【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，具体涉及一种无人机目标识别追踪方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、目前，在科技的大力持续发展下，无人机产业也得以快速发展。对于普通消费者来说，功能丰富、价格便宜、操作方便的无人机已不再是触不可及，以至于在城市里的日常生活场景中无人机随处可见。同时，随着人工智能的普及，传统的产业也在不断发生着改变，机器视觉与深度学习的技术也更加智能，无人机技术已在航拍、运输、植物保护、救灾等工业、民用场景得到推广使用。
2、针对无人机具有高空、大范围、高速等特点，可以拍摄到传统拍摄设备难以拍摄到的图像和视频，同时应用计算机视觉技术对这些数据进行分析和处理，实现无人机视野下的目标检测、目标跟踪等功能。但目前大多数无人机的目标检测及目标跟踪延时较高、识别速度较低和准确度较低。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本申请提供了一种无人机目标识别追踪方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用于解决无人机的目标检测及目标跟踪延时较高、识别速度较低和准确度较低的问题。
2、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种无人机目标识别追踪方法，所述方法包括：
3、获取目标物的初始图像数据；
4、将所述初始图像数据进行降采样处理，并基于预设训练模型预测目标物的位置坐标；其中，所述目标物基于yolov5进行获取预测；
5、对所述目标物的位置坐标进行坐标变换处理；
6、根据变换处理后的位置坐标进行所述目标物的位置解算。>
7、在一种可选的示例性实施例中，所述获取目标物的初始图像数据的步骤之前，还包括：
8、获取无人机的n组图像样本数据；
9、根据n组所述图像样本数据构建目标检测训练样本集、目标细粒度识别训练样本集和目标跟踪数据集；
10、优化所述目标检测训练样本集、目标细粒度识别训练样本集和目标跟踪数据集，以形成所述预设训练模型。
11、在一种可选的示例性实施例中，所述将所述初始图像数据进行降采样处理的步骤，具体为：
12、基于边界填充将所述目标物的图像数据进行降采样处理；
13、根据降采样处理的图像数据获取目标像素的降采样图像。
14、在一种可选的示例性实施例中，所述初始图像数据包括初始图像宽度和初始图像高度，所述降采样处理后的降采样图像包括降采样图像宽度和降采样图像高度；所述对所述目标物的位置坐标进行坐标变换处理的步骤，包括：
15、计算所述目标物的降采样图像宽度与初始图像宽度之间的宽度比值，以及所述目标物的降采样图像高度与初始图像高度的高度比值；
16、确定所述宽度比值和所述高度比值的大小，并提取出较小相对值；
17、根据所述初始图像宽度、初始图像高度、降采样图像宽度、降采样图像高度、降采样图像的第一位置坐标、降采样图像的第二位置坐标和较小相对值计算坐标变换处理后的位置坐标。
18、在一种可选的示例性实施例中，所述无人机具有摄像头，所述摄像头与地面垂直构建成第一连线，所述摄像头与所述目标物之间构建成第二连线，垂直于所述摄像头的光心平面构建成第三连线；
19、所述根据变换处理后的位置坐标进行所述目标物的位置解算的步骤，具体为：
20、根据变换处理后的位置坐标计算所述第一连线和第二连线之间的夹角，所述第一连线和第三连线之间的夹角，第二连线与第三连线之间的夹角，所述摄像头与地面的垂直高度，以及所述无人机实际飞行距离。
21、在一种可选的示例性实施例中，所述无人机具有摄像头，所述根据变换处理后的位置坐标进行所述目标物的位置解算的步骤，包括：
22、根据目标物的位置坐标、变换后的位置坐标、以及所述摄像头的光心平面与对应位置坐标点之间的夹角进行实际位置标定，以构建所述目标物的实际位置数据表；
23、根据所述目标物的实际位置数据表计算所述无人机实际飞行距离。
24、在一种可选的示例性实施例中，所述无人机的俯仰控制方式、滚转控制方式、偏航控制方式、以及所述无人机的平面方向、高度方向之间采用串级pid进行运动控制。
25、根据本申请实施例的另一方面，提供了一种无人机目标识别追踪装置，所述装置包括：
26、图像获取模块，用于获取目标物的初始图像数据；
27、坐标预测模块，用于将所述初始图像数据进行降采样处理，并基于预设训练模型预测目标物的位置坐标；其中，所述目标物基于yolov5进行获取预测；
28、坐标变换模块，用于对所述目标物的位置坐标进行坐标变换处理；
29、位置解算模块，用于根据变换处理后的位置坐标进行所述目标物的位置解算。
30、根据本申请实施例的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
31、控制器；
32、存储器，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被控制器执行时，使得控制器实现上述中的无人机目标识别追踪方法。
33、根据本申请实施例的又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令在无人机目标识别追踪装置/设备上运行时，使得无人机目标识别追踪装置/设备执行如上所述的无人机目标识别追踪方法的操作。
34、本申请实施例通过无人机目标识别追踪方法中获取目标物的初始图像数据，将初始图像数据进行降采样处理，并基于预设训练模型预测目标物的位置坐标；然后对目标物的位置坐标进行坐标变换处理，根据变换处理后的位置坐标进行目标物的位置解算。其中，目标物基于yolov5进行获取预测，实现控制指令的精准接收，目标物的高精度的识别监控，能够解决无人机的目标检测及目标跟踪延时较高、识别速度较低和准确度较低的问题，降低无人机目标检测跟踪的时延，提升识别速度和准确度。
35、上述说明仅是本申请实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
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1.一种无人机目标识别追踪方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标物的初始图像数据的步骤之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述初始图像数据进行降采样处理的步骤，具体为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始图像数据包括初始图像宽度和初始图像高度，所述降采样处理后的降采样图像包括降采样图像宽度和降采样图像高度；所述对所述目标物的位置坐标进行坐标变换处理的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机具有摄像头，所述摄像头与地面垂直构建成第一连线，所述摄像头与所述目标物之间构建成第二连线，垂直于所述摄像头的光心平面构建成第三连线；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机具有摄像头，所述根据变换处理后的位置坐标进行所述目标物的位置解算的步骤，包括：
7.根据权利要求1至6任意一项所述的方法，其特征在于，所述无人机的俯仰控制方式、滚转控制方式、偏航控制方式、以及所述无人机的平面方向、高度方向之
8.一种无人机目标识别追踪装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令在无人机目标识别追踪装置/设备上运行时，使得无人机目标识别追踪装置/设备执行如权利要求1至7任意一项所述的无人机目标识别追踪方法的操作。
...【技术特征摘要】
1.一种无人机目标识别追踪方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标物的初始图像数据的步骤之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述初始图像数据进行降采样处理的步骤，具体为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始图像数据包括初始图像宽度和初始图像高度，所述降采样处理后的降采样图像包括降采样图像宽度和降采样图像高度；所述对所述目标物的位置坐标进行坐标变换处理的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机具有摄像头，所述摄像头与地面垂直构建成第一连线，所述摄像头与所述目标物之间构建成第二连线，垂直于所述摄像头的光心平面构建成第三连线；
【专利技术属性】
技术研发人员：但远宏，李金岩，石晓辉，程东，和超，
申请(专利权)人：重庆世纪菁华智能科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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