[发明专利]基于无人机和人工智能的人群分布形式检测方法

权利要求书

1.一种基于无人机和人工智能的人群分布形式检测方法，其特征在于，该方法包括：

步骤一，利用无人机采集人群图像，将采集到的人群图像输入头部检测网络得到人体头部的包围框，并对得到的人体头部包围框进行筛选，将包围框分为保留下来的包围框、筛选掉的包围框；

步骤二，根据人群图像中筛选掉的包围框的密度对无人机的飞行路线进行即时调整；用保留下来的包围框裁剪人群图像得到人体头部图像，关键点检测网络对人体头部图像进行处理得到左右双耳关键点热图；

步骤三，对关键点热图进行处理得到左右双耳关键点的位置，将关键点投影到预先搭建好的CIM地面后对CIM进行可视化处理，将关键点展现在瓦片地图上，并计算每个瓦片中的人数；

步骤四，设置人数阈值，当瓦片中的人数大于该人数阈值时，对该瓦片进行后处理操作后送入形式分类网络，经过处理后得到人群分布形式。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述头部检测网络包括第一编码器和第一解码器，该网络对输入的人群图像进行处理后回归出人体头部包围框的中心点以及包围框的长度和宽度；将回归的包围框的长度和宽度与预先设置好的长度阈值、宽度阈值相比较进行包围框的筛选，长度大于长度阈值且宽度大于宽度阈值的包围框为保留下来的包围框，其他的包围框为筛选掉的包围框。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键点检测网络包括第二编码器和第二解码器，该网络输出的左右双耳关键点热图中包含两个通道。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，记录所述无人机在采集人群图像时的实时高度，根据无人机的高度将关键点投影到CIM中。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，瓦片经过后处理操作后的图像为二值化单通道图像，该图像中包含多个由点和直线相连的对象，每个对象表征一个人的位置和朝向，其中，左右双耳关键点连线的中心点表征人的位置，直线表征根据左右双耳关键点判断出的人的朝向。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述形式分类网络包括第三编码器和全连接层，该网络的训练方法为：利用模拟器获取训练数据集，标签为类别标签，包括围观分布、队列分布、无序分布，采用交叉熵损失函数进行训练。