一种基于视觉识别的飞行救援方法及其救援系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于视觉识别的飞行救援方法，包括救援信息获取，接警获取水面事故的信息；事故分析与飞行救援计划，分析获取的水面事故的信息，匹配飞行救援计划，确定飞行救援装置、目标位置以及航线；飞行抵达，飞行救援装置依据目标位置以及航线快速飞行至救援目标区域；视觉检测与识别，飞行救援装置利用摄像模组进行救援目标区域内的视觉检测，并AI识别出落水者，并对落水者的精准定位；抵近降落救援，飞行救援装置基于视觉检测与识别的精准定位，飞行调整飞行速度与姿态，抵近并降落救援；本发明专利技术基于涉水无人机载体进行飞行救援，利用视觉识别实现飞行救援的智能化，有利于提高救援成功率以及救援效率。于提高救援成功率以及救援效率。于提高救援成功率以及救援效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉识别的飞行救援方法及其救援系统


[0001]本专利技术涉及应急救援设备
，具体是一种基于视觉识别的飞行救援方法及其救援系统。

技术介绍

[0002]进入21世纪后，机器视觉技术的发展速度更快，已经大规模地应用于多个领域，如智能制造、智能交通、医疗卫生、安防监控等领域。目前，随着人工智能浪潮的兴起，机器视觉技术正处于不断突破、走向成熟的新阶段；视觉识别对输入图像的目标进行识别和分类处理，以便在此基础上完成后续的判断和操作。识别和分类技术有很多相同的地方，常常在目标识别完成后，目标的类别也就明确了。近来的图像识别技术正在跨越传统方法，形成以神经网络为主流的智能化图像识别方法，如卷积神经网络（CNN）、回归神经网络（RNN）等一类性能优越的方法。采用图像处理的办法，对安装现场图像进行处理，按照目标和图像之间的复杂映射关系进行处理，从而快速精准地完成定位和测量任务。目标检测和跟踪，图像处理中的运动目标检测和跟踪，就是实时检测摄像机捕获的场景图像中是否有运动目标，并预测它下一步的运动方向和趋势，即跟踪。并及时将这些运动数据提交给后续的分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉识别的飞行救援方法，其特征在于，包括，救援信息获取，接警获取水面事故的信息；事故分析与飞行救援计划，分析获取的水面事故的信息，匹配飞行救援计划，确定飞行救援装置、目标位置以及航线；飞行抵达，飞行救援装置依据目标位置以及航线快速飞行至救援目标区域；视觉检测与识别，飞行救援装置利用摄像模组进行救援目标区域内的视觉检测，并AI识别出落水者，并对落水者的精准定位；抵近降落救援，飞行救援装置基于视觉检测与识别的精准定位，飞行调整飞行速度与姿态，抵近并降落救援。2.根据权利要求1所述的基于视觉识别的飞行救援方法，其特征在于，所述救援信息包括水面事故类型、水面事故位置、落水人员数量与特征以及水面环境特征。3.根据权利要求1所述的基于视觉识别的飞行救援方法，其特征在于，所述事故分析与飞行救援计划中飞行救援装置包括飞行救生圈以及飞行救生担架，根据落水人员数量及特征确定飞行救援装置种类和数量。4.根据权利要求1所述的基于视觉识别的飞行救援方法，其特征在于，所述摄像模组包括普通摄像模组以及双光摄像模组，利用红外摄像模组进行辅助视觉检测与识别。5.根据权利要求1所述的基于视觉识别的飞行救援方法，其特征在于，视觉检测与识别包括如下步骤：步骤一：采集以往大量水面事故信息数据，形成基础数据库；步骤二：归一化预处理步骤一种基础数据库的落水人员信息数据及其环境信息数据，构建用于落水者视觉检测识别的训练和测试集；步骤三：构建基于BP神经网络的视觉检测与识别模型，并利用步骤二中的训练和测试集进行训练和测试得到基于BP神经网络的视觉检测与识别模型；步骤四：通过摄像模组采集救援目标区域内的图片，输入基于BP神经网络的视觉检测与识别模型识别出落水者，并持续追踪。6.根据权利要求1所述的基于视觉识别的飞行救援方法，其特征在于，所述基于BP神经网络的视觉检测与识别模型中BP神经网络有输入层、隐含层和输出层；输入层有4个输入；4个输入分别为：为视觉图像；为风速；为光照强度；浪高；输出层有2个输出，2个输出分别为：为落水者能够坚持的时间；为飞行救援装置与落水者之间的距离；所述隐含层采用tansig函数；；（1）式中：为训练后的视觉检测与识别模型中落水者能够坚持的时间预测模型，为训练后的视觉检测与识别模型中飞行救援装置与落水者之间的距离预测模型。7.根据权利要求1所述的基于视觉识别的飞行救援方法，其特征在于，所述输出层还有第三个输出，第三个输出：为飞行救援装置相对于落水者的最优降落位置；
；（2）式中：为训练后的视觉检测与识别模型中飞行救援装置相对于落水者的降落...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈冲，石晓雨，
申请(专利权)人：南京开天眼无人机科技有限公司，
类型：发明
国别省市：