一种无人机巡航目标识别方法、装置及云服务器制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种无人机巡航目标识别方法、装置及云服务器。所述方法包括：获取无人机发送的待识别的视频序列，提取视频序列的图像特征，获得图像特征集合；基于图像特征集合进行目标区域检定，得到视频序列中各目标的目标区域；基于图像特征集合进行目标类型判定，确定视频序列中各图像对应的目标类型；基于目标区域，确定视频序列中各图像所包括的目标；基于每个图像所包括的每个目标所对应的目标类型，判定视频序列中每个目标的目标类型；根据视频序列中目标的目标类型和目标区域得到无人机巡航目标识别结果。采用本方法能够提高无人机巡航目标识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种无人机巡航目标识别方法、装置及云服务器
本专利技术涉及无人机巡航
，具体而言，涉及一种无人机巡航目标识别方法、装置及云服务器。
技术介绍
无人驾驶飞机简称“无人机”（“UAV”），是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞行器，目前在航拍、农业、植保、电力巡检、救灾、影视拍摄等等领域的应用，大大的拓展了无人机本身的用途，由于其造价低、操作上手速度迅速等优势，迅速成为各行业热衷的新型工具。目前，随着无人机技术的发展，其操控系统中的巡航中继设备无人机之间采用中长距离通信方式进行通讯，实现无人机巡航、图像采集、空中作业等功能。然而相关技术中，无人机巡航目标识别处理方法模型的耦合度高，处理的特征细化程度不足，导致无人机巡航目标识别的准确性较低。
技术实现思路
为了至少克服现有技术中的上述不足，本专利技术的目的在于提供一种无人机巡航目标识别方法、装置及云服务器。第一方面，本专利技术提供一种无人机巡航目标识别方法，所述方法包括：获取无人机发送的待识别的视频序列，提取所述视频序列的图像特征，获得图像特征集合；基于所述图像特征集合进行目标区域检定，得到所述视频序列中各目标的目标区域；基于所述图像特征集合进行目标类型判定，确定所述视频序列中各图像对应的目标类型；基于所述目标区域，确定所述视频序列中各图像标所包括的目标；判定所述视频序列中每个目标的目标类型；根据所述视频序列中所述目标的目标类型和目标区域得到无人机巡航目标识别结果。第二方面，本专利技术提供一种无人机巡航目标识别装置，所述装置包括：视频序列特征提取模块，用于获取无人机发送的待识别的视频序列，提取所述视频序列的图像特征，获得图像特征集合；目标区域检定模块，用于基于所述图像特征集合进行目标区域检定，得到所述视频序列中各目标的目标区域；目标类型判定模块，用于基于所述图像特征集合进行目标类型判定，确定所述视频序列中各图像对应的目标类型；基于所述目标区域，确定所述视频序列中各图像标所包括的目标；判定所述视频序列中每个目标的目标类型；识别结果获得模块，用于根据所述视频序列中所述目标的目标类型和目标区域得到无人机巡航目标识别结果。第三方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当其被执行时，使得计算机执行上述第一方面或者第一方面中任意一个可能的设计中的无人机巡航目标识别方法。第四方面，本专利技术实施例还提供一种云服务器，所述云服务器包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个移动终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行第一方面或者第一方面中任意一个可能的设计中的无人机巡航目标识别方法。基于上述任意一个方面，本申请的无人机巡航目标识别方法、装置及云服务器中，通过待训练的无人机巡航目标识别模型所包括的目标区域检定分支基于训练视频序列对应的训练图像特征集合进行目标区域检定，通过待训练的无人机巡航目标识别模型所包括的目标类型判定分支基于训练图像特征集合进行目标类型判定，基于每个图像所包括的每个目标所对应的目标类型对每个目标的目标类型进行判定，根据通过目标区域检定分支获得的目标区域和通过目标类型判定分支获得的目标类型得到无人机巡航目标识别结果。在无人机巡航目标识别模型处理过程中，由待训练的无人机巡航目标识别模型所包括的目标区域检定分支对训练视频序列进行目标区域检定，由目标类型判定分支分别对训练视频序列进行目标类型判定，从而将无人机巡航目标识别任务拆分，降低了模型的耦合度，且由目标区域检定分支和目标类型判定分支可以获得细化程度高的细粒度特征，提高了通过训练完成的无人机巡航目标识别模型进行无人机巡航目标识别处理的准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它相关的附图。图1为本专利技术实施例提供的无人机巡航目标识别系统的应用场景示意图；图2为本专利技术实施例提供的无人机巡航目标识别方法的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的无人机巡航目标识别装置的功能模块示意图；图4为本专利技术实施例提供的用于实现上述的无人机巡航目标识别方法的云服务器的结构示意框图。