一种无人机飞手检测方法、系统及存储介质技术方案

本申请涉及一种无人机飞手检测方法、系统及存储介质，涉及图像处理技术领域，包括：获取第一待测图像并获取相应的骨骼点模型；根据骨骼点模型生成第一姿态参数；判断第一姿态参数是否处在第一参数范围内，若是，则将骨骼点模型对应的人体作为疑似对象，并获取包含疑似对象的第二待测图像；每获取第二待测图像，则根据第二待测图像生成第二姿态参数，并判断第二姿态参数是否处在第二参数范围内，若是，则继续获取第二待测图像，直到所获取的第二待测图像所对应的获取时间中最早获取时间和最晚获取时间的间隔等于或超过预设时间，输出相应的告警信息。借助公共监控来对飞手进行识别，通过瞬时鉴定和持续验证这两种方式提高了识别的准确率。的准确率。的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种无人机飞手检测方法、系统及存储介质


[0001]本申请涉及图像处理的
，尤其是涉及一种无人机飞手检测方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]随着无人机技术的发展以及无人机厂商之间为了争夺市场份额而进行地激烈竞争，越来越多的消费者可以较为轻松地拥有一台消费级无人机。但并不是每一个消费者都会合规地使用无人机，导致黑飞现象情况也随着越来越多的无人机投入市场而逐渐严重。因此管控黑飞无人机和飞手是无人机应用中必不可少的一环。
[0003]目前为了有效控制无人机黑飞现象，专业制造厂家推出了无人机反制系统。无人机反制系统可以分为两类，一类是破坏性打击系统，可以直接摧毁入侵的无人机；另一类则是非破坏性无人机打击系统，并不会对无人机进行摧毁性打击，只是会通过反制无人机系统对入侵无人机进行干扰、反制与管控，从而对其飞控系统、数据传输系统进行反制，确保防御领空的安全，避免无人机的任意乱入。
[0004]另外，第二类无人机反制系统的原理是干扰无人机的飞行系统，阻断无人机和飞控设备之间的信号传输，迫使无人机着陆或者返航。而通过对无人机航线的分析还可以进一步定位飞手的位置，如公开号为CN115421507A的专利就是公开了基于无人机的飞行轨迹以得到飞手的位置。
[0005]但是上述手段在确定飞手位置时，实际上所确定的位置仍是一个范围区域，在这个范围区域内可能存在多人。那么为了进一步明确哪一个人才是飞手，在条件允许的情况下还可以借助公共摄像头获取现场图像，通过对现场图像进行处理以识别出飞手。
[0006]对现场图像的处理一般是识别图像中是否存在飞控设备，若图像中显示了飞控设备，那么握持飞控设备的人就是飞手。然而由于摄像头的角度相对固定，摄像头所拍摄的图像中飞控设备容易被遮挡，就无法识别出飞控设备，导致真正的飞手被排除掉，从而造成对飞手识别的误判。

技术实现思路

[0007]为了提高对飞手识别的准确度，本申请提供一种无人机飞手检测方法、系统及存储介质。
[0008]第一方面，本申请提供一种无人机飞手检测方法，采用如下的技术方案：一种无人机飞手检测方法，包括以下步骤：获取第一待测图像；识别第一待测图像中的人体并获取相应的骨骼点模型；根据骨骼点模型生成第一姿态参数；判断第一姿态参数是否处在预设的第一参数范围内，若第一姿态参数处在预设的第一参数范围内，则将相应骨骼点模型所对应的人体
作为疑似对象，并获取包含相应疑似对象的第二待测图像；每获取一个第二待测图像，则根据第二待测图像生成对应的第二姿态参数，并判断相应的第二姿态参数是否处在预设的第二参数范围内，若相应的第二姿态参数处在预设的第二参数范围内，则继续获取第二待测图像，直到所获取的第二待测图像所对应的获取时间中最早获取时间和最晚获取时间的间隔等于或超过预设时间，将相应的疑似对象定为飞手并输出相应的告警信息。
