基于無人機的社區網格化中重點人員識別及跟蹤系統的制作方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于無人機的社區網格化中重點人員識別及跟蹤系統，該系統包括移動拍攝端及本地監控端。移動拍攝端中包括無人機、拍攝單元、影像存儲模塊、中心控制模塊、跟蹤模塊、人臉離線識別模塊、GPS定位模塊、慣性導航模塊和數據傳送模塊。本地監控端中包括數據接收模塊、人臉圖像處理模塊、人臉標準庫、人臉識別模塊、軌跡存儲庫和跟蹤指令錄入模塊。通過本發明能夠提高人臉采集的清晰度，為社區網格化重點人員監管提供助力，同時大大縮短采集數據的時間、降低采集數據的人工、以及設備的成本等。
【專利說明】
基于無人機的社區網格化中重點人員識別及跟蹤系統
技術領域
[0001]本發明涉及信息化技術領域，尤其涉及基于無人機的社區網格化中重點人員識別及跟蹤系統。
【背景技術】
[0002]利用人臉識別法去識別特殊重點關注人員是比較快捷的識別方法，目前人臉檢測與跟蹤主要都集中在固定視覺下的人臉檢測與跟蹤的解決方案，而針對無人機裝載多視覺以及移動視覺下的人臉檢測與跟蹤方法，卻鮮見報道。
[0003]這主要是因為無人機裝載人臉識別器在采集的視頻圖像是屬于動態背景下的人臉目標信息，即機載平臺在飛行過程中由于不可避免的發生采集物件抖動，這種抖動勢必會造成人臉目標與背景之間發生相對運動，這種相對運動會使得移動視覺攝像頭拍攝下的人臉目標檢測與跟蹤技術將變得更加困難。此外，拍攝到的人臉面積較小，且處在復雜的地面景物背景中，存在對比度差、遮擋、移動速度快等難題，這使得這種背景應用下的人臉識別與跟蹤技術準確性難以保證，這也是無人機移動平臺人臉識別與跟蹤問題最難突破的難點之一O
[0004]發明專利申請CN201510256877.1公開了一種基于無人機動平臺的人臉檢測與跟蹤方法，屬于計算機視覺領域，本發明技術要點包括:離線學習步驟，以標準人臉庫為樣本空間進行離線學習得到人臉檢測器，以目標人臉庫為樣本空間進行離線學習得到目標人臉識別器;人臉檢測步驟，接收無人機拍攝的視頻幀，提取視頻幀的特征值，將特征值送入人臉檢測器，人臉檢測器根據所述特征值判斷是否檢測到人臉，若是則進一步將視頻幀的特征值送入目標人臉識別器，目標人臉識別器根據所述特征值判斷是否檢測到目標人臉;若是則將目標人臉的特征值進行標注并添加到跟蹤列表;人臉跟蹤步驟，根據目標人臉在當前視頻幀的坐標位置預測目標人臉在下一視頻幀中的位置。
[0005]本發明的人臉識別雖然通過離線和在線混和校驗人臉以提高人臉的識別率，但無人機在飛行過程中由于不可避免的發生平臺抖動及人物動態運動，采集源還是會存在采集樣本模糊，捕捉難度大導致難于識別的問題出現。
【發明內容】
[0006]本發明的目的是為了克服現有技術的缺陷，提供一種基于無人機的社區網格化中重點人員識別及跟蹤系統，從而能夠提高人臉采集的清晰度，為社區網格化重點人員監管提供助力，同時大大縮短采集數據的時間、降低采集數據的人工、以及設備的成本等。
[0007]為實現上述目的，本發明提供了一種基于無人機的社區網格化中重點人員識別及跟足示系統，該系統包括移動拍攝端及本地監控端。
[0008]移動拍攝端包括無人機、拍攝單兀、影像存儲I旲塊、中心控制申旲塊、跟S示申旲塊、人臉離線識別模塊、GPS定位模塊、慣性導航模塊和數據傳送模塊。
[0009]本地監控端包括數據接收模塊、人臉圖像處理模塊、人臉標準庫、人臉識別模塊、軌跡存儲庫和跟蹤指令錄入模塊。
[0010]中心控制模塊通過數據傳送模塊接收地面搜索目標人員信息及搜索區域的指令信息，通過離線人臉識別模塊加載目標人員人臉圖像；中心控制模塊設置拍攝單元的工作模式和無人機的工作起停時間，通過GPS定位無人機現有位置后，傳輸給慣性導航模塊飛行輔助信息，使無人機穩定飛行在搜索區域。
