基于无人机的拍摄方法、装置、计算机设备和介质制造方法及图纸

本申请涉及一种基于无人机的拍摄方法、装置、计算机设备和介质，所述基于无人机的拍摄方法通过对所述初始识别模型中的每个输入层的权重值进行量化，得到多个第一量化权重，使得所有的输入层的权重均处于一个固定的，且相对缩小的数值范围。所述无人机对于所有输入层权重的计算限制于一个固定的且相对较窄的范围内，大大减小了运算量，缩短了计算时间，也就是大大缩短了对所述目标对象的识别时间，提高了对于所述目标对象的识别效率。本申请实施例解决了传统技术中基于无人机的拍摄存在拍摄效率低的技术问题，达到了提高所述无人机对于所述目标对象拍摄效率的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
基于无人机的拍摄方法、装置、计算机设备和介质
本申请涉及电力设备
，特别是涉及一种基于无人机的拍摄方法、装置、计算机设备和介质。
技术介绍
随着科技的发展，我国无人机产业已经逐渐从军用过渡到民用、商用等领域，其中，无人机的追踪拍摄功能在农业治理、森林火灾检测、火情预测、城市消防、森林检测、电力巡检等领域发挥着重要的作用。无人机的追踪拍摄功能主要是利用图像采集设备等对无人机视野下的目标进行拍摄和追踪。目前主要采用的方案是：先锁定目标并获取该目标的位置信息，然后根据该位置信息进行一系列计算，预估出该目标下一刻可能出现的位置，同时将该预估的位置信息发送至云台，云台调整拍摄角度至该预估的位置对目标进行拍摄。但是传统技术中基于无人机的拍摄存在拍摄效率低的问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于无人机的拍摄方法、装置、计算机设备和介质。一种基于无人机的拍摄方法，所述方法包括：获取视野图像，所述视野图像中包括目标对象；根据所述目标对象的类型对初始识别模型中的每个输入层的权重值进行量化，得到多个第一量化权重；基于所述多个第一量化权重对所述视野图像进行处理，得到所述目标对象的标量结果；根据所述标量结果确定所述目标对象的位置信息；根据所述位置信息控制无人机的图像采集设备对所述目标对象进行放大拍摄，得到所述目标对象的局部图像。在其中一个实施例中，所述根据所述目标对象的类型对初始识别模型中的每个输入层的权重值进行量化，得到多个第一量化权重，包括：根据所述目标对象的类型确定预设目标权重范围；根据所述预设目标权重范围对每个输入层的权重值进行量化，得到所述多个第一量化权重。在其中一个实施例中，所述预设目标权重范围为(0，Nlevels-1)。在其中一个实施例中，所述基于所述多个第一量化权重对所述视野图像进行处理，得到所述目标对象的标量结果，包括：计算所述多个第一量化权重的权重和；将所述权重和输入预设传递函数，得到所述目标对象在所述视野图像中的置信度；根据所述目标对象的置信度确定所述故障检测模型的标量结果。在其中一个实施例中，所述基于所述多个第一量化权重对所述视野图像进行处理，得到所述目标对象的标量结果还包括：对每个输入层中的每个通道的所述第一量化权重进行量化，得到多个第二量化权重；计算所述多个第二量化权重的权重和；将所述权重和输入预设传递函数，得到所述目标对象在所述视野图像中的置信度；根据所述目标对象的置信度确定所述故障检测模型的标量结果。在其中一个实施例中，所述视野图像中包括多个目标对象，所述方法还包括：根据所述目标对象的位置信息依次对多个所述目标对象进行序列标记，以得到所述目标对象的目标序列表；根据所述目标序列表和每个所述目标对象的位置信息，控制所述图像采集设备依次对每个所述目标对象进行放大拍摄，得到多个所述目标对象的局部图像。在其中一个实施例中，所述方法还包括：获取所述图像采集设备对同一所述目标对象的拍摄次数；若所述拍摄次数大于预设次数，且所述图像采集设备未拍摄到所述目标对象，则控制所述图像采集设备按照所述目标序列表顺次对下一个所述目标对象进行放大拍摄。一种基于无人机的拍摄装置，所述装置包括：图像获取模块，用于获取视野图像，所述视野图像中包括目标对象；量化模块，用于根据所述目标对象的类型对初始识别模型中的每个输入层的权重值进行量化，得到多个第一量化权重；标量结果确定模块，用于基于所述多个第一量化权重对所述视野图像进行处理，得到所述目标对象的标量结果；位置信息确定模块，用于根据所述标量结果确定所述目标对象的位置信息；拍摄控制模块，用于根据所述位置信息控制无人机的图像采集设备对所述目标对象进行放大拍摄，得到所述目标对象的局部图像。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。本申请实施例提供的所述基于无人机的拍摄方法，通过对所述初始识别模型中的每个输入层的权重值进行量化，得到多个第一量化权重，使得所有的输入层的权重均处于一个固定的，且相对缩小的数值范围。所述无人机对于所有输入层权重的计算限制于一个固定的且相对较窄的范围内，大大减小了运算量，缩短了计算时间，也就是大大缩短了对所述目标对象的识别时间，提高了对于所述目标对象的识别效率。本申请实施例解决了传统技术中基于无人机的拍摄存在拍摄效率低的技术问题，达到了提高所述无人机对于所述目标对象拍摄效率的技术效果。附图说明图1为一个实施例中基于无人机的拍摄方法的流程示意图；图2为一个实施例中基于无人机的拍摄方法的流程示意图；图3为一个实施例中基于无人机的拍摄方法的流程示意图；图4为一个实施例中基于无人机的拍摄方法的流程示意图；图5为一个实施例中基于无人机的拍摄方法的流程示意图；图6为一个实施例中基于无人机的拍摄方法的流程示意图；图7为一个实施例中基于无人机的拍摄装置的结构框图；图8为一个实施例中基于无人机的拍摄方法的应用环境图。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，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请一个实施例提供了一种基于无人机的拍摄方法，可以应用于无人机，用于控制无人机对目标对象进行拍摄。所述无人机可以包括：无人机本体、云台、图像采集设备和控制设备等，所述云台设置于所述无人机本体，所述图像采集设备设置于所述云台，且随着所述云台的旋转而转动；所述控制设备分别与所述云台、所述图像采集设备信号连接，所述控制设备用于控制所述云台和所述图像采集设备工作。请参见图1，以下实施例以该方法应用于所述控制设备，用于控制控制无人机对所述目标对象进行拍摄为例进行说明，包括以下步骤：S100、获取视野图像，所述视野图像中包括目标对象。所述视野图像是指通过所述图像采集设备拍摄的包括所述目标对象的图像，所述视野图像中的所述目标对象可以为一个，也可以为多个。所述视野图像可以存储于所述图像采集设备的存储器中，所述控制设备与所述图像采集设备信号连接，从所述图像采集设备的存储器中实时获取所述视野图像，也可以由所述控制设备从所述图像采集设备中实时获取，将获取到的所述视野图像存储于所述控制设备的存储模块。所述视野图像的分辨率可以为720P，也就是有效显示格式为：1280×720.SMPTE，所述视野图像的分辨率还可以为其他，例如：1280×768、1280×800等，本申请实施例对所述视野图像不作具体限定，可根据实际情况具体选择或者设定。所述目标对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于无人机的拍摄方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取视野图像，所述视野图像中包括目标对象；/n根据所述目标对象的类型对初始识别模型中的每个输入层的权重值进行量化，得到多个第一量化权重；/n基于所述多个第一量化权重对所述视野图像进行处理，得到所述目标对象的标量结果；/n根据所述标量结果确定所述目标对象的位置信息；/n根据所述位置信息控制无人机的图像采集设备对所述目标对象进行放大拍摄，得到所述目标对象的局部图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的拍摄方法，其特征在于，所述方法包括：
获取视野图像，所述视野图像中包括目标对象；
根据所述目标对象的类型对初始识别模型中的每个输入层的权重值进行量化，得到多个第一量化权重；
基于所述多个第一量化权重对所述视野图像进行处理，得到所述目标对象的标量结果；
根据所述标量结果确定所述目标对象的位置信息；
根据所述位置信息控制无人机的图像采集设备对所述目标对象进行放大拍摄，得到所述目标对象的局部图像。


