[发明专利]无人机控制方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本申请公开了一种无人机控制方法、装置及计算机可读存储介质。本申请提供的无人机控制方法包括：获取摄像机模块采集到的初始手势图像；对初始手势图像进行预处理，得到目标手势图像；根据预设的神经网络模型对目标手势图像进行识别，得到控制信息；根据控制信息对无人机进行控制。本申请提供的无人机控制方法提高了无人机的控制效率。

技术领域

本申请涉及但不限于计算机领域，尤其是涉及一种无人机控制方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

随着多轴无人机的快速普及，无人机射击游戏逐渐被人们广泛地关注，当前的无人机的控制方式都是采用遥控器、手柄或者智能终端，通过按钮等操作来向无人机发送控制指令，其控制效率较低。

发明内容

本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本申请提出一种无人机控制方法、装置及计算机可读存储介质，能够提高无人机的控制效率。

本申请第一方面实施例提供一种无人机控制方法，包括：获取摄像机模块采集到的初始手势图像；对所述初始手势图像进行预处理，得到目标手势图像；根据预设的神经网络模型对所述目标手势图像进行识别，得到控制信息；根据所述控制信息对无人机进行控制。

根据本申请实施例的无人机控制方法，至少具有如下技术效果：本申请提供的无人机控制方法，通过摄像机模块采集初始手势图像，对初始手势图像进行预处理得到目标手势图像，进而根据预设的神经网络模型对所述目标手势图像进行识别，得到控制信息从而实现了对无人机进行控制，提高了无人机的控制效率。

根据本申请的一些实施例，所述对所述初始手势图像进行预处理，得到目标手势图像，包括：对所述初始手势图像进行标记处理，得到第一子目标图像。

根据本申请的一些实施例，在所述“对所述初始手势图像进行标记处理，得到第一子目标图像”之后，所述对所述初始手势图像进行预处理，得到目标手势图像，还包括：对所述第一子目标图像进行填充处理，得到第二子目标图像。

根据本申请的一些实施例，在所述“对所述第一子目标图像进行填充处理，得到第二子目标图像”之后，所述对所述初始手势图像进行预处理，得到目标手势图像，还包括：对所述第二子目标图像进行数据增强处理，得到所述目标手势图像。

根据本申请的一些实施例，所述方法还包括：构建所述神经网络模型，具体包括：获取初始神经网络模型；获取所述初始神经网络模型的训练参数，所述训练参数至少包括需冻结训练参数；根据所述需冻结训练参数对所述初始神经网络模型进行冻结处理，得到第一子神经网络模型；根据所述第一子神经网络模型对所述初始神经网络模型进行训练，得到所述神经网络模型。

根据本申请的一些实施例，所述根据预设的神经网络模型对所述目标手势图像进行识别，得到控制信息，包括：获取非极大值抑制阈值；对所述目标手势图像进行识别，得到所述目标手势图像的置信度信息；所述置信度信息至少包括第一置信度信息、第二置信度信息；根据所述非极大值抑制阈值、所述第一置信度信息、所述第二置信度信息得到所述控制信息。

根据本申请的一些实施例，所述无人机控制方法还包括：获取语音模块采集到的语音信息；对语音信息进行识别，得到所述控制信息。

本申请第二方面实施例提供了一种无人机控制装置，包括：图像获取模块，用于获取摄像机模块采集到的初始手势图像；预处理模块，用于对所述初始手势图像进行预处理，得到目标手势图像；识别模块，用于根据预设的神经网络模型对所述目标手势图像进行识别，得到控制信息；控制模块，用于根据所述控制信息对无人机进行控制。

本申请第三方面实施例提供了一种无人机控制装置，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现：本申请上述第一方面实施例的无人机控制方法。