一种无人机制造技术

本发明专利技术提供一种无人机，包括依次相连的摄像机子系统、飞行控制器、图像处理子系统、终端，摄像机子系统设置在无人机的机身上，摄像机子系统用于在飞行过程中实时拍摄目标图像；飞行控制器用于实时调整无人机的飞行姿态和摄像机子系统的拍摄模式，使得摄像机子系统对目标图像实现跟踪拍摄；图像处理子系统用于实时对目标图像进行处理，以识别出目标图像，得到识别结果，将识别结果通过终端显示出来。本发明专利技术的有益效果为：本发明专利技术提供一种无人机，首先通过摄像机子系统在飞行过程中实时拍摄目标图像，然后经图像处理子系统对目标图像进行处理，识别出目标图像，得到识别结果，最终经终端显示识别结果，生成高清图像。

An unmanned aerial vehicle

The invention provides a UAV includes connected camera subsystem, flight controller, image processing subsystem, terminal camera subsystem is arranged in the UAV fuselage, camera subsystem for real-time shooting target image during the flight; flight controller for shooting mode real-time adjustment of UAV flight attitude and the camera subsystem, the camera subsystem of the target image tracking shot; image processing subsystem is used for real-time target image processing, to recognize the target image, the recognition result is obtained and the identification result through terminal display. The invention has the advantages that the invention provides a UAV, first through real-time shooting target image camera subsystem during the flight, and then the image processing subsystem to process the target image, recognize the target image, the recognition result is obtained by the terminal display, the final recognition results, generated HD image.

