一种基于无人机热成像的人体搜查方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于无人机热成像的人体搜查方法及系统，包括：所述无人机接收控制中心发送的搜查指令，基于所述搜查指令前往搜查区域；获取所述搜查区域的红外图像；对所述红外图像进行降噪处理，对降噪处理后的红外图像进行图像识别，识别所述红外图像中是否存在人体，在确定所述红外图像中存在人体时，获取所述人体的位置信息；将所述位置信息发送至营救人员终端。有益效果：红外搜查仪相对于普通摄像头可以以更低的分辨率却更高的识别率来识别被困人员，不仅降低了成本，且增加了识别结果的准确性，通过全自动的进行人体识别，减少了人力资源。少了人力资源。少了人力资源。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机热成像的人体搜查方法及系统


[0001]本专利技术设计无人机搜救
，特别涉及一种基于无人机热成像的人体搜查方法及系统。

技术介绍

[0002]在旅游中被困的旅客、在突发自然灾害中被困的人们以及因为特殊情况被困于特殊地形难以定位的人们，搜救人员一般都是通过人力的地毯式搜救，对于复杂地形，甚至搜寻器械和交通工具无法进入，逐渐的我们使用无人机去这些复杂地形或者广袤地形进行搜救，随着无人机飞行控制系统的不断提升，加之航模电池的续航能力也在不断发展，近几年来推出了不少搜救无人机，但是存在的问题为主要还是人力操控，进行地毯式搜救依旧需要基站上的搜救人员通过无人机传回的图像判断，而这耗费了大量人力，同时普通摄像头难以分辨背景和被困人员。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出了一种基于无人机热成像的人体搜查方法，红外搜查仪相对于普通摄像头可以以更低的分辨率却更高的识别率来识别被困人员，不仅降低了成本，且增加了识别结果的准确性，通过全自动的进行人体识别，减少了人力资源。
[0004]本专利技术的第二个目的在于提出一种基于无人机热成像的人体搜查系统。
[0005]为达到上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种基于无人机热成像的人体搜查方法，包括：
[0006]所述无人机接收控制中心发送的搜查指令，基于所述搜查指令前往搜查区域；
[0007]获取所述搜查区域的红外图像；
[0008]对所述红外图像进行降噪处理，对降噪处理后的红外图像进行图像识别，识别所述红外图像中是否存在人体，在确定所述红外图像中存在人体时，获取所述人体的位置信息；
[0009]将所述位置信息发送至营救人员终端。
[0010]进一步地，在对降噪处理后的红外图像进行图像识别前，还包括：
[0011]对降噪处理后的红外图像进行图像灰度化处理，得到灰度图像；
[0012]对所述灰度图像进行图像分割处理，得到若干个子灰度图像，基于soble算子分别对每个子灰度图像进行计算，得到每个子灰度图像相对应的边缘图像；
[0013]获取每个所述边缘图像中包括的像素点的像素值，并将每个所述边缘图像中包括的像素点的像素值进行打包，得到若干个像素值集合；每张所述边缘图像对应一个像素值集合；
[0014]按照从大到小的排序规则对每个像素值集合中的像素值进行排序；
[0015]计算排序后的每个像素值集合中前预设数量个像素值的平均值，将所述平均值作
为相对应的所述子灰度图像的清晰度，根据若干个所述子灰度图像的清晰度计算得到所述灰度图像的清晰度，进而得到所述红外图像的清晰度，判断所述清晰度是否小于预设清晰度，在确定所述清晰度小于预设清晰度时，将所述红外图像输入双边滤波器进行卷积运算，输出所述红外图像的基础层图像；所述双边滤波器包括高斯低通滤波器及值域滤波器；
[0016]将所述红外图像与所述基础层图像进行图像差分处理，得到所述红外图像的细节层图像；
[0017]基于直方图增强法对所述基础层图像进行增强处理；
[0018]基于伽马矫正法对所述细节层图像进行增强处理；