具体实施方式下面结合说明书附图对本专利技术进行具体说明，方法实施例中的具体操作方法也可以应用于装置实施例或系统实施例中。图1是本专利技术一种实施例提供的无人机巡航目标识别系统10的交互示意图。无人机巡航目标识别系统10可以包括云服务器100以及与所述云服务器100通信连接的移动终端200。图1所示的无人机巡航目标识别系统10仅为一种可行的示例，在其它可行的实施例中，该无人机巡航目标识别系统10也可以仅包括图1所示组成部分的其中一部分或者还可以包括其它的组成部分。本实施例中，移动终端200可以包括移动设备、平板计算机、膝上型计算机等或其任意组合。在一些实施例中，移动设备可以包括智能家居设备、可穿戴设备、智能移动设备、虚拟现实设备、或增强现实设备等，或其任意组合。在一些实施例中，智能家居设备可以包括智能电器设备的控制设备、智能监控设备、智能电视、智能摄像机等，或其任意组合。在一些实施例中，可穿戴设备可包括智能手环、智能鞋带、智能玻璃、智能头盔、智能手表、智能服装、智能背包、智能配件等，或其任何组合。在一些实施例中，智能移动设备可以包括智能手机、个人数字助理、游戏设备等，或其任意组合。在一些实施例中，虚拟现实设备和/或增强现实设备可以包括虚拟现实头盔、虚拟现实玻璃、虚拟现实贴片、增强现实头盔、增强现实玻璃、或增强现实贴片等，或其任意组合。例如，虚拟现实设备和/或增强现实设备可以包括各种虚拟现实产品等。本实施例中，无人机巡航目标识别系统10中的云服务器100和移动终端200可以通过配合执行以下方法实施例所描述的无人机巡航目标识别方法，具体云服务器100和移动终端200的执行步骤部分可以参照以下方法实施例的详细描述。为了解决前述
技术介绍
中的技术问题，图2为本专利技术实施例提供的无人机巡航目标识别方法的流程示意图，本实施例提供的无人机巡航目标识别方法可以由图1中所示的云服务器100执行，下面对该无人机巡航目标识别方法进行详细介绍。步骤S110，获取无人机发送的待识别的视频序列，提取所述视频序列的图像特征，获得图像特征集合；步骤S120，基于所述图像特征集合进行目标区域检定，得到所述视频序列中各目标的目标区域；步骤S130，基于所述图像特征集合进行目标类型判定，确定所述视频序列中各图像对应的目标类型；基于所述目标区域，确定所述视频序列本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机巡航目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取无人机发送的待识别的视频序列，提取所述视频序列的图像特征，获得图像特征集合；/n基于所述图像特征集合进行目标区域检定，得到所述视频序列中各目标的目标区域；/n基于所述图像特征集合进行目标类型判定，确定所述视频序列中各图像对应的目标类型；基于所述目标区域，确定所述视频序列中各图像标所包括的目标；判定所述视频序列中每个目标的目标类型；/n根据所述视频序列中所述目标的目标类型和目标区域得到无人机巡航目标识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种无人机巡航目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取无人机发送的待识别的视频序列，提取所述视频序列的图像特征，获得图像特征集合；
基于所述图像特征集合进行目标区域检定，得到所述视频序列中各目标的目标区域；
基于所述图像特征集合进行目标类型判定，确定所述视频序列中各图像对应的目标类型；基于所述目标区域，确定所述视频序列中各图像标所包括的目标；判定所述视频序列中每个目标的目标类型；
根据所述视频序列中所述目标的目标类型和目标区域得到无人机巡航目标识别结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述图像特征集合进行目标区域检定，得到所述视频序列中各目标的目标区域，包括：
通过无人机巡航目标识别模型所包括的目标区域检定分支对所述图像特征集合中的各图像特征进行特征映射，获得图像映射特征集合；
通过所述目标区域检定分支对所述图像映射特征集合进行特征提取，得到目标区域特征；
基于所述目标区域特征确定所述视频序列中各目标的目标区域。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像特征包括梯度向量，所述图像特征集合包括梯度向量组；所述通过无人机巡航目标识别模型所包括的目标区域检定分支对所述图像特征集合中的各图像特征进行特征映射，获得图像映射特征集合，包括：
通过无人机巡航目标识别模型所包括的目标区域检定分支对所述梯度向量组中的各梯度向量进行线性变换，获得线性向量组；
所述通过所述目标区域检定分支对所述图像映射特征集合进行特征提取，得到目标区域特征，包括：
通过所述目标区域检定分支对线性向量组进行随机分析，得到目标区域跃迁矩阵；所述跃迁矩阵中的各元素表征目标区域跃迁概率。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐杰，任继远，
申请(专利权)人：苏州市大智无疆智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32