【技术实现步骤摘要】
无人机在安防未知域的人脸识别系统
本专利技术涉及人脸识别
，具体涉及无人机在安防未知域的人脸识别系统。
技术介绍
近几年来，随着无人机技术的日益成熟，无人机已经从早期在军事领域的应用逐步扩展至民用，尤其是安防领域。尤其是无人机的灵活机动，方便执行一些高难度的任务，使其在安防工作中更是应用广泛。在安防领域中，经常会遇到一些复杂的场景，在这种场景下的人脸图片和我们训练样本数据集的匹配程度很可能非常低，通常这种情况被称为未知域问题。例如，在一些大型活动现场，因为天气、场地布置、人员在会场的各种行为以及其他一些意外因素，从无人机录下的视频中提取的目标人物的照片，可能与其平时的照片大相径庭。或者有些时候，我们的目标人物库里只包含了目标人物的身份证照片或者网页照片，这类型照片与无人机传输的视频数据中提出来的人脸数据存在较大差异。一般的人脸识别系统，由于其泛化性能差，在这种源域和目标域差别比较大的情况下识别效果很差。为了达到更好的识别效果，通常情况下，我们需要耗费大量时间进行多次微调模型参数，甚至于重新训练模型参数。在这种重...
【技术保护点】
1.无人机在安防未知域的人脸识别系统，其特征在于，包括人脸识别子系统和传输子系统，所述人脸识别子系统设置在无人机上，所述人脸识别子系统包括摄像头和嵌入式开发板，所述摄像头和嵌入式开发板通过CSI接口连接，所述传输子系统包括无线图传模块、地面控制站模块和信息库，所述无线图传模块包括无线图传发送器和无线图传接收器，所述地面控制站模块接收无线图传发送器发送的人脸图片并与信息库中的人脸进行比对。/n
【技术特征摘要】
1.无人机在安防未知域的人脸识别系统，其特征在于，包括人脸识别子系统和传输子系统，所述人脸识别子系统设置在无人机上，所述人脸识别子系统包括摄像头和嵌入式开发板，所述摄像头和嵌入式开发板通过CSI接口连接，所述传输子系统包括无线图传模块、地面控制站模块和信息库，所述无线图传模块包括无线图传发送器和无线图传接收器，所述地面控制站模块接收无线图传发送器发送的人脸图片并与信息库中的人脸进行比对。
2.根据权利要求1所述的无人机在安防未知域的人脸识别系统，其特征在于，所述人脸识别子系统包括视频流数据采集模块、图像数据预处理模块、人脸数据检测模块和目标人脸识别模块。
3.根据权利要求2所述的无人机在安防未知域的人脸识别系统，其特征在于，所述人脸识别子系统包括以下步骤：
步骤一.视频流数据采集模块：首先将视频按帧转换为图像，然后将转换得到的图像进行多线程处理，判断图片是否为抖动图片，如是则标记为①；判断图片是否含有曝光或者暗光图片，如是则标记为②；判断图片是否含有畸变图片，如是则标记为③；
步骤二.图像数据预处理模块：首先对视频流数据采集模块得到的图像做空域滤波进行图像去噪，再根据标记好的图像分别进行不同的图像预处理，对于标号为①的图片输入维纳滤波器做修复，对于标号为②的图片输入光照处理器做修复，对标号为③的图片计算器对应广角相机的内外参，并据此进行图像校正；
步骤三.人脸数据检测模块：将图像数据预处理模块得到的图像采用CascadeR-CNN模型检测人脸；
步骤四.目标人脸识别模块：将人脸数据检测模块得到的图像采用MFR和ResNet结合提取人脸特征，然后进行相似度计算，并将计算结果通过无线图传模块传回地面站。
4.根据权利要求3所述的无人机在安防未知域的人脸识别系统，其特征在于，步骤三中所述CascadeR-CNN模型检测人脸包括以下步骤：
步骤1.裁剪图像数据预处理模块输出的图片，使之尺寸一致，且为32的倍数；
步骤2.建立一个5层的卷积神经网络对输入图像提取图像特征；
步骤3.建立RPN网络，输入特征图像，生成有编号有坐标的bbox，即每个矩形框的位置，又称为anchor；
步骤4.建三个不同阈值的检测器网络，这里的检测器网络采用了基于ResNet-101的R-FCN网络结构，操作如下：首先将将RPN网络和步骤3中得到的结果输入阈值为0.5的ResNet-101网络，然后再将阈值为0.5的ResNet-101网络产生的结果输入阈值为0.6的ResNet-1...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘超，刘霖雯，
申请(专利权)人：北京北斗天巡科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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