基于Openpose和Alexnet无人机姿势控制方法技术

本发明专利技术涉及人机交互领域，为提出无人机姿势控制方法。为此，本发明专利技术采取的技术方案是，基于Openpose和Alexnet无人机姿势控制方法，在服务器端通过基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用Openpose识别摄像头前操作者的人体骨架图，送入到深度学习分类网络Alexnet中进行姿势分类，根据操控者在镜头前的姿势，服务器给各个无人机发送对应的控制命令，实时控制无人机群。本发明专利技术主要应用于无人机姿态控制场合。

Attitude control method of UAV Based on openpose and alexanet

【技术实现步骤摘要】
基于Openpose和Alexnet无人机姿势控制方法
本专利技术涉及人机交互领域，特别涉及一种基于Openpose和Alexnet无人机姿势控制系统方法。
技术介绍
姿势识别是目前流行的人机交互方式，在控制领域也得到了较为广泛的应用，采用姿势识别控制无人机群，可以大大简化用户的操作。现有技术中已经有的姿势识别对无人机进行远程控制的方法主要分为两类，一类是传感器的方法，通过佩戴一些装置来进行姿态识别，对无人机进行远程控制，这类方法虽然在一定程度上能提高识别的准确性，但是采用这种方法会加大对硬件的要求，使得硬件成本增加。另外一类是基于视觉的方法，大多采用的是传统的图像处理方法，很多情况下抗干扰性差，准确率较低。因此需要一种硬件要求较低，识别准确的方法。
技术实现思路
为克服现有技术的不足，本专利技术旨在提出无人机姿势控制方法。为此，本专利技术采取的技术方案是，基于Openpose和Alexnet无人机姿势控制方法，在服务器端通过基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用Openpose识别摄像头前操作者的人体骨架图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Openpose和Alexnet无人机姿势控制方法，其特征是，在服务器端通过基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用Openpose识别摄像头前操作者的人体骨架图，送入到深度学习分类网络Alexnet中进行姿势分类，根据操控者在镜头前的姿势，服务器给各个无人机发送对应的控制命令，实时控制无人机群。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于Openpose和Alexnet无人机姿势控制方法，其特征是，在服务器端通过基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用Openpose识别摄像头前操作者的人体骨架图，送入到深度学习分类网络Alexnet中进行姿势分类，根据操控者在镜头前的姿势，服务器给各个无人机发送对应的控制命令，实时控制无人机群。


2.如权利要求1所述的基于Openpose和Alexnet无人机姿势控制方法，其特征是，具体步骤如下：
步骤1，无人机群与服务器处于同一局域网下并建立连接；
步骤2，服务器的摄像头采集操控者的姿态视频，用人体姿态识别开源项目Openpose检测每一帧，得到人体关节点的坐标和骨架图，并进行归一化；
步骤3，根据步骤2中的操作，收集大量的不同操作者的10类姿势的骨架图，用caffe搭建的目标分类网路Alexnet进行训练模型；
步骤4，根据步骤3得到的模型，对测试时获取到的操作者的归一化后的骨架图进行分类；
步骤5，根据步骤4中判定的操作者的姿势类别向无人机发送相应的命令，无人机完成起飞降落向左向右行为。


3.如权利要求1所述的基于Openpose和Alexnet无人机姿势控制方法，其特征是，步骤(1)包括：
(101)无人机群通过接入点ap模式接入路由器的无线局域网中，与搭载了深度学习环境的服务器处于同一wifi环境下；
(102)服务器通过socket和多线程与不同ip地址的无人机群建立连接，其中socket为套接字，这里采用ip地址和udp网络协议的端口号表示一个进程。


4.如权利要求1所述的基于Openpose和Alexnet无人机姿势控制方法，其特征是，步骤(2)包括：
(201)采集到的视频的每一帧采用Openpose检测出人体的各个关节点keypointi，i＝1,2....23；
(202)如图2，以人的...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏寒松，李雪峰，刘高华，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12