[0019]对增强处理后的基础层图像进行小波变换，得到所述基础层图像的第一低频图像与第一高频图像；
[0020]对增强处理后的细节层图像进行小波变换，得到所述细节层图像的第二低频图像与第二高频图像；
[0021]将所述第一低频图像与所述第二低频图像进行融合，得到第三低频图像；
[0022]将所述第一高频图像与所述第二高频图像进行融合，得到第三高频图像；
[0023]将所述第三低频图像与所述第三高频图像进行融合，得到清晰度大于等于预设清晰度的红外图像。
[0024]进一步地，对所述红外图像进行降噪处理，对降噪处理后的红外图像进行图像识别，识别所述红外图像中是否存在人体，包括：
[0025]获取所述红外图像中每个像素点的灰度值，根据所述每个像素点的灰度值计算得到第一平均灰度值，筛选出所述灰度值小于所述第一平均灰度值的像素点，得到第一像素点集合；
[0026]在所述第一像素点集合中按照预设规则选取出一个像素点，作为第一待检测像素点；
[0027]在所述红外图像中，获取以所述第一待检测像素点为圆心，半径为r的区域内的若干个像素点，分别获取若干个像素点的灰度值，根据所述若干个像素点的灰度值计算得到第二平均灰度值，判断所述第一待检测像素点的灰度值是否小于所述第二平均灰度值，在确定所述第一待检测像素点的灰度值小于第二平均灰度值时，根据所述第二平均灰度值对所述第一待检测像素点的灰度值进行修正处理；
[0028]在对所述第一待检测像素点的灰度值完成修正处理后，在所述第一像素点集合中按照预设规则选取出另外一个像素点，作为第二待检测像素点，重复上述步骤，直到将所述第一像素点集合中的所有像素点均重复上述步骤后，得到修正处理后的像素点及不需要修正处理的像素点，
[0029]根据修正处理后的像素点及不需要修正处理的像素点生成降噪处理后的红外图像；
[0030]获取所述降噪处理后的红外图像中每个像素点对应的温度值，并分别判断所述温度值是否在预设温度值范围内，筛选出所述温度值在预设温度值范围内的像素点，得到第二像素点集合；
[0031]获取所述第二像素点集合中每个像素点在所述红外图像中的位置信息，将位置相邻的像素点进行连接，得到待识别图像；
[0032]将所述待识别图像输入预先训练好的人体识别模型中，输出识别结果。
[0033]进一步地，无人机在基于所述搜查指令前往搜查区域前，还包括：
[0034]判断所述搜查指令是否合法，在确定所述搜查指令合法时，基于所述搜查指令前往搜查区域。
[0035]进一步地，判断所述搜查指令是否合法，包括：
[0036]获取所述搜查指令的指令长度，判断所述指令长度是否等于预设长度，在确定所述指令长度等于预设指令长度时，获取所述搜查指令的指令字符，计算所述指令字符与预设指令字符的匹配度，判断所述匹配度是否大于预设匹配度，在确定所述匹配度大于预设匹配度时，表示所述搜查指令合法；
[0037]反之，表示所述搜查指令不合法。
[0038]进一步地，基于直方图增强法对所述基础层图像进行增强处理，包括：
[0039]获取所述基础层图像的第一直方图；
[0040]计算所述第一直方图的模糊隶属度，根据所述模糊隶属度对所述第一直方图进行加权调整；
[0041]对所述加权调整后的第一直方图进行均衡化处理，得到增强处理后的基础层图像。
[0042]为达到上述目的，本专利技术第二方面实施例提出了一种基于无人机热成像的人体搜查系统，包括：
[0043]飞行模块，用于接收控制中心发送的搜查指令，基于所述搜查指令前往搜查区域；
[0044]红外搜查仪，用于获取所述搜查区域的红外图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机热成像的人体搜查方法，其特征在于，包括：所述无人机接收控制中心发送的搜查指令，基于所述搜查指令前往搜查区域；获取所述搜查区域的红外图像；对所述红外图像进行降噪处理，对降噪处理后的红外图像进行图像识别，识别所述红外图像中是否存在人体，在确定所述红外图像中存在人体时，获取所述人体的位置信息；将所述位置信息发送至营救人员终端。2.