[0009]通过采用上述技术方案，首先，根据第一姿态参数来对瞬时的人体姿态进行评估是否有符合飞手所对应的姿态，一旦被评估为符合飞手所对应的姿态，则会进行持续的监控以判断姿态是否会出现改变，若姿态一直没有改变，那么对应的人体就有很大可能是飞手，从而输出相应的告警信息，实现了借助公共监控来对飞手进行识别，起到了提前进行定位的作用，并且识别的准确率高。
[0010]可选的，所述第一姿态参数包括双手间距和头部偏差度，所述第一参数范围包括双手许可范围和角度许可范围；所述判断第一姿态参数是否处在预设的第一参数范围内，包括以下步骤：判断双手间距是否处在双手许可范围内，以及判断头部偏差度是否处在角度许可范围内，若双手间距处在双手许可范围内且头部偏差度处在角度许可范围内，则相应的第一姿态参数处在预设的第一参数范围内；若双手间距不处在双手许可范围内或头部偏差度不处在角度许可范围内，则相应的第一姿态参数不处在预设的第一参数范围内。
[0011]可选的，所述根据骨骼点模型生成第一姿态参数，包括以下步骤：从骨骼点模型中获取若干手指骨骼点，对手指骨骼点进行左右手指的配对以获得若干配对组，获取每个配对组所对应的手指间距，根据所有的手指间距确定双手间距；基于骨骼点模型确定头部实际朝向和头手理论朝向，根据头部实际朝向和头手理论朝向确定头部偏差值。
[0012]可选的，所述将相应骨骼点模型所对应的人体作为疑似对象之前，还包括以下步骤：判断配对组中是否存在拇指所对应的配对组以及至少一个其余手指所对应的配对组，若配对组中存在拇指所对应的配对组以及至少一个其余手指所对应的配对组，则根据配对组确定拇指与其余手指之间的偏转角度；判断偏转角度是否处在预设的角度范围内，若偏转角度处在预设的角度范围内，则获取包含相应疑似对象的第二待测图像；若偏转角度不处在预设的角度范围内，则停止获取包含相应疑似对象的第二待测图像。
[0013]可选的，所述基于骨骼点模型确定头部实际朝向和头手理论朝向，包括以下步骤：在骨骼点模型上建立坐标系；获取坐标系中的第一坐标点、第二坐标点和头部骨骼线段，其中，所述第一坐标点用于表征骨骼点模型中手部在坐标系的位置，所述第二坐标点用于表征骨骼点模型中头部
在坐标系的位置；将头部骨骼线段拟合成直线段，将直线段上的垂线的朝向作为头部实际朝向；从第二坐标点向第一坐标点作导线，将导线的朝向作为头手理论朝向。
[0014]可选的，所述第二姿态参数包括手腕间距和头部朝向，所述第二参数范围包括手腕许可范围和角度许可范围，所述判断第二姿态参数是否处在预设的第二参数范围内，包括以下步骤：判断手腕间距是否处在手腕许可范围内，以及判断头部偏差度是否处在角度许可范围内，若手腕间距处在手腕许可范围内且头部偏差度处在角度许可范围内，则相应的第二姿态参数处在预设的第二参数范围内；若手腕间距不处在手腕许可范围内或头部偏差度不处在角度许可范围内，则相应的第二姿态参数不处在预设的第二参数范围内。
[0015]可选的，还包括以下步骤：若相应的第二姿态参数不处在预设的第二参数范围内，则调用上一次获取的骨骼点模型并作为对照模型；根据对照模型和当前的骨骼点模型确定差异部位；判断差异部位是否仅为头部或单手，若差异部位不是仅为头部或单手，则不再获取第二待测图像；若差异部位仅为头部或单手，则赋予当前的疑似对象一个标记，并判断当前的疑似对象是否具有两个标记，若当前的疑似对象具有两个标记，则不再获取第二待测图像；若当前的疑似对象不具有两个标记，则再获取第二待测图像。