2.根据权利要求1所述的基于无人机的拍摄方法，其特征在于，所述根据所述目标对象的类型对初始识别模型中的每个输入层的权重值进行量化，得到多个第一量化权重，包括：
根据所述目标对象的类型确定预设目标权重范围；
根据所述预设目标权重范围对每个输入层的权重值进行量化，得到所述多个第一量化权重。


3.根据权利要求2所述的基于无人机的拍摄方法，其特征在于，所述预设目标权重范围为(0，Nlevels-1)。


4.根据权利要求1所述的基于无人机的拍摄方法，其特征在于，所述基于所述多个第一量化权重对所述视野图像进行处理，得到所述目标对象的标量结果，包括：
计算所述多个第一量化权重的权重和；
将所述权重和输入预设传递函数，得到所述目标对象在所述视野图像中的置信度；
根据所述目标对象的置信度确定所述故障检测模型的标量结果。


5.根据权利要求1所述的基于无人机的拍摄方法，其特征在于，所述基于所述多个第一量化权重对所述视野图像进行处理，得到所述目标对象的标量结果还包括：
对每个输入层中的每个通道的所述第一量化权重进行量化，得到多个第二量化权重；
计算所述多个第二量化权重的权重和；
将所述权重和输入预设传递函数，得到所述目标对象在所述视野图像中的置信度；
根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：王昊，丁国斌，李彬，杨家慧，蔡思航，李星，巨擘，徐立全，费媛媛，蔡宏伟，雷锦成，巫伟林，裴健华，文岐月，
申请(专利权)人：南方电网数字电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44