[发明专利]基于空间探索的无人机自主拍摄方法

说明书

本公开涉及一种基于空间探索的无人机自主拍摄方法，其包括以下步骤：1、设定需要探索的目的位置；2、无人机从其当前位置向目的位置飞行，且在飞行过程中不断拍摄当前画面；3、从当前画面中提取画面特征，将画面特征输入到目标识别模型，目标识别模型输出在当前画面中识别出的目标的类型；4、如果识别出的目标类型属于预设目标类型，则无人机调整自身的当前位置以及拍摄视角，并进行目标拍摄；5、如果无人机尚未到达目的位置，则返回到步骤2。通过无人机飞行过程中的场景和目标物体分析，快速到达最佳拍摄位置后取景拍照，这样，用户就可以节约控制无人机拍照所需的时间和精力，也不需要具备熟练的操作技能，用户体验和产品吸引力大大提升。

技术领域

本公开涉及计算机视觉信息处理技术领域，尤其涉及应用于无人机的计算机视觉信息处理和拍摄控制方法，更具体地，涉及一种基于空间探索和目标识别/场景识别的无人机自主拍摄方法。

背景技术

近年来，随着人工智能和机器学习的算法的发展，摄像头有条件具备智能场景识别以及智能拍照功能，具备这样的智能功能的摄像头可被称为智能拍照摄像头。

智能拍照摄像头的主要功能是根据已知的用户需求，智能识别当前场景并自主拍照，而无需用户操作/干预；其中，作为自主决定是否对当前场景拍照的依据，智能拍照摄像头需要先判断当前场景的类别(或其它属性)，识别场景中的目标(包括各类物体、人、动物，等等)。

然而，传统的摄像头多被安装于固定位置，其只能拍摄距自身一定距离/一定角度范围(取决于摄像头的视角范围、朝向可以变化的范围)内的景物，即便这类摄像头具有无需用户干预的智能拍照功能，但如果用户期望的场景(对用户来说有意义的场景)超出了其拍摄范围，则用户仍然需要人工将摄像头移动到更适合的位置，这会造成较大不便，或无法满足实际需要。

不同于固定摄像头，无人机载摄像头是典型的可移动摄像头，其被广泛应用于户外场景，例如用户远足、登山、郊游等场景，无人机航拍为用户带来了拍摄的便利。无人机能飞到较远距离或用户不容易到达的地点进行拍照。

然而，传统的无人机拍照需要用户控制飞机飞到指定地点，然后手动遥控飞机选取场景，这样的飞行操作一般只有熟练甚至专业用户才能完成。例如，如果用户在操作无人机飞行的同时、查看无人机远程实时传送的画面并看到了需要拍摄的目标，则用户需要在看到目标之后，即刻通过飞行控制将无人机调整到目标出现的位置，由于数据传输延时和操作延时的因素，这种操作是极为困难的，尤其对于运动的目标，几乎不可能通过手动操作而把握抓拍时机。

有鉴于此，存在开发应用于无人机的空间探索和自主拍照方法的需求。

下面举例说明现有技术的技术方案，以便理解本发明的背景。

现有技术一的技术方案

中国专利申请CN108009525A公开了一种基于卷积神经网络的无人机对地特定目标识别方法，其采用卷积神经网络模型对无人机对地特定目标进行识别，并提出了不同深度卷积神经网络模型的构造方法，针对不同的数据集，改变网络模型深度进行训练测试，得到深度最优的卷积神经网络模型，以便能够适应不同的数据集，从而实现卷积神经网络模型结构与参数的最优化。

现有技术一的缺点

该技术方案仅涉及无人机在飞行中的目标检测，目的仅在于实时识别出地面出现的特定目标，而不涉及对目标进行进一步探索(拍摄)以获取目标细节的需求，也不涉及对特定场景的探索式拍摄。参见现有技术一的图5可以看出，由于无人机实时采集的图像仅用于目标识别，目标在画面中的位置、相对于无人机的朝向、以及其它构图要素都是随机的，具体地，如图5中的第一行最右侧和第二行最左侧的图像所示，由于无人机飞行位置的原因，尽管无人机识别出车辆，但由于其无法进一步探索并优化拍摄角度，用户仅能够通过图像看到车辆的基本外形，而无法看到更多细节(例如车牌号等)。同样，对于人的识别，如第二行最右侧所示，在人背对无人机时，尽管无人机能够识别出其出现，但用户无法看到该人的面貌。