[发明专利]无人机及其跟踪方法和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种无人机的跟踪方法，其特征在于，无人机包括图像采集模块，所述无人机的跟踪方法包括以下步骤：

获取图像采集模块采集的图像，并将所述图像输入跟踪模型以获取所述跟踪模型输出的所述图像中的多个区域图像；

确定各个所述区域图像的第一尺寸以及无人机跟踪的目标对象的第二尺寸；

根据所述第一尺寸以及所述第二尺寸对各个所述区域图像进行筛选以确定所述目标对象所在的目标区域图像；

根据所述目标区域图像，对所述目标对象进行跟踪；

其中，所述确定各个所述区域图像的第一尺寸以及无人机跟踪的目标对象的第二尺寸的步骤，包括：

确定各个所述区域图像的第一尺寸；

若上一帧图像含有对应的目标区域图像，则获取所述上一帧图像与当前图像对应的间隔时长内高度的变化量；

根据所述高度的变化量确定尺寸修正系数；

根据所述尺寸修正系数对所述上一帧图像的目标区域图像进行尺寸的修改，得到所述目标对象的第二尺寸。

2.如权利要求1所述的无人机的跟踪方法，其特征在于，所述跟踪模型通过图像中不同尺寸的区域图像训练得到，所述跟踪模型包括训练网络，所述训练网络包括多个卷积层，所述跟踪模型的训练包括以下步骤：

将数据集中的各张图像样本依次输入训练网络的各个卷积层；

根据所述卷积层输出的结果获取特征层；

根据所述特征层获取所述跟踪模型。

3.如权利要求2所述的无人机的跟踪方法，其特征在于，所述根据卷积层的输出结果获取特征层的步骤包括：

根据卷积层的输出结果获取一个特征层。

4.如权利要求2所述的无人机的跟踪方法，其特征在于，所述根据卷积层的输出结果获取特征层的步骤包括：

根据卷积层的输出结果获取多个特征层，其中，多个所述特征层对应不同的图像尺寸阈值。

5.如权利要求2所述的无人机的跟踪方法，其特征在于，所述根据所述特征层获取所述跟踪模型包括：

获取所述特征层中每个训练区域图像对应的标注区域图像，并确定每个所述训练区域图像与所述训练区域图像对应的标注区域图像的目标交叠率；

将目标交叠率大于第一预设阈值的所述训练区域图像标记为正样本，且将目标交叠率小于第二预设阈值的所述训练区域图像标记为负样本，所述第二预设阈值小于所述第一预设阈值；

根据分类后的被标记为正样本的训练区域图像、分类后的被标记为负样本的训练区域图像、损失函数训练获得跟踪模型。

6.如权利要求5所述的无人机的跟踪方法，其特征在于，所述确定每个所述训练区域图像与所述训练区域图像对应标注区域图像的目标交叠率的步骤包括：

确定每个所述训练区域图像中各个锚点与所述训练区域图像对应的标注区域图像的外界边框的交叠率，其中，所述训练区域图像由锚箱确定；

在所述训练区域图像中各个锚点对应的交叠率中确定最大的交叠率，以作为所述训练区域图像对应的目标交叠率。

7.如权利要求1所述的无人机的跟踪方法，其特征在于，所述根据所述第一尺寸以及所述第二尺寸，对各个所述区域图像进行筛选以确定所述目标对象所在的目标区域图像的步骤包括：

确定与所述第二尺寸匹配的第一尺寸对应的区域图像，以作为待确定区域图像；

提取各个所述待确定区域图像的哈尔特征；

将最大数值的哈尔特征对应的待确定区域图像确定为目标区域图像。

8.如权利要求1-7任一项所述的无人机的跟踪方法，其特征在于，所述获取图像采集模块采集的图像的步骤之后，还包括：

在检测到无人机的跟踪的目标对象的第二尺寸小于预设尺寸，或者，在检测到所述目标对象丢失时，执行所述将所述图像输入跟踪模型中以获取所述跟踪模型输出的所述图像中的多个区域图像的步骤。