[发明专利]基于RGB_D和深度卷积网络的无人机识别定位系统

说明书

本发明公开了一种基于RGB_D和深度卷积网络的无人机识别定位系统，包括摄像头监控模块、无人机识别模块、二维图像生成三维网格模块和RGB_D测距定位模块；摄像头监控模块获取整个监控区域的图像；无人机识别模块将监控区域的图像，与预存的无人机图像特征进行匹配，识别监控区域中是否存在无人机；二维图像生成三维网格模块通过图卷积神经网络将摄像头监控模块获取的监控区域的图像生成三维网格图；RGB_D测距定位模块通过双目摄像头获取监控区域的RGB_D图像，并根据监控区域的RGB_D图像中无人机与双目摄像头颜色深度的关系计算得到两者之间的距离，结合三维网格图得到的无人机方向，实现对无人机的具体定位。本发明可以实现对于区域内无人机进行高精度的识别与定位。

技术领域

本发明涉及无人机识别定位技术领域，具体涉及基于一种基于RGB_D和深度卷积网络的无人机识别定位系统。

背景技术

无人机是全球新一轮科技革命和产业革命的热点，现今已在各个领域得到使用，现今无人机这一领域不断在突破，现在已跳脱出过去的单纯军用用途，逐步向民用、警用与家用多方向延伸。而面对人类无法胜任的高难度、高风险与高含量的任务，无人机应运而生，它替代有人驾驶的飞机去执行这些任务。无人机是一种有无线电来操控的设备，遂有人称其为遥控驾驶航空器。它能够趋于完美的利用人工智能、信号处理和自动驾驶等精尖技术，并由于它具有体积小、无人驾驶和航程远等优势，在自然环境考察、科普研究、农业领域、维护国家主权与公共卫生安全等许多方面都有所应用，是当代的一大热点。

随着对无人机使用的普遍性，无人机的安全问题愈来愈严重，对于无人机的监管存在局限，因此屡次出现无人机事故，使得人们在对于无人机识别监测定位这一方面的技术愈来愈关注。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明旨在提供一种基于RGB_D和深度卷积网络的无人机识别定位系统，可以实现对于区域内的无人机的自动识别，并实现对无人机的具体定位，识别与定位的精度高。解决了对于区域无人机安全问题，避免无人机所带来的影响。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于RGB_D和深度卷积网络的无人机识别定位系统，包括摄像头监控模块、无人机识别模块、二维图像生成三维网格模块和RGB_D测距定位模块；

所述摄像头监控模块用于获取整个监控区域的图像；

所述无人机识别模块接收到摄像头监控模块获取的监控区域的图像，与预存的无人机图像特征进行匹配，识别监控区域中是否存在无人机；

二维图像生成三维网格模块用于当无人机识别模块识别出监控区域中存在无人机时，通过图卷积神经网络将摄像头监控模块获取的监控区域的图像生成三维网格图；

RGB_D测距定位模块用于当无人机识别模块识别出监控区域中存在无人机时，通过双目摄像头获取监控区域的RGB_D图像，并根据监控区域的RGB_D图像中无人机与双目摄像头颜色深度的关系计算得到两者之间的距离，结合三维网格图得到的无人机方向，实现对无人机的具体定位。

进一步地，所述摄像头监控模块包括若干摄像头，各个摄像头分别布置于监控区域的不同位置，所有摄像头的摄像范围加总起来涵盖整个监控区域。

进一步地，各个摄像头分散地环绕式安装，保证在任一摄像头的视角中能够看到该摄像头左右两侧相邻的摄像头。

本发明还提供一种利用上述系统进行无人机识别定位的方法，包括如下步骤：

S1、摄像头监控模块用于获取整个监控区域的图像；

S2、无人机识别模块接收到摄像头监控模块获取的监控区域的图像，与预存的无人机图像特征进行匹配，识别监控区域中是否存在无人机；