根据权利要求1所述的基于无人机热成像的人体搜查方法，其特征在于，在对降噪处理后的红外图像进行图像识别前，还包括：对降噪处理后的红外图像进行图像灰度化处理，得到灰度图像；对所述灰度图像进行图像分割处理，得到若干个子灰度图像，基于soble算子分别对每个子灰度图像进行计算，得到每个子灰度图像相对应的边缘图像；获取每个所述边缘图像中包括的像素点的像素值，并将每个所述边缘图像中包括的像素点的像素值进行打包，得到若干个像素值集合；每张所述边缘图像对应一个像素值集合；按照从大到小的排序规则对每个像素值集合中的像素值进行排序；计算排序后的每个像素值集合中前预设数量个像素值的平均值，将所述平均值作为相对应的所述子灰度图像的清晰度，根据若干个所述子灰度图像的清晰度计算得到所述灰度图像的清晰度，进而得到所述红外图像的清晰度，判断所述清晰度是否小于预设清晰度，在确定所述清晰度小于预设清晰度时，将所述红外图像输入双边滤波器进行卷积运算，输出所述红外图像的基础层图像；所述双边滤波器包括高斯低通滤波器及值域滤波器；将所述红外图像与所述基础层图像进行图像差分处理，得到所述红外图像的细节层图像；基于直方图增强法对所述基础层图像进行增强处理；基于伽马矫正法对所述细节层图像进行增强处理；对增强处理后的基础层图像进行小波变换，得到所述基础层图像的第一低频图像与第一高频图像；对增强处理后的细节层图像进行小波变换，得到所述细节层图像的第二低频图像与第二高频图像；将所述第一低频图像与所述第二低频图像进行融合，得到第三低频图像；将所述第一高频图像与所述第二高频图像进行融合，得到第三高频图像；将所述第三低频图像与所述第三高频图像进行融合，得到清晰度大于等于预设清晰度的红外图像。3.根据权利1所述的基于无人机热成像的人体搜查方法，其特征在于，对所述红外图像进行降噪处理，对降噪处理后的红外图像进行图像识别，识别所述红外图像中是否存在人体，包括：获取所述红外图像中每个像素点的灰度值，根据所述每个像素点的灰度值计算得到第一平均灰度值，筛选出所述灰度值小于所述第一平均灰度值的像素点，得到第一像素点集合；在所述第一像素点集合中按照预设规则选取出一个像素点，作为第一待检测像素点；在所述红外图像中，获取以所述第一待检测像素点为圆心，半径为r的区域内的若干个
像素点，分别获取若干个像素点的灰度值，根据所述若干个像素点的灰度值计算得到第二平均灰度值，判断所述第一待检测像素点的灰度值是否小于所述第二平均灰度值，在确定所述第一待检测像素点的灰度值小于第二平均灰度值时，根据所述第二平均灰度值对所述第一待检测像素点的灰度值进行修正处理；在对所述第一待检测像素点的灰度值完成修正处理后，在所述第一像素点集合中按照预设规则选取出另外一个像素点，作为第二待检测像素点，重复上述步骤，直到将所述第一像素点集合中的所有像素点均重复上述步骤后，得到修正处理后的像素点及不需要修正处理的像素点，根据修正处理后的像素点及不需要修正处理的像素点生成降噪处理后的红外图像；获取所述降噪处理后的红外图像中每个像素点对应的温度值，并分别判断所述温度值是否在预设温度值范围内，筛选出所述温度值在预设温度值范围内的像素点，得到第二像素点集合；获取所述第二像素点集合中每个像素点在所述红外图像中的位置信息，将位置相邻的像素点进行连接，得到待识别图像；将所述待识别图像输入预先训练好的人体识别模型中，输出识别结果。4.根据权利要求1所述的基于无人机热成像的人体搜查方法，其特征在于，无人机在基于所述搜查指令前往搜查区域前，还包括：判断所述搜查指令是否合法，在确定所述搜查指令合法时，基于所述搜查指令前往搜查区域。5.根据权利要求4所述的基于无人机热成像的人体搜查方法，其特征在于，判断所述搜查指令是否合法，包括：获取所述搜查指令的指令长度，判断所述指令长度是否等于预设长度，在确定所述指令长度等于预设指令长度时，获取所述搜查指令的指令字符，计算所述指令字符与预设指令字符的匹配度，判断所述匹配度是否大于预设匹配度，在确定所述匹配度大于预设匹配度时，表示所述搜查指令合法...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗国栋，
申请(专利权)人：东莞市鑫泰仪器仪表有限公司，
类型：发明
国别省市：