【技术实现步骤摘要】
一种无人机
本专利技术涉及无人机
，具体涉及一种无人机。
技术介绍
随着微电子技术和计算机视觉技术的不断发展，使得目标跟踪得以实时实现，尤其是将目标跟踪装置安装到无人机上，可以实现对目标的灵活动态跟踪，在地图测绘、森林勘测、抢险救灾、物流快递、高空拍摄等领域具有较高的使用价值。传统无人机的目标跟踪技术中，通常使用激光、雷达和超声等主动环境感知方法，其缺点为并不能直接获得目标的未知信息，并且多个无人机检测时会相互干扰，更为弊端的是在战场环境中隐蔽性差，被敌方发现的概率大的增加。现有的无人机主要致力于增大航时，提高速度，隐身机体，缩小体积，高度智能，加载武器，增强传输可靠性和通用性，使无人机能够按照指令或者预先编制的程序来完成预定的作战任务。而现有的无人机上的相机一般无法实现目标跟踪拍摄的图像的高清处理识别等。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提供一种无人机。本专利技术的目的采用以下技术方案来实现：提供了一种无人机，包括摄像机子系统、飞行控制器、图像处理子系统、终端；摄像机子系统设置在所述无人机的机身上，所述摄像机子系统用于在飞行过程中实时拍摄目标图像；所述飞行控制器用于实时调整所述无人机的飞行姿态和所述摄像机子系统的拍摄模式，使得所述摄像机子系统对所述目标图像实现跟踪拍摄；所述图像处理子系统用于实时对所述目标图像进行处理，以识别出目标图像，得到识别结果，将所述识别结果通过所述终端显示出来。本专利技术的有益效果为：本专利技术提供一种无人机，首先通过摄像机子系统在飞行过程中实时拍摄目标图像，然后通过图像处理子系统对目标图像进行处理，识别出目标图像，得到识别结果，最终经过终端显示识别结果，生成高清的图像。附图说明利用附图对本专利技术作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本专利技术的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1本专利技术的结构连接框图；图2是本专利技术图像处理子系统的结构连接框图；图3是本专利技术图像压缩模块的结构连接框图。附图标记：摄像机子系统1、飞行控制器2、图像处理子系统3、终端4、图像预处理模块301、图像压缩模块302、图像特征提取模块303、图像识别模块304、图像数据库305、目标特征区域提取单元3021和目标特征区域压缩单元3022。具体实施方式结合以下实施例对本专利技术作进一步描述。参见图1，本实施例提供了一种无人机，其特征是，包括依次相连的摄像机子系统1、飞行控制器2、图像处理子系统3、终端4，所述摄像机子系统1设置在所述无人机的机身上；所述摄像机子系统1用于在飞行过程中实时拍摄目标图像；所述飞行控制器2用于实时调整所述无人机的飞行姿态和所述摄像机子系统的拍摄模式，使得所述摄像机子系统对所述目标图像实现跟踪拍摄；所述图像处理子系统3用于实时对所述目标图像进行处理，以识别出目标图像，得到识别结果，将所述识别结果通过所述终端4显示出来。优选地，所述摄像机子系统1包括多个摄像头，所述摄像头均匀布置在所述机身周围，且位于同一水平面上。优选地，所述摄像头为广角镜头。本专利技术上述实施例是一种无人机，首先能够在飞行过程中实时拍摄目标图像，然后对目标图像进行处理，识别处目标图像，最终经过终端显示生成高清的图像。优选地，参照图2，所述图像处理子系统3包括依次相连的图像预处理模块301、图像压缩模块302、图像特征提取模块303、图像识别模块304、图像数据库305；所述图像预处理模块301用于对拍摄的所述目标图像进行预处理，得到预处理的目标图像；所述图像压缩模块302用于对所述预处理的目标图像进行压缩，得到压缩的目标图像；所述图像特征提取模块303用于对所述压缩的目标图像进行特征提取，得到目标图像的特征；所述图像识别模块304用于将所述目标图像的特征向量与所述图像数据库305中标准图像的特征向量进行相似度的比对，输出识别结果，将所述识别结果通过所述终端4显示出来。优选地，所述图像预处理模块301用于对拍摄的所述目标图像进行预处理，得到预处理的目标图像，包括：所述图像预处理模块用于对拍摄的所述目标图像通过自定义过滤函数进行光照和噪声的过滤处理，形成过滤后的目标图像，自定义过滤函数为：式中，Y(i,j)为过滤后的目标图像中像素点(i,j)处的像素值，X(i,j)为过滤前目标图像中像素点(i,j)处的像素值，Z为高斯滤波器，*表示卷积操作。本优选实施例，通过对拍摄的目标图像进行预处理，也就是对拍摄的目标图像通过预处理函数进行去光照和去噪声的预处理，能够提高后续对拍摄的目标图像的内在特征的提取，能够提高对图像的识别效率，从而提高后续的计算效率，减小后续系统的计算工作量，提高对图像的处理效率。优选地，参照图3，所述图像压缩模块302包括依次相连接的目标特征区域提取单元3021和目标特征区域压缩单元3022；所述目标特征区域提取单元用于对所述过滤后的目标图像进行目标特征区域的提取，包括：(1)选定大小和形状均相同的搜索窗口和样板检测图，其中，所述搜索窗口和所述样板检测图的大小均为M×N；(2)将所述搜索窗口叠放在所述过滤后的目标图像上并依次进行平移，形成多个实时测量子图，其中，所述实时测量子图为所述搜索窗口覆盖在所述过滤后的目标图像的区域，所述样板检测图的大小小于所述过滤后的目标图像的大小；(3)依次计算各实时检测子图与所述样板检测图之间的各相似灰度值；定义相似灰度值的计算公式为：式中，Wg为第g个所述实时检测子图与所述样板检测图之间的相似灰度值，Ga,b为所述样板检测图中坐标点(a,b)的灰度值，为第g个所述实时检测子图上坐标点(a,b)的灰度值；(4)取出各相似灰度值中满足设定条件的相似灰度值，将所述满足设定条件的相似灰度值对应的所述实时测量子图取出来，将所述满足设定条件的相似灰度值对应的所述实时测量子图视为边缘图，其余视为背景图；其中，所述设定条件为相似灰度值大于设定的阈值；(5)将所述边缘图进行拼接，从而得到所述目标区域。本优选实施例，对预处理后的目标图像提取重点区域即目标区域而不需要对整个区域进行处理，有利于下一步针对目标区域进行相应的压缩编码处理，且不需对整个图像进行压缩，能够节省资源，同时能够达到对拍摄的目标图像高压缩比的目的，同时保持目标区域的信息，为节省后续对图像处理的时间、提高处理的效率奠定了坚实基础。优选地，所述目标特征区域压缩单元3022用于对所述目标特征区域进行压缩，包括：(1)对所述目标特征区域进行离散小波变换，得到相应的离散小波变换系数；(2)对所述离散小波变换系数进行量化，得到量化后的离散小波变换系数；(3)对所述量化后的离散小波变换系数进行熵编码，得到压缩的目标特征区域。本优选实施例，通过对待识别人脸图像的目标区域进行离散小波变换的处理得到对应的离散小波变换系数，然后对离散小波变换系数进行量化，得到量化后的离散小波变换系数，最后对量化后的离散小波变换系数进行熵编码，来实现对待识别图像的目标区域的压缩，不仅方法简单、能够提高系统的计算效率，节约处理时间和系统空间，而且可以达到根据实际情况需要来进行图像压缩，有效节省资源，提高计算效率的效果。另外，需要说明的是，对所述目标特征区域进行压缩的方法还可以是：(1)将所述目标区域分成多个图像块；(2本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无人机，其特征是，包括依次相连的摄像机子系统、飞行控制器、图像处理子系统、终端；摄像机子系统设置在所述无人机的机身上，所述摄像机子系统用于在飞行过程中实时拍摄目标图像；所述飞行控制器用于实时调整所述无人机的飞行姿态和所述摄像机子系统的拍摄模式，使得所述摄像机子系统对所述目标图像实现跟踪拍摄；所述图像处理子系统用于实时对所述目标图像进行处理，以识别出目标图像，得到识别结果，将所述识别结果通过所述终端显示出来。

