[发明专利]一种基于骨骼点检测的无人机快速姿势控制系统与方法

权利要求书

1.一种基于骨骼点检测的无人机快速姿势控制系统的控制方法，其特征在于，识别及跟踪模块通过如下方法识别并跟踪人群中特定指挥者：

步骤一：初始设定程序的标志位flag为真，flag的作用是用来判断是否需要重复去做指挥者的人脸检测和识别，判断flag是否为真，若为真，用MTCNN人脸检测算法对从大疆云台相机采集的帧序列进行人脸检测，该算法输出人脸检测框的左上角坐标和右下角坐标，转至步骤二，若为假，转至步骤三；

步骤二：对MTCNN人脸检测算法的输出结果进行人脸识别，输出人脸的特征向量，计算特征向量与预设特征脸数据库中特征向量欧式距离D_ij，若距离小于设定的阈值ε，同时MTCNN人脸检测算法有输出结果，即size0，则按比例放大人脸检测框作为KCF跟踪算法的初始跟踪，若大于设定的人脸特征向量距离阈值，转至步骤一；

步骤三：根据MTCNN的人脸检测框按比例放大，并作为KCF跟踪算法的初始跟踪框，用KCF跟踪算法进行目标跟踪；

步骤四：若KCF目标跟踪算法的滤波器输出响应小于预设的滤波器输出响应阈值，设置flag为假，转至步骤一；反之继续跟踪；

所述控制系统，包括

识别及跟踪模块，识别并跟踪人群中特定指挥者；

姿势识别模块，识别无人机的姿势；

飞行控制模块，根据姿势识别结果，使得云台相机转角始终跟随指挥者转动。

2.根据权利要求1所述的一种基于骨骼点检测的无人机快速姿势控制系统的控制方法，其特征在于，所述的步骤二的阈值是人脸特征向量距离阈值；所述的步骤四的阈值是KCF跟踪算法滤波器响应输出阈值。

3.根据权利要求1所述的一种基于骨骼点检测的无人机快速姿势控制系统的控制方法，其特征在于，所述姿势识别模块通过如下方法识别无人机的姿势：

步骤一：采用openpose骨骼点检测算法对KCF跟踪算法的结果进行骨骼点检测，输出骨骼点信息；

步骤二：通过上一步输出的骨骼点信息与预先本地存储的7个动作对应的骨骼点位置信息计算距离；

步骤三：采用K近邻算法求得距离最近的特定动作作为最终姿势识别结果。

4.根据权利要求1所述的一种基于骨骼点检测的无人机快速姿势控制系统的控制方法，其特征在于，所述飞行控制模块通过如下方法使得云台相机转角始终跟随指挥者转动：

步骤一：把运行姿势识别算法的深度学习计算平台作为无人机的机载电脑，直接与飞控和云台相机相连，同时地面端电脑与机载电脑通过无线连接，用于启动和控制程序，机载电脑实时返回飞行状态信息；

步骤二：利用飞控开源的SDK开发控制指令，接收识别出来的手势信号，转换成上、下、左、右、前、后、停止控制信号；

步骤三：设定图像的中心区域，计算KCF跟踪算法的输出检测框的中心坐标(x,y)，若x或y偏离中心区域，则把偏移量作为云台相机转角的控制量，实现云台相机始终跟随指挥者转动，若没有偏离，则保持云台相机当前的姿态不变。