判断为主人头像,则继续检测人体的姿态,判断是否为起飞或者降落姿态,同时执行相应命令;为了更精确的确定人体姿态,通过摄像机检测当前的图像与深度神经网络中训练的人体的骨架进行对比,判断当前姿态与训练库中的响应人体骨架相匹配,则确定当前姿态为响应的姿态;进一步地,判断若当前姿态为降落姿态,调整无人机降落到固定位置;若判断当前姿态为起飞姿态,则控制无人机进行起飞;若判断当前姿态既不为起飞姿态或者降落姿态,则保持无人机当前姿态。需要说明的是固定位置可以是手掌,也可以是其它以人体为参考点的位置。S104若判断目标不为主人脸,则保持无人机当前状态。装置实施例:参考图2,为本专利技术提供骨架控制无人机放飞和回收的装置实施例示意图本实施例提供一种骨架控制无人机放飞和回收的装置,无人机上设置有摄像头,包括:检测单元201,人脸判断单元202,姿态检测单元203,姿态判断单元204和飞行控制单元205;所述检测单元201,检测主人检测图像中的人脸;所述人脸判断单元202,用于判断图像中的人脸是否为主人人脸;所述姿态检测单元203,用于检测人体姿态;所述姿态判断单元204,用于判断当前人体姿态是否为起飞降落姿态;所述飞行控制单元205,用于控制无人机飞行到固定位置。所述人脸判断单元201预先存储通过深度神经网络录入的人脸数据库和主人人脸数据库。所述姿态判断单元202预先存储通过深度神经网络录入的人体骨架数据库和发出相关命令的骨架姿态数据库。以上所述的本专利技术实施方式,并不构成对本专利技术保护范围的限定。任何在本专利技术的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本专利技术的权利要求保护范围之内。本文档来自技高网...
一种骨架控制无人机放飞和回收的方法及装置

【技术保护点】
一种骨架控制无人机放飞和回收的方法,无人机上设置有摄像头,其特征在于,包括如下步骤:S101预先录入人脸数据库,预先录入人体骨架数据库;S102无人机检测目标人脸图像,判断是否为主人头像;S103若判断为主人头像,则继续检测人体的姿态,是否为起飞或者降落姿态,同时执行相应命令;S104若判断目标不为主人脸,则保持无人机当前状态。

【技术特征摘要】
1.一种骨架控制无人机放飞和回收的方法,无人机上设置有摄像头,其特征在于,包括如下步骤:S101预先录入人脸数据库,预先录入人体骨架数据库;S102无人机检测目标人脸图像,判断是否为主人头像;S103若判断为主人头像,则继续检测人体的姿态,是否为起飞或者降落姿态,同时执行相应命令;S104若判断目标不为主人脸,则保持无人机当前状态。2.根据权利要求1所述的一种骨架控制无人机放飞和回收方法,其特征在于,所述步骤S101中预先录入人体骨架数据库通过深度神经网络录入人体骨架数据库。3.根据权利要求1所述的一种骨架控制无人机放飞和回收方法,其特征在于,所述步骤S101中预先录入人脸数据库通过深度神经网络录入人脸数据库。4.根据权利要求1所述的一种骨架控制无人机放飞和回收的方法,其特征在于,所述步骤S103中所述检测人体的姿态,通过摄像头中当前的图像中人体的姿态与通过深度神经网络录入的人体的骨架数据库进行对比,若判断当前图像中人体的姿态与录入数据库中的相应人体骨架相匹配,则确定当前姿态为相应降落姿态或者起飞姿态。5.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员:陶颋陶磊
申请(专利权)人:上海瞬动科技有限公司合肥分公司
类型:发明
国别省市:安徽,34

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1