【技术特征摘要】
1.一种无人机，其特征是，包括依次相连的摄像机子系统、飞行控制器、图像处理子系统、终端；摄像机子系统设置在所述无人机的机身上，所述摄像机子系统用于在飞行过程中实时拍摄目标图像；所述飞行控制器用于实时调整所述无人机的飞行姿态和所述摄像机子系统的拍摄模式，使得所述摄像机子系统对所述目标图像实现跟踪拍摄；所述图像处理子系统用于实时对所述目标图像进行处理，以识别出目标图像，得到识别结果，将所述识别结果通过所述终端显示出来。2.根据权利要求1所述的一种无人机，其特征是，所述摄像机子系统包括多个摄像头，所述摄像头均匀布置在所述机身周围，且位于同一水平面上。3.根据权利要求2所述的一种无人机，其特征是，所述摄像头为广角镜头。4.根据权利要求1所述的一种无人机，其特征是，所述图像处理子系统包括依次相连的图像预处理模块、图像压缩模块、图像特征提取模块、图像识别模块、图像数据库；所述图像预处理模块用于对拍摄的所述目标图像进行预处理，得到预处理的目标图像；所述图像压缩模块用于对所述预处理的目标图像进行压缩，得到压缩的目标图像；所述图像特征提取模块用于对所述压缩的目标图像进行特征提取，得到目标图像的特征；所述图像识别模块用于将所述目标图像的特征与所述图像数据库中标准图像的特征进行相似度的比对，输出识别结果，将所述识别结果通过所述终端显示出来。5.根据权利要求4所述的一种无人机，其特征是，所述图像预处理模块用于对拍摄的所述目标图像进行预处理，得到预处理的目标图像，包括：所述图像预处理模块用于对拍摄的所述目标图像通过自定义过滤函数进行光照和噪声的过滤处理，形成过滤后的目标图像，自定义过滤函数为：式中，Y(i,j)为过滤后的目标图像中像素点(i,j)处的像素值，X(i,j)为过滤前目标图像中像素点(i,j)处的像素值，Z为高斯滤波器，*表示卷积操作。6.根据权利要求4所述的一种无人机，其特征是，所述图像压缩模块包括依次相连接的目标特征区域提取单元和目标特征区域压缩单元；所述目标特征区域提取单元用于对所述过滤后的目标图像进行目标特征区域的提取，包括：(1)选定大小和形状均相同的搜索窗口和样板检测图，其中，所述搜索窗口和所述样板检测图的大小均为M×N；(2)将所述搜索窗口叠放在所述过滤后的目标图像上并依次进行平移，形成多个实时测量子图，其中，所述实时测量子图为所述搜索窗口覆盖在所述过滤后的目标图像的区域，所述样板检测图的大小小于所述过滤后的目标图像的大小；(3)依次计算各实时检测子图与所述样板检测图之间的各相似灰度值；定义相似灰度值的计算公式为：

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：上海耐相智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31