[0016]可选的，所述根据对照模型和当前的骨骼点模型确定差异部位，包括以下步骤:基于对照模型获取第一参照组、第二参照组以及第三参照组，其中，所述第一参照组为对照模型中左手与躯干的骨骼点组合，所述第二参照组为对照模型中右手与躯干的骨骼点组合，所述第三参照组为对照模型中手部与头部的骨骼点组合；基于当前的骨骼点模型获取第一比较组、第二比较组和头部骨骼点，其中，所述第一比较组是当前骨骼点模型中左手与躯干的骨骼点组合，第二比较组是当前骨骼点模型中右手与躯干的骨骼点组合；根据第一比较组和第一参照组获得第一相似度，根本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人机飞手检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取第一待测图像；识别第一待测图像中的人体并获取相应的骨骼点模型；根据骨骼点模型生成第一姿态参数；判断第一姿态参数是否处在预设的第一参数范围内，若第一姿态参数处在预设的第一参数范围内，则将相应骨骼点模型所对应的人体作为疑似对象，并获取包含相应疑似对象的第二待测图像；每获取一个第二待测图像，则根据第二待测图像生成对应的第二姿态参数，并判断相应的第二姿态参数是否处在预设的第二参数范围内，若相应的第二姿态参数处在预设的第二参数范围内，则继续获取第二待测图像，直到所获取的第二待测图像所对应的获取时间中最早获取时间和最晚获取时间的间隔等于或超过预设时间，将相应的疑似对象定为飞手并输出相应的告警信息。2.根据权利要求1所述的一种无人机飞手检测方法，其特征在于，所述第一姿态参数包括双手间距和头部偏差度，所述第一参数范围包括双手许可范围和角度许可范围；所述判断第一姿态参数是否处在预设的第一参数范围内，包括以下步骤：判断双手间距是否处在双手许可范围内，以及判断头部偏差度是否处在角度许可范围内，若双手间距处在双手许可范围内且头部偏差度处在角度许可范围内，则相应的第一姿态参数处在预设的第一参数范围内；若双手间距不处在双手许可范围内或头部偏差度不处在角度许可范围内，则相应的第一姿态参数不处在预设的第一参数范围内。3.根据权利要求2所述的一种无人机飞手检测方法，其特征在于，所述根据骨骼点模型生成第一姿态参数，包括以下步骤：从骨骼点模型中获取若干手指骨骼点，对手指骨骼点进行左右手指的配对以获得若干配对组，获取每个配对组所对应的手指间距，根据所有的手指间距确定双手间距；基于骨骼点模型确定头部实际朝向和头手理论朝向，根据头部实际朝向和头手理论朝向确定头部偏差值。4.根据权利要求3所述的一种无人机飞手检测方法，其特征在于，所述将相应骨骼点模型所对应的人体作为疑似对象之前，还包括以下步骤：判断配对组中是否存在拇指所对应的配对组以及至少一个其余手指所对应的配对组，若配对组中存在拇指所对应的配对组以及至少一个其余手指所对应的配对组，则根据配对组确定拇指与其余手指之间的偏转角度；判断偏转角度是否处在预设的角度范围内，若偏转角度处在预设的角度范围内，则获取包含相应疑似对象的第二待测图像；若偏转角度不处在预设的角度范围内，则停止获取包含相应疑似对象的第二待测图像。5.根据权利要求4所述的一种无人机飞手检测方法，其特征在于，所述基于骨骼点模型确定头部实际朝向和头手理论朝向，包括以下步骤：在骨骼点模型上建立坐标系；
获取坐标系中的第一坐标点、第二坐标点和头部骨骼线段，其中，所述第一坐标点用于表征骨骼点模型中手部在坐标系的位置，所述第二坐标点用于表征骨骼点模型中头部在坐标系的位置；将头部骨骼线段拟合成直线段，将直线段上的垂线的朝向作为头部实际朝向；从第二坐标点向第一坐标点作导线，将导线的朝向作为头手理论朝向。6.根据权利要求2所述的一种无人机飞手检测方法，其特征在于，所述第二姿态参数包括手腕间距和头部朝向，所述第二参数范围包括手腕许可范围和角度许可范围，所述判断第二姿态参数是否处在预设的第二参数范围内，包括以下步骤：判断手腕间距是否处在手腕许可范围内，以及判断头部偏差度是否处在角度许可范围内，若手腕间距处在手腕...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙忠良，张晓杰，钟彦超，张丛，
申请(专利权)人：杰能科世智能安全科技杭州有限公司，
类型：发明
国别省市：