[0011]慣性導航模塊屬于推算導航方式，即從一已知點的位置根據連續測得的運動體航向角和速度推算出其下一點的位置，因而可連續測出運動體的當前位置。
[0012]拍攝單元由5個高清攝像頭并具有夜視功能，鏡頭分別布置攝像架的中間及東、南、西、北五個方向，針對每一個人員可以拍攝5個不對角度的人臉影像，成像后的圖片將同步至人臉離線識別模塊及影像存儲模塊對應的閃存中。
[0013]影像存儲模塊存儲拍攝單元傳送的圖片及慣性導航模塊傳送過來的飛行輔助信息，以確保每個人臉圖像及視頻數據都包含有當前的飛行輔助信息，以便后期調檔核查。
[0014]本地監控端通過數據接收模塊接收拍攝到的人臉圖像數據信息后，將數據送至人臉圖像處理模塊，人臉圖像處理模塊根據每張目標人臉圖像與人臉標準庫中對應人臉圖片配對，發現人像有變化的圖像在經過工作人員的授權后更新人臉圖像。
[0015]人臉識別模塊與無人機上人臉離線識別模塊功能相符，但運算和識別能力將比后者更強，它為無人機人臉離線識別模塊中無法識別的人臉圖像或視頻流中人臉的搜索進行識別。
[0016]進一步地，飛行輔助信息包括經度、瑋度、高度、方位角、橫滾角、俯仰角、飛行速度和飛行方向。
[0017]進一步地，無人機在飛行中拍攝到的實時圖像將通過影像單元中“鏡頭I”獲取，并經由數據傳送模塊通過4G通訊網絡傳輸到地面主控臺，按需接收新的工作指令。
[0018]進一步地，慣性導航模塊中的陀螺儀用來形成一個導航坐標系，使加速度計的測量軸穩定在該坐標系中，并給出航向和姿態角以完成無人機的姿態校正;加速度計用來測量運動體的加速度，經過對時間的一次積分得到速度，速度再經過對時間的一次積分即可得到位移。
[0019]進一步地，通過中心控制模塊傳遞到慣性導航模塊的飛行輔助信息也會同步傳至存儲模塊中存儲。
[0020]進一步地，本發明中人臉識別的實現是通過拍攝單元對人群的每一個人臉進行動態拍攝，拍攝圖像包括人臉的左右側面、正面、正中和后面的影像，通過人臉圖像立體合成器將人臉較完整還原出3D人臉圖像來；目標人臉識別器將目標人臉圖像通過人臉離線庫提取出來，與人臉圖像合成器傳送過來的圖像進行校驗和比對，當目標人臉核對成功時將對目標人員進行鎖定，否則將通過人臉標準庫申請傳送目標人臉圖像進行二次人臉識別；當目標人臉鎖定正常后，無人機將按照跟蹤指令對該目標進行跟蹤，收集到的軌跡信息將存儲到目標人員軌跡庫中。
[0021]本發明技術方案帶來的有益效果:
[0022]本發明通過基于無人機的社區網格化中重點人員識別及跟蹤系統的使用，提供了無人機載多鏡頭立體精準拍攝人臉圖像功能，通過無人機慣性導航系統，穩定人臉成像過程，提高人臉采集的清晰度，為社區網格化重點人員監管提供助力，同時大大縮短采集數據的時間(尤其是人員難以時常到達區域)、降低采集數據的人工、以及設備的成本等特點。
【附圖說明】
[0023]為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其它的附圖。
[0024]圖1是本發明的系統架構圖；
[0025]圖2是本發明的人臉識別方法流程圖。
【具體實施方式】
[0026]下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0027]本發明要解決的技術問題是實現一種基于無人機的社區網格化中重點人員識別及跟蹤系統，從而便于針對刑滿釋放人員、社區矯正人員、吸毒人員和艾滋病危險人員等特殊重點關注人群依靠智能信息化的手段來監管，大大縮短采集數據的時間(尤其是人員難以時常到達區域)、降低采集數據的人工、以及設備的成本等特點，進一步提升政府的工作效能。
