[发明专利]包括用于经由神经网络确定目标的表示的设备的无人机、相关确定方法及计算机

权利要求书

1.一种无人机(10)，包括：

图像传感器(12)，所述图像传感器被配置成拍摄包括多个物体的场景的图像，

电子确定设备(14)，所述电子确定设备包括电子检测模块(24)，所述电子检测模块被配置成经由神经网络(26)在所述图像传感器(12)所拍摄的图像中从所表示的多个物体中检测潜在目标(16)的表示，所述神经网络(26)的输入变量(28)是取决于所拍摄的图像的画面(29)，所述神经网络(26)的至少一个输出变量(30，30A，30B，30C)是有关所述潜在目标的表示的指示，

其特征在于，所述神经网络(26)的第一输出变量(30A)是限定围绕所述潜在目标(16)的表示的区域的轮廓的一组坐标。

2.根据权利要求1所述的无人机(10)，其中，所述神经网络(26)的第二输出变量(30B)是与所述目标的表示相关联的分类。

3.根据权利要求2所述的无人机(10)，其中，所述神经网络(26)的第三输出变量(30C)是与潜在目标(16)的每个表示相关联的分类的置信度指数。

4.根据权利要求3所述的无人机(10)，其中，所述电子检测模块(24)还被配置成忽略置信度指数低于预定阈值的表示。

5.根据权利要求1所述的无人机(10)，其中，所述电子确定设备(14)还包括电子追踪模块(32)，所述电子追踪模块被配置成在所述图像传感器(12)连续拍摄的不同图像中追踪所述目标(16)的表示。

6.根据权利要求5所述的无人机(10)，其中，所述电子确定设备(14)还包括电子比较模块(34)，所述电子比较模块被配置成对从所述电子检测模块(24)获得的所述潜在目标(16)的第一表示与从所述电子追踪模块(32)获得的所述目标(16)的第二表示进行比较。

7.根据权利要求1或2所述的无人机(10)，其中，所述神经网络(26)是卷积神经网络。

8.一种用于从图像中表示的多个物体中确定目标的表示的方法，所述图像由搭载在无人机上的图像传感器拍摄，

所述方法由搭载在所述无人机(10)上的电子确定设备(14)实现，并且包括：

采集(100)包括多个物体的场景的至少一个图像，

经由神经网络(26)在所采集的图像中从所表示的多个物体中检测(110)潜在目标(16)的表示，所述神经网络(26)的输入变量(28)是取决于所采集的图像的画面(29)，所述神经网络(26)的至少一个输出变量(30，30A，30B，30C)是有关所述潜在目标(16)的表示的指示，

其特征在于，所述神经网络(26)的第一输出变量(30A)是限定围绕所述潜在目标(16)的表示的区域的轮廓的一组坐标。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述方法还包括在连续采集的不同图像中追踪(120)所述目标(16)的表示。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述方法还包括比较(130)所述目标(16)的第一表示和第二表示，所述潜在目标(16)的所述第一表示是经由通过所述神经网络(26)进行检测(110)而获得的，而所述目标(16)的所述第二表示是经由在连续采集的不同图像中追踪(120)所述目标(16)的表示而获得的。

11.一种计算机程序，包括软件指令，当由计算机执行时，所述软件指令实施根据权利要求8或9所述的方法。