基于深度学习方法的无人机伤员搜救系统与方法技术方案

本发明专利技术公开了基于深度学习方法的无人机伤员搜救系统与方法，涉及无人机技术领域，搜救系统包括遥控器、地面站系统和无人机；所述遥控器用于控制无人机的飞行方向、高度和速度；所述地面站系统用于接收和处理无人机传回的信息、进行无人机的巡检区域航迹规划和根据机载计算机返回模型数据信息自动生成伤情评估报告；所述无人机用于对伤员搜索定位和非接触式检测。搜救方法包括对遥控器、地面站系统和无人机进行控制的步骤。本发明专利技术结合了计算机视觉及人工智能能力，能够快速搜索识别伤员，并对伤员的体温、心率、呼吸频率等重要生命体征检测和伤员的意识状态进行非接触式检测，并为医疗人员提供伤员伤情评估报告，提高救援效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无人机，具体为基于深度学习方法的无人机伤员搜救系统与方法。

技术介绍

1、在大型自然灾害面前，人类的力量看起来是多么渺小，通往救援现场的道路是多么艰难，由于救护人员数量有限，采用传统的地毯式搜寻已经无法快速并准确搜索到遇险人员。很多伤员错过了治疗的黄金时期，因此如何快速有效地搜寻伤员已成为应急医学救援面临的首要问题，也是降低失踪及死亡率的首要因素。

2、随着无人机技术的日趋成熟，无人机已成为人员搜救中不可或缺的一部分。搜救无人机可以在空中快速抵近现场，结合目标检测算法实现快速的伤员目标搜索，提高伤员搜救任务的效率。本成果是一个基于ai的伤员搜索和救援方案，根据高原地区、山地峡谷及城市巷战等复杂作战环境的侦察需求，研发基于无人机的伤员搜救系统。是一个比较完整、实时、远程的一个搜救系统，在复杂环境背景下，民用应急搜救，军用伤员搜索都具有很强的实用意义。

技术实现思路

1、本专利技术提供了基于深度学习方法的无人机伤员搜救系统与方法，其解决的技术问题包括：

2、(1)迷彩伪装及复本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于深度学习方法的无人机伤员搜救系统，包括遥控器、地面站系统和无人机，其特征在于：所述遥控器为一体化结构，用于控制无人机的飞行方向、高度和速度；所述遥控器为双S-BUS输出，所述遥控器的通道个数为23个，每个通道可在8个模拟通道、6个三档开关、9个按键中随意映射，工作在1.4GHZ频段，可根据不同环境在3～10KM的距离上提供稳定数据传输；

2.根据权利要求1所述的基于深度学习方法的无人机伤员搜救系统，其特征在于：所述机载计算机的识别技术包括图像识别、语音识别、自然语言处理等方面，主要是基于深度学习模型，其基本流程是将原始数据输入神经网络中进行训练，通过不断的学习和调整参...

【技术特征摘要】

1.基于深度学习方法的无人机伤员搜救系统，包括遥控器、地面站系统和无人机，其特征在于：所述遥控器为一体化结构，用于控制无人机的飞行方向、高度和速度；所述遥控器为双s-bus输出，所述遥控器的通道个数为23个，每个通道可在8个模拟通道、6个三档开关、9个按键中随意映射，工作在1.4ghz频段，可根据不同环境在3～10km的距离上提供稳定数据传输；

2.根据权利要求1所述的基于深度学习方法的无人机伤员搜救系统，其特征在于：所述机载计算机的识别技术包括图像识别、语音识别、自然语言处理等方面，主要是基于深度学习模型，其基本流程是将原始数据输入神经网络中进行训练，通过不断的学习和调整参数来提高自身的准确性，最终得到能够实现对数据进行识别的模型。

3.根据权利要求1所述的基于深度学习方法的无人机伤员搜救系统，其特征在于：采用opencv进行图像预处理的方法为：a、对图像进行随机裁剪，满足yolov5算法网络模型输入尺寸的要求；b、对图像来源格式进行转换，使得图像来源进行色域转换，符合输入的色域要求；c、对图像进行翻转等简易操作，进行矫正目标的角度。

【专利技术属性】
技术研发人员：李翔，李泽宇，王振翼，
申请(专利权)人：太原龙翔科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：

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