本发明专利技术公开了一种用于无人机航拍的行人识别系统及方法，属于智能识别技术领域，包括：无人机搭载摄像头模块；行人识别模块；隐私保护模块；存储模块；本发明专利技术能够减少系统对于行人面部或姿态的识别数据量，同时在行人识别后数据存储前会基于位置和颜色分布的比较识别出图片中是否存在窗户等类似隐私结构，并在识别出隐私结构时进行打码处理，保证保存图片中不会涉及到场所的隐私，提高系统的使用接受度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能识别，具体涉及一种用于无人机航拍的行人识别系统及方法。
技术介绍
1、当今社会中，信息安全问题备受人们关注，自身安全和个人财产及隐私保护成为这个时代的热门话题，基于密码、个人识别码(pin)、磁卡和钥匙等传统身份识别技术存在的明显缺陷：容易遗忘、丢失或被伪造，更为严重的是传统的身份识别技术无法真正的区分拥有者和冒充者。
2、鉴于此，设计一种用于无人机航拍的行人识别系统及方法，以解决上述问题。
技术实现思路
1、为解决上述
技术介绍
中提出的问题。本专利技术提供了一种用于无人机航拍的行人识别系统及方法，具有行人识别效果精准，且提高系统使用接受度的特点。
2、本专利技术的另一目的是提供一种用于无人机航拍的行人识别方法。
3、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种用于无人机航拍的行人识别系统，包括：
4、无人机搭载摄像头模块，采集图片；
5、行人识别模块，接收无人机搭载摄像头模块采集的图片并分析判断行人运动轨迹倾向，并在运动轨迹倾向符合进入场所情况下，进行身份识别，通过身份识别后打开道闸通行，反之道闸不动作；
6、隐私保护模块，识别上述采集图片中的窗户目标，并将窗户目标内的图片帧打码再输出；
7、存储模块，保存采集图片，以供后期所需场所查询。
8、优选的，所述行人识别模块包括：
9、动态目标识别模块，提取动态目标并基于形态特征判断是否为行人并输出；
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p>10、行人轨迹预测模块，在上述识别输出的结果为行人后，基于人眼检测预判行动轨迹倾向，判断该行人是否为待识别目标行人并输出；11、行人识别模块，在上述识别输出的结果为目标行人后，基于面部信息和姿态特征判断该目标行人是否为具有出入资格的行人，若具有出入资格，则关联所需场所道闸放行，若没有出入资格，则关联所需场所道闸在该行人通过包括密码、个人识别码、磁卡和钥匙识别成功后不动作，提高所需场所出入的安全性。
12、一种用于无人机航拍的行人识别方法，包括以下步骤：
13、s1：无人机搭载摄像头悬停在所需场所合适位置，通过摄像头实时采集周边图片并输出；
14、s2：对采集的图片进行包括灰度值转换、差分二值化、形态学、基于距离阈值分割目标和提取处理以提出图片中的动态目标并输出；
15、s3：通过纹理特征方式对提取的动态目标进行分析识别，判断该动态目标是否为行人并输出；
16、s4：若上述输出结果为行人，则通过人眼检测预测行人是否具有进出所需场所倾向，若该行人具有进出所需场所的倾向，则为目标行人，通过纹理特征方式识别行人是否佩戴有帽子或口罩，若未佩戴有帽子或口罩，则基于面部信息判断该目标行人是否为具有出入资格的行人，若佩戴有帽子或口罩，则基于姿态特征判断该目标行人是否具有出入资格的行人，若具有出入资格，则关联所需场所道闸放行，若没有出入资格，则关联所需场所道闸在该行人通过包括密码、个人识别码、磁卡和钥匙识别成功后不动作，提高所需场所出入的安全性；
17、s5：行人识别完成输出，基于静态目标检测算法识别图片中窗户目标，并将窗户目标内的图片帧打码再输出保存。
18、优选的，所述步骤s3中，通过纹理特征对提取动态目标进行分析识别的具体方法包括：截取图片中关于动态目标的图像帧，对截取的图像帧进行二值化处理，将二值化后的图像帧与行人模板帧相比较，经包括膨胀和腐蚀处理后与行人模板帧的形似度达到90％，则判断该动态目标为新人。
19、优选的，所述步骤s4中，基于人眼检测预测行人行动轨迹的具体方法包括：
20、周期性截取图片中一帧图像并进行滤波，去除采集时产生的包括随机噪声或行走运动过程中造成的抖动或大范围眨眼的数据；
21、通过公式计算从n-1到第n帧的视线角度的移动速率vθ并与理论阈值相比较，若前者大于后者，则判断第n-1帧到第n帧是眼跳状态，数据剔除，反之则判断是注视状态，数据保存，作为有效注视点：
22、
23、式中：n为截取图像，x和y分别为截取图像的横纵坐标；
24、周期内按照时间顺序选择一组有效注视点并计算出该组点的平均位置坐标，判断该组点的平均位置坐标是否在所需场所的范围内，若在所需场所范围内，则判断该目标行人具有进出所需场所的倾向，反之则该目标行人不具有进出所需场所的倾向。
25、优选的，所述步骤s4中，基于纹理特征方式识别行人是否佩戴有帽子或口罩的方法与步骤s3方法相同。
26、优选的，所述步骤s4中，基于面部信息判断该目标行人是否为具有出入资格的行人的具体方法是：基于历史数据集训练构建人脸识别模型，再基于人脸识别模型进行人脸识别，在数据库中识别出符合人脸，则该目标行人具有出入资格，反之则不具有出入资格。
27、优选的，所述步骤s4中，基于姿态特征判断该目标行人是否具有出入资格的行人的具体方法是：基于历史数据集训练构建姿态识别模型，再基于姿态识别模型进行行人关键骨骼点和关键骨骼点摆动幅度进行识别，在数据库中识别出符合数据，则该目标行人具有出入资格，反之则不具有出入资格。
