一种基于帧计数的无人机对地探测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于帧计数的无人机对地探测方法及系统，包括：基于训练好的目标检测深度神经网络的模型文件和权重文件，按照帧计数设定规则对采集的视频帧进行划分，实现帧计数的检测跟踪，在无人机逐帧采集的视频数据上进行前向推理，获取目标的位置区域，并获取当前视频帧中目标的位置区域对应的候选区域以及下一视频帧中与当前视频帧对应的候选区域相一致的区域，判断是否跟踪成功，确定待检测目标的位置区域，将符合图像大小的目标的位置区域作为目标位置保存至目标位置集合并输出进而进行下一帧的处理；本发明专利技术提供的技术方案降低了无人机探测过程中的计算量，提高了计算的效率和准确度。的效率和准确度。的效率和准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于帧计数的无人机对地探测方法及系统


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，具体涉及一种基于帧计数的无人机对地探测方法及系统。

技术介绍

[0002]当前深度神经网络飞速发展，应用也越来越广泛，在视频或者图像上利用深度神经网络进行目标检测或者搜索的方法主要包含Faster R
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CNN，R
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CNN等为代表的两步法和以YOLO，SSD等为代表的一步法；尽管Faster R
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CNN是两步法中优秀的算法，但是在K40 GPU强大计算能力支持下仅能达到5FPS处理速度，达不到实时性要求；虽然一步法中的YOLO和SSD目标检测的速度能够达到15FPS以上能够达到实时性要求，但是必须Titan X或者M40 GPU的计算能力才能支持。目标跟踪算法中性能较好、速度较快的算法以相关滤波类算法为代表，这类算法跟踪稳定，速度较快，有限的计算能力下就能达到172FPS。
[0003]无人机是一种由无线电遥控操控或自主程序控制、无人驾驶的一种可重复使用的航空器，它具有结构简单、造价低廉、生存本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于帧计数的无人机对地探测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤(1)训练目标检测深度神经网络模型，获取模型文件和权重文件；步骤(2)逐帧采集实时视频数据；步骤(3)初始化帧数计数器h＝0；步骤(4)h＝h+1；步骤(5)判断h％N的结果是否为1，若是，则执行步骤(6)，若否，则执行步骤(8)；步骤(6)基于训练好的目标检测深度神经网络的模型文件和权重文件，对逐帧采集的实时视频数据进行前向推理，获取第h个视频帧中检测的目标位置区域；步骤(7)初始化目标跟踪器：将获取的第h个视频帧中检测的目标位置区域作为目标跟踪器的起点；步骤(8)获取第h个视频帧中检测的目标位置区域对应的候选区域以及第h+1个视频帧中与第h个视频帧对应的候选区域相一致的区域，并将该区域作为第h+1个视频帧中检测的目标位置区域对应的候选区域，根据第h+1个视频帧中检测的目标位置区域对应的候选区域，获取该视频帧中跟踪的目标位置区域；步骤(9)判断第h+1个视频帧中目标跟踪是否成功，若是，则执行步骤(10)，若否，则执行步骤(3)；步骤(10)判断第h个视频帧中跟踪的目标位置区域图像的像素坐标是否超出预设的视频帧图像的坐标范围，若是，则执行步骤(3)，若否，则输出跟踪的目标位置区域，并执行步骤(4)。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(1)包括：对逐帧采集的历史视频数据中的各类目标进行逐帧标注；利用逐帧标注后的历史视频数据构建训练数据，并利用训练数据训练目标检测深度神经网络模型；获取训练好的目标检测深度神经网络的模型文件和权重文件。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(6)包括：利用前向推理框架依次读取目标对应的标签、训练好的目标检测深度神经网络的模型文件、权重文件和逐帧采集的视频数据，获取前向推理框架输出的检测的目标位置区域。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第h个视频帧中检测的目标位置区域对应的候选区域，包括：将第h个视频帧中检测的目标位置区域扩大预设倍数。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设倍数的取值范围为[1.5,3]。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(9)包括：利用第h个视频帧的分类器对第h+1个视频帧中检测的目标位置区域对应的候选区域进行分析，获取第h+1个视频帧中检测的目标位置区域对应的候选区域的分值；若第h+1个视频帧中检测的目标位置区域对应的候选区域的分值大于分类器分数的预设值，则目标跟踪成功，否则目标跟踪失败。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第h个视频帧的分类器的训练过程包括：将第h个视频帧中包含检测的目标位置区域对应的候选区域作为训练二分类器的正样本数据；
将第h个视频帧中不包含检测的目标位置区域对应的候选区域作为训练二分类器的负样本数据；利用所述正样本数据和负样本数据构建训练二分类器的样本数据；对训练二分类器的样本数据执行分类器算法，获取训练好的第h个视频帧的分类器。8.一种基于帧计数的无人机对地探测系统，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：管乃洋，苏龙飞，王之元，凡遵林，张天昊，王浩，沈天龙，黄强娟，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院，
类型：发明
国别省市：