The invention relates to a method for UAV human-computer interaction, computer vision and deep learning based on including artificially specified UAV pilot method for the use of the mouse or touch screen, the upper region generals crew circle; according to the set area, using the tracking algorithm in video sequences to extract the pilot area and the pilot tracking, and according to the set area location, divide the image of the entire human body region; spatial characteristics between video frames adjacent to the area of the segmented calculation action by optical flow, flow feature and use different colors represent different time encoding, stacked color texture map; color texture for neural network training, after training, the training result is uploaded to the embedded image processing platform.
【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机视觉及深度学习的无人机人机交互方法
本专利技术属于多媒体信息处理领域,具体涉及一种无人机人机交互方法。
技术介绍
人机交互是随着计算机的诞生而产生并且不断发展的技术,在多媒体等信息处理领域内是永恒的主题。随着近年来人工智能技术的发展,相关软硬件技术的不断进步和创新,如何实现便利自然的人机交互也成为研究热点。与此同时,低成本无人机(UAV)等相关行业的兴起,使得适用于无人机的交互方法受到了人们的更多关注。无人机的人机交互,传统方法是利用遥控器、摇杆等专用设备进行控制。近年来出现了佩戴特殊辅助设备的方法,利用身体部位运动的测量值或是脑电信号作为控制信号,来简化无人机的控制方式。然而依赖特殊辅助设备的控制方式仍然面临花费高、使用麻烦的问题。对于大多数搭载了摄像头的无人机,利用计算机视觉,通过图像识别手势进行的无人机交互方法更具有普适性。现有的基于动作识别的人机交互方法,由于算法上的不足,往往不能够在足够远的范围内进行交互,并且容易受到环境干扰,无法在室外场景中应用。
技术实现思路
本专利技术提供一种适用于无人机的人机交互方法。技术方案如下:一种基于计算机视觉及深度学习的无人机人机交互方法,包括下列步骤:1)人为指定无人机领航员,方法为利用鼠标或者触摸屏幕,将领航员的上身所在区域圈出来;2)根据设定区域,利用跟踪算法在视频序列中提取出领航员所在区域并且对领航员进行跟踪,并且根据设定区域的所在位置,将整个人体所在区域的图像分割出来;3)在分割后的区域相邻的视频帧之间利用光流计算动作的空间特征,并且利用不同颜色代表不同时刻的光流特征进行编码,叠加成彩色纹理图 ...
【技术保护点】
一种基于计算机视觉及深度学习的无人机人机交互方法,包括下列步骤:1)人为指定无人机领航员,方法为利用鼠标或者触摸屏幕,将领航员的上身所在区域圈出来;2)根据设定区域,利用跟踪算法在视频序列中提取出领航员所在区域并且对领航员进行跟踪,并且根据设定区域的所在位置,将整个人体所在区域的图像分割出来;3)在分割后的区域相邻的视频帧之间利用光流计算动作的空间特征,并且利用不同颜色代表不同时刻的光流特征进行编码,叠加成彩色纹理图;4)用彩色纹理图对神经网络进行训练,训练完毕后,将训练的结果上传至嵌入式图像处理平台;5)在嵌入式图像处理平台上,利用训练好的参数进行分类;6)在嵌入式图像处理平台上,跟踪,分割,求取光流,求取彩色纹理图,分类分别在不同的线程同时进行,满足实时性的要求。
【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉及深度学习的无人机人机交互方法,包括下列步骤:1)人为指定无人机领航员,方法为利用鼠标或者触摸屏幕,将领航员的上身所在区域圈出来;2)根据设定区域,利用跟踪算法在视频序列中提取出领航员所在区域并且对领航员进行跟踪,并且根据设定区域的所在位置,将整个人体所在区域的图像分割出来;3)在分割后的区域相邻的视频帧之间利用光流...
【专利技术属性】
技术研发人员:侯永宏,吕晓冬,侯春萍,陈艳芳,刘春源,
申请(专利权)人:天津大学,
类型:发明
国别省市:天津,12
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