28、优选的，所述步骤s5中，静态目标检测算法识别图片中窗户目标的具体方法包括：
29、假设所需场所的窗户为矩形，采用矩形框来近似窗户的轮廓，设定矩形窗户模板的矩形区域中心为x＝(x,y)，矩形区域大小为h＝(hx,hy)，矩形区域内像素位置为xi＝(xi，yi)，i＝1，...，nh，nh为矩形区域像素总数，设定矩形窗户模板的颜色分布为qx＝{qx(u)},u＝1,...,m；
30、提取图片中相同像素位置的图片帧，将该提取的图片帧与矩形窗户模板的矩形区域中心和大小比较，若图片帧中的矩形区域中心和大小与矩形窗户模板的相符，则基于bhattacharyya距离计算该图片帧的颜色分布和与矩形窗户模板颜色分布间的相似性，若该图片帧的颜色分布相似性与矩形窗户模板相似性达到95％，则将该图片帧内的图像判定为窗户，针对该图片帧内的数据进行打码处理，其中，图片帧颜色分布与矩形窗户模板颜色分布间的相似度公式为：
31、
32、其中，ρ[p,qx]为bhattacharyya距离系数为：
33、
34、计算出bhattacharyya距离系数后，可以获得颜色观测似然函数：
35、
36、式中：σ2是高斯方差，上式值越大，图片帧颜色分布与矩形窗户模板颜色分布间越相似度。
37、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
38、本专利技术通过无人机搭载摄像头实时拍摄所需场所图片，截取拍摄图片中的像素帧，并在基于运动目标检测提取运动目标、基于形态纹理特征判断出该运动目标类别为行人以及基于人眼视线集中检测判断该行人具有进入轨迹倾向时才会将该行人确定为目标行人并对其进行面部或姿态识别判断该行人是本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种用于无人机航拍的行人识别系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于无人机航拍的行人识别系统，其特征在于：所述行人识别模块(2)包括：
3.一种用于无人机航拍的行人识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种用于无人机航拍的行人识别方法，其特征在于：所述步骤S3中，通过纹理特征对提取动态目标进行分析识别的具体方法包括：截取图片中关于动态目标的图像帧，对截取的图像帧进行二值化处理，将二值化后的图像帧与行人模板帧相比较，经包括膨胀和腐蚀处理后与行人模板帧的形似度达到90％，则判断该动态目标为新人。
5.根据权利要求3所述的一种用于无人机航拍的行人识别方法，其特征在于：所述步骤S4中，基于人眼检测预测行人行动轨迹的具体方法包括：
6.根据权利要求3所述的一种用于无人机航拍的行人识别方法，其特征在于：所述步骤S4中，基于纹理特征方式识别行人是否佩戴有帽子或口罩的方法与步骤S3方法相同。
7.根据权利要求3所述的一种用于无人机航拍的行人识别方法，其特征在于：所述步骤S4中，基于面部信息判断该目标行人是否为具有出入资格的行人的具体方法是：基于历史数据集训练构建人脸识别模型，再基于人脸识别模型进行人脸识别，在数据库中识别出符合人脸，则该目标行人具有出入资格，反之则不具有出入资格。
8.根据权利要求3所述的一种用于无人机航拍的行人识别方法，其特征在于：所述步骤S4中，基于姿态特征判断该目标行人是否具有出入资格的行人的具体方法是：基于历史数据集训练构建姿态识别模型，再基于姿态识别模型进行行人关键骨骼点和关键骨骼点摆动幅度进行识别，在数据库中识别出符合数据，则该目标行人具有出入资格，反之则不具有出入资格。
9.根据权利要求3所述的一种用于无人机航拍的行人识别方法，其特征在于：所述步骤S5中，静态目标检测算法识别图片中窗户目标的具体方法包括：
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【技术特征摘要】
1.一种用于无人机航拍的行人识别系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于无人机航拍的行人识别系统，其特征在于：所述行人识别模块(2)包括：
3.一种用于无人机航拍的行人识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种用于无人机航拍的行人识别方法，其特征在于：所述步骤s3中，通过纹理特征对提取动态目标进行分析识别的具体方法包括：截取图片中关于动态目标的图像帧，对截取的图像帧进行二值化处理，将二值化后的图像帧与行人模板帧相比较，经包括膨胀和腐蚀处理后与行人模板帧的形似度达到90％，则判断该动态目标为新人。
5.根据权利要求3所述的一种用于无人机航拍的行人识别方法，其特征在于：所述步骤s4中，基于人眼检测预测行人行动轨迹的具体方法包括：
6.根据权利要求3所述的一种用于无人机航拍的行人识别方法，其特征在于：所述步骤s4中，基于纹理特征方式识别行...
【专利技术属性】
技术研发人员：王军，张立超，王吉林，游忠川，张枨枨，管竟尧，
申请(专利权)人：山东字节信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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