[发明专利]一种识别无人机航拍视频内人类交互行为的方法

权利要求书

1.一种识别无人机航拍视频内人类交互行为的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.抽取视频帧的开始帧和结束帧作为关键帧；

S2.将关键帧分割为由m×n个像素组成的多个M图像，在M图像上建立滑动窗口，且滑动窗口的尺寸为m/i×n/i，其中i＝3或4或5；

S3.任意选取一尺寸的滑动窗口，对关键帧图像进行滑动扫描，直至扫描像素覆盖关键帧的全帧图像的N％后，更换滑动窗口尺寸，重复扫描，且N％≤100％；

S4.在滑动窗口扫描的过程中，基于CNN生成关键帧全帧图像的概率向量，并对概率向量中的向量元素进行最大似然性运算；

S5.基于联集函数将开始帧与结束帧的两个概率向量转化为一个向量，并提取特征向量元素，且特征向量元素映射于识别目标；

S6.基于支持向量机对提取的特征向量元素进行动作标签分配。

2.根据权利要求1所述的一种识别无人机航拍视频内人类交互行为的方法，其特征在于：步骤S2中，在进行滑动窗口的建立之前，若目标视频的分辨率过低，还包括利用超分辨率重建高分辨率图像的步骤。

3.根据权利要求2所述的一种识别无人机航拍视频内人类交互行为的方法，其特征在于，在进行所述超分辨率的重建之前，还包括预处理步骤，且预处理步骤包括：

基于CNN从低分辨率视频中抽取目标图像；

在CNN的层级结构中建立低分辨率目标图像与高分辨率目标图像之间的映射；

超分辨率学习CNN的层级结构中的映射。

4.根据权利要求1所述的一种识别无人机航拍视频内人类交互行为的方法，其特征在于：步骤S2中至步骤S4中，所述滑动窗口为自适应窗口，并基于自适应滤波器进行关键帧全帧图像处理。

5.根据权利要求1所述的一种识别无人机航拍视频内人类交互行为的方法，其特征在于：步骤S3中，选取9个不同尺寸的滑动窗口依次扫描。

6.根据权利要求4所述的一种识别无人机航拍视频内人类交互行为的方法，其特征在于，9个所述滑动窗口的尺寸分别为：和

7.根据权利要求1所述的一种识别无人机航拍视频内人类交互行为的方法，其特征在于：步骤S3中，所述滑动窗口扫描时，对关键帧全帧图像的覆盖率达到50％后，更换滑动窗口尺寸，重复扫描。

8.根据权利要求1所述的一种识别无人机航拍视频内人类交互行为的方法，其特征在于，步骤S4中，最大似然性运算的方法为：

获取同一向量元素的相邻两个似然性运算值；

对比两个运算值；

选取大的运算值作为当前向量元素的最大似然性运算值。

9.根据权利要求1所述的一种识别无人机航拍视频内人类交互行为的方法，其特征在于，步骤S6中，所述支持向量机还包括预训练步骤，且预训练基于加载于支持向量机内的数据集完成，所述数据集包括70％的训练数据集，10％的验证数据集，以及20％的测试数据集。

10.根据权利要求1所述的一种识别无人机航拍视频内人类交互行为的方法，其特征在于，步骤S6中，所述支持向量机的分配分类方法为监督式分类方法。