[0028]如圖1所示為本發明的系統組成框架圖:
[0029]基于無人機的社區網格化中重點人員識別及跟蹤系統，包括移動拍攝端及本地監控端。
[0030]移動拍攝端包括無人機、拍攝單兀、影像存儲t旲塊、中心控制t旲塊、跟fet旲塊、人臉離線識別模塊、GPS定位模塊、慣性導航模塊和數據傳送模塊。
[0031]本地監控端包括數據接收模塊、人臉圖像處理模塊、人臉標準庫、人臉識別模塊、軌跡存儲庫和跟蹤指令錄入模塊。
[0032]中心控制模塊通過數據傳送模塊接收地面搜索目標人員信息及搜索區域的指令信息，通過離線人臉識別模塊加載目標人員人臉圖像。中心控制模塊設置拍攝單元的工作模式和無人機的工作起停時間，通過GPS定位無人機現有位置后，傳輸給慣性導航模塊飛行輔助信息，使無人機穩定飛行在搜索區域。飛行輔助信息包括經度、瑋度、高度、方位角、橫滾角、俯仰角、飛行速度和飛行方向。無人機在飛行中拍攝到的實時圖像將通過影像單元中“鏡頭I”獲取，并經由數據傳送模塊通過4G通訊網絡傳輸到地面主控臺，按需接收新的工作指令。
[0033]慣性導航模塊屬于推算導航方式，即從一已知點的位置根據連續測得的運動體航向角和速度推算出其下一點的位置，因而可連續測出運動體的當前位置。慣性導航模塊中的陀螺儀用來形成一個導航坐標系，使加速度計的測量軸穩定在該坐標系中，并給出航向和姿態角以完成無人機的姿態校正;加速度計用來測量運動體的加速度，經過對時間的一次積分得到速度，速度再經過對時間的一次積分即可得到位移。通過中心控制模塊傳遞到慣性導航模塊的飛行輔助信息也會同步傳至存儲模塊中存儲。
[0034]拍攝單元由5個高清攝像頭并具有夜視功能，鏡頭分別布置攝像架的中間及東、南、西、北五個方向，針對每一個人員可以拍攝5個不對角度的人臉影像，成像后的圖片將同步至人臉離線識別模塊及影像存儲模塊對應的閃存中。
[0035]如圖2所示為本發明中人臉識別采用的方法流程圖:
[0036]通過拍攝單元對人群的每一個人臉進行動態拍攝，拍攝圖像包括人臉的左右側面、正面、正中和后面的影像，通過人臉圖像立體合成器將人臉較完整還原出3D人臉圖像來。目標人臉識別器將目標人臉圖像通過人臉離線庫提取出來，與人臉圖像合成器傳送過來的圖像進行校驗和比對，當目標人臉核對成功時將對目標人員進行鎖定，否則將通過人臉標準庫申請傳送目標人臉圖像進行二次人臉識別。當目標人臉鎖定正常后，無人機將按照跟蹤指令對該目標進行跟蹤，收集到的軌跡信息將存儲到目標人員軌跡庫中。
[0037]影像存儲模塊存儲拍攝單元傳送的圖片及慣性導航模塊傳送過來的飛行輔助信息，以確保每個人臉圖像及視頻數據都包含有當前的飛行輔助信息，以便后期調檔核查。
[0038]本地監控端通過數據接收模塊接收拍攝到的人臉圖像數據信息后，將數據送至人臉圖像處理模塊，人臉圖像處理模塊根據每張目標人臉圖像與人臉標準庫中對應人臉圖片配對，發現人像有變化的圖像在經過工作人員的授權后更新人臉圖像。
[0039]人臉識別模塊與無人機上人臉離線識別模塊功能相符，但運算和識別能力將比后者更強，它為無人機人臉離線識別模塊中無法識別的人臉圖像或視頻流中人臉的搜索進行識別。
[0040]以上對本發明實施例進行了詳細介紹，本文中應用了具體個例對本發明的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用于幫助理解本發明的方法及其核心思想；同時，對于本領域的一般技術人員，依據本發明的思想，在【具體實施方式】及應用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內容不應理解為對本發明的限制。
【主權項】
