[发明专利]一种基于多无人机协同的校园安防方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于多无人机协同的校园安防方法及系统，属于安防技术领域，包括：多架携带有相机的无人机获取升空指令后升空；在安防区域内，采用人工势场法控制无人机的相对位置，基于分布式调度算法实现无人机编队控制，对安防区域进行协同全覆盖监控；利用相机获取所监控区域的视频数据，基于深度神经网络模型对视频数据进行处理，进行异常行为识别；在识别出异常行为时，标记异常点位置坐标，并启动距离异常点位置距离最近的无人机前往异常点进行处置。本发明可实现校园大范围区域的协同全覆盖，并在巡检发现异常行为时，对异常行为进行响应和处置，有效提高了安防效率。

技术领域

本发明涉及安防技术领域，特别涉及一种基于多无人机协同的校园安防方法及系统。

背景技术

随着智能化成为行业大趋势，智能安防也逐渐成为安防企业转型升级的方向，在安防行业中的占比将越来越大。安防摄像头，以及人脸门禁综合安防系统随处可见。将无人机应用在安防领域，目前正处在市场探索阶段，以海康威视为代表，陆续推出了携带监控设备的无人机。阿里旗下的菜鸟网络更是完成了基于单台无人机的园区安防监控应用案例。同时无人机也正在逐步成为各地警方的标准配置，已经成功应用到交通监控，追捕侦查等领域。

目前安防领域的无人机应用集中在单台无人机的应用上，然而单台无人机在执行大型复杂的任务时，效率低且成功率低。如单台无人机在执行侦察任务时，受到传感器角度的限制，不能从多方位对目标进行检测；受到活动半径的限制，侦察范围较小、追捕能力较弱；单台无人机的续航时间较短、抗干扰能力较弱，当能量耗尽或者出现故障时，必须中断任务返回。因此，多无人机协同安防方案目前仍处在市场空白，亟待探索的状态。

发明内容

本发明的目的在于克服上述背景技术中的不足，提高安防工作的效率和成功率。

为实现以上目的，一方面，采用一种无人机二自由度喷管瞄准控制装置，包括：

多架携带有相机的无人机获取升空指令后升空；

在安防区域内，采用人工势场法控制无人机的相对位置，基于分布式调度算法实现无人机编队控制，对安防区域进行协同全覆盖监控；

利用相机获取所监控区域的视频数据，基于深度神经网络模型对视频数据进行处理，进行异常行为识别；

在识别出异常行为时，标记异常点位置坐标，并启动距离异常点位置距离最近的无人机前往异常点进行处置。

进一步地，所述在安防区域内，采用人工势场法控制无人机的相对位置，基于分布式调度算法实现无人机编队控制，对安防区域进行协同全覆盖监控，包括：

根据所述安防区域、无人机数量以及无人机的监控范围，设置各无人机的期望工作位置；

采用所述人工势场法，根据期望工作位置对无人机的吸引作用力和障碍物对无人机的排斥作用力，得到每架无人机的应受合力；

将无人机的应受合力作为期望合力，基于所述分布式调度算法分别控制各无人机运动至各自的期望位置，实现无人机编队控制，对安防区域进行协同全覆盖监控。

进一步地，所述采用所述人工势场法，根据期望工作位置对无人机的吸引作用力和障碍物对无人机的排斥作用力，得到每架无人机的应受合力的计算公式表示如下：

其中，F_n为合力场，F_ar为期望位置对无人机的引力场，F_re为所有障碍物对无人机的斥力场的合力场，l为所设的固定步长。

进一步地，所述期望位置对无人机的吸引力场定义如下：

F_ar＝K_aRP_a，R＜R_r0