[发明专利]一种无人机目标人员跟踪方法及系统

说明书

本申请属于无人机控制技术领域，特别涉及一种无人机目标人员跟踪方法及系统。该方法包括步骤S1、通过目标检测算法输出的首帧画面中目标所在的位置及其边框，形成目标检测框；步骤S2、通过标签对首帧画面中的目标检测框进行标记，通过DeepSORT人体追踪算法对后一帧画面中标签的目标检测框所可能出现的位置及尺寸进行先验估计；步骤S3、将先验估计与目标检测算法输出的后一帧画面中目标所在的位置及其边框进行匹配，若匹配成功，则将首帧画面中对目标的标签继承到后一帧；步骤S4、将前一帧及后一帧的目标检测结果共同输入到DeepSORT人体追踪算法中，对再下一帧画面中标签的目标框所可能出现的位置及尺寸进行先验估计，重复上述步骤，直至完成对目标的连续跟踪。

技术领域

本申请属于无人机控制技术领域，特别涉及一种无人机目标人员跟踪方法及系统。

背景技术

在进行基于手势的人机交互时，需要持续锁定指令发出人员，避免其他进入画面人员的动作干扰，影响指挥识别效果。目前，基于视觉的目标检测算法能够感知画面中的指令人员的位置，但无法对连续帧内的同一目标进行锁定，缺乏对连续帧输出的结果的相关性进行准确建模，若出现误检测、漏检测等情况，对于下游姿态估计与动作识别算法将产生重大影响。

发明内容

为了解决上述问题，本申请提供了一种无人机目标人员跟踪方法及系统，对视野中的手势识别人员进行锁定，当场景中出现其他人员或其他指挥人员时，无人机应该只服从于被锁定指挥人员所发出的手势信号，而不对其他人员的手势信号采取动作。

本申请第一方面提供了一种无人机目标人员跟踪方法，主要包括：

步骤S1、通过目标检测算法输出的首帧画面中目标所在的位置及其边框，形成目标检测框，所述目标为无人机指控人员；

步骤S2、通过标签对首帧画面中的目标检测框进行标记，通过DeepSORT人体追踪算法对后一帧画面中标签的目标检测框所可能出现的位置及尺寸进行先验估计；

步骤S3、将所述先验估计与目标检测算法输出的后一帧画面中目标所在的位置及其边框进行匹配，若匹配成功，则将首帧画面中对目标的标签继承到后一帧；

步骤S4、将前一帧及后一帧的目标检测结果共同输入到DeepSORT人体追踪算法中，对再下一帧画面中标签的目标框所可能出现的位置及尺寸进行先验估计，重复上述步骤，直至完成对目标的连续跟踪。

优选的是，步骤S2中，通过DeepSORT人体追踪算法对后一帧画面中标签的目标框所可能出现的位置及尺寸进行先验估计包括：

步骤S21、通过特征提取网络提取所述目标检测框的特征；

步骤S22、计算所述目标检测框与预计的各轨迹对应的轨迹表观特征之间的余弦距离，形成距离矩阵；

步骤S23、利用卡尔曼滤波基于过去的帧结果预测每条轨迹在当前帧的状态先验估计，当预测的结果与目标检测的马氏距离超过阈值时，将对应于距离矩阵中该轨迹的值置为无穷大，更新所述距离矩阵；

步骤S24、对所述距离矩阵，通过匈牙利算法将所述目标检测框匹配到最优轨迹，对于匹配未成功的目标检测框及轨迹通过IOU匹配，最终都未匹配成功的检测框则认为是新的目标并分配新的ID。

优选的是，在步骤S24中，对任一轨迹，若所述轨迹连续无法匹配到检测结果的次数超过阈值，则放弃对该轨迹的跟踪。

本申请第二方面提供了一种无人机目标人员跟踪系统，主要包括：

目标检测模块，用于通过目标检测算法输出的首帧画面中目标所在的位置及其边框，形成目标检测框，所述目标为无人机指控人员；

人员跟踪模块，用于通过标签对首帧画面中的目标检测框进行标记，通过DeepSORT人体追踪算法对后一帧画面中标签的目标检测框所可能出现的位置及尺寸进行先验估计；