[發明專利]無人機識別目標的方法、裝置及無人機

在審

• 申請號: 202011203968.6
• 申請日: 2020-11-02
• 公開（公告）號: CN112380933A
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 趙小川;董憶雪;李陳;徐凱;宋剛;劉華鵬;鄭君哲;邵佳星;史津竹;王子徹;陳路豪;馬燕琳;馮云鐸
• 申請（專利權）人: 中國兵器工業計算機應用技術研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/20;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46;G06F17/14;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京博雅睿泉專利代理事務所(特殊普通合伙) 11442
• 代理人: 吳秀娥

1.一種無人機識別目標的方法，所述無人機設置有用于采集圖像的傳感器，其特征在于，所述方法包括：

對所述傳感器采集的圖像進行圖像識別，直至識別到符合預設特征信息的第一圖像；

控制所述無人機飛行至對應所述第一圖像的第一對象的標識區域處；

在控制所述無人機飛行至所述標識區域處的情況下，對所述傳感器采集的圖像進行圖像識別，得到所述標識區域攜帶的第一標識信息；

對比所述第一標識信息和預設標識信息；

在所述第一標識信息和所述預設標識信息相同的情況下，確定所述第一對象為目標對象。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預設特征信息為目標車輛的車輛特征信息；

所述預設標識信息為所述目標車輛的車牌號；

所述標識區域為車牌區域。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述傳感器采集的圖像進行圖像識別，得到所述標識區域攜帶的第一標識信息，包括：

對所述傳感器采集的圖像進行圖像識別，直至識別到對應所述車牌區域的第二圖像；

將所述第二圖像校正為呈正面視圖的矩形圖像；

將所述第二圖像和所述矩形圖像均送入端到端的OCR網絡進行字符匹配識別，得到對應所述第二圖像的第一車牌號和對應所述矩形圖像的第二車牌號；

判斷所述第一車牌號和所述第二車牌號是否相同；

在所述第一車牌號和所述第二車牌號相同的情況下，確定所述第一標識信息為所述第一車牌號或所述第二車牌號。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：將CCPD數據集輸入YOLOV3-tiny檢測網絡進行模型訓練，得到用于識別所述第一圖像的第一檢測模型；

所述對所述傳感器采集的圖像進行圖像識別，直至識別到符合預設特征信息的第一圖像，包括：將所述傳感器采集的圖像輸入所述第一檢測模型進行圖像識別，直至識別到符合預設特征信息的第一圖像；

和/或，

所述方法還包括：將CCPD數據集輸入YOLO V3-tiny檢測網絡進行模型訓練，得到用于識別所述第一標識信息的第二檢測模型；

所述對所述傳感器采集的圖像進行圖像識別，得到所述標識區域攜帶的第一標識信息，包括：將所述傳感器采集的圖像輸入所述第二檢測模型進行圖像識別，得到所述標識區域攜帶的第一標識信息。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據無人機的二維激光雷達采集的數據，得到激光定位信息；

根據所述無人機的慣性傳感器、視覺里程計和深度相機分別采集的數據，得到視覺定位信息；

根據所述無人機的定高雷達采集的數據，得到高度信息；

根據所述激光定位信息、所述視覺定位信息和所述高度信息，得到所述無人機所處空間位置的定位信息；

所述控制所述無人機飛行至對應所述第一圖像的第一對象的標識區域處，包括：根據所述無人機所處空間位置的定位信息，控制所述無人機飛行至對應所述第一圖像的第一對象的標識區域處。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據所述傳感器采集的圖像中對應所述目標對象的圖像區域，確定所述目標對象的第一空間位置信息；

根據所述第一空間位置信息，預測所述目標對象的下一個空間位置信息；

根據所述下一個空間位置信息，控制所述無人機朝向所述目標對象飛行。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一空間位置信息，預測所述目標對象的下一個空間位置信息，包括：

利用fDSST算法的位置濾波器，根據對應所述第一空間位置信息的位置，預測新位置；

利用fDSST算法的尺寸濾波器，根據所述新位置和對應所述第一空間位置信息的尺寸，預測新尺寸；

根據所述新位置和所述新尺寸，得到所述目標對象的下一個空間位置信息。