1.基于無人機的社區網格化中重點人員識別及跟蹤系統，其特征在于，該系統包括移動拍攝?而及本地監控?而; 移動拍攝端包括無人機、拍攝單元、影像存儲模塊、中心控制模塊、跟蹤模塊、人臉離線識別模塊、GPS定位模塊、慣性導航模塊和數據傳送模塊； 本地監控端包括數據接收模塊、人臉圖像處理模塊、人臉標準庫、人臉識別模塊、軌跡存儲庫和跟蹤指令錄入模塊； 中心控制模塊通過數據傳送模塊接收地面搜索目標人員信息及搜索區域的指令信息，通過離線人臉識別模塊加載目標人員人臉圖像；中心控制模塊設置拍攝單元的工作模式和無人機的工作起停時間，通過GPS定位無人機現有位置后，傳輸給慣性導航模塊飛行輔助信息，使無人機穩定飛行在搜索區域； 慣性導航模塊屬于推算導航方式，即從一已知點的位置根據連續測得的運動體航向角和速度推算出其下一點的位置，因而可連續測出運動體的當前位置； 拍攝單元由5個高清攝像頭并具有夜視功能，鏡頭分別布置攝像架的中間及東、南、西、北五個方向，針對每一個人員可以拍攝5個不對角度的人臉影像，成像后的圖片將同步至人臉離線識別模塊及影像存儲模塊對應的閃存中； 影像存儲模塊存儲拍攝單元傳送的圖片及慣性導航模塊傳送過來的飛行輔助信息，以確保每個人臉圖像及視頻數據都包含有當前的飛行輔助信息，以便后期調檔核查； 本地監控端通過數據接收模塊接收拍攝到的人臉圖像數據信息后，將數據送至人臉圖像處理模塊，人臉圖像處理模塊根據每張目標人臉圖像與人臉標準庫中對應人臉圖片配對，發現人像有變化的圖像在經過工作人員的授權后更新人臉圖像； 人臉識別模塊與無人機上人臉離線識別模塊功能相符，但運算和識別能力將比后者更強，它為無人機人臉離線識別模塊中無法識別的人臉圖像或視頻流中人臉的搜索進行識別。2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，飛行輔助信息包括經度、瑋度、高度、方位角、橫滾角、俯仰角、飛行速度和飛行方向。3.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，無人機在飛行中拍攝到的實時圖像將通過影像單元中“鏡頭I”獲取，并經由數據傳送模塊通過4G通訊網絡傳輸到地面主控臺，按需接收新的工作指令。4.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，慣性導航模塊中的陀螺儀用來形成一個導航坐標系，使加速度計的測量軸穩定在該坐標系中，并給出航向和姿態角以完成無人機的姿態校正;加速度計用來測量運動體的加速度，經過對時間的一次積分得到速度，速度再經過對時間的一次積分即可得到位移。5.根據權利要求1或2所述的系統，其特征在于，通過中心控制模塊傳遞到慣性導航模塊的飛行輔助信息也會同步傳至存儲模塊中存儲。6.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，本發明中人臉識別的實現是通過拍攝單元對人群的每一個人臉進行動態拍攝，拍攝圖像包括人臉的左右側面、正面、正中和后面的影像，通過人臉圖像立體合成器將人臉較完整還原出3D人臉圖像來；目標人臉識別器將目標人臉圖像通過人臉離線庫提取出來，與人臉圖像合成器傳送過來的圖像進行校驗和比對，當目標人臉核對成功時將對目標人員進行鎖定，否則將通過人臉標準庫申請傳送目標人臉圖像進行二次人臉識別；當目標人臉鎖定正常后，無人機將按照跟蹤指令對該目標進行跟蹤，收集到的軌跡信息將存儲到目標人員軌跡庫中。
【文檔編號】G01C21/16GK106056075SQ201610370585
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年5月27日
【發明人】蔣智文, 李富維, 柯國明, 王明鵬, 劉昌卿
【申請人】廣東億迅科技有限公司