[发明专利]一种基于无人机的疫情防护监控方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种基于无人机的疫情防护监控方法，其特征在于，用于无人机，所述无人机中设置有双目摄像头和红外热成像仪，所述疫情防护监控方法包括以下步骤：

获取输入图像，通过预先训练好的单步人脸检测网络从所述输入图像中获取人脸图像，并根据所述人脸图像获取体温值；

通过预先训练好的YOLOV3目标检测网络从所述人脸图像中识别口罩区域，若识别失败，播放第一语音提示信息；

通过预先训练好的区域人群密度检测网络获取所述输入图像中的人群密度信息，若所述人群密度信息大于预先设定的密度阈值，播放第二语音提示信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于无人机的疫情防护监控方法，其特征在于，所述根据所述人脸图像获取体温值具体包括：

获取与所述输入图像所对应的表面温度信息；

将与所述人脸图像所对应表面温度信息设置为体温值。

3.根据权利要求2所述的一种基于无人机的疫情防护监控方法，其特征在于，还包括：通过PSO-BP神经网络算法对所述表面温度信息进行温度补偿。

4.根据权利要求1所述的一种基于无人机的疫情防护监控方法，其特征在于：所述单步人脸检测网络包括第一主干网络层、金字塔网络层、预测网络层和PyramidBox损失层。

5.根据权利要求1所述的一种基于无人机的疫情防护监控方法，其特征在于：所述YOLOV3目标检测网络包括第二主干网络层和多尺度预测网络，所述第二主干网络层包括52个卷积层和1个最大值池化层，所述多尺度预测网络的最后一个特征图为104*104的检测特征图。

6.根据权利要求5所述的一种基于无人机的疫情防护监控方法，其特征在于：所述第二主干网络层通过K-means++算法对4倍降采样特征图进行小目标检测。

7.根据权利要求1所述的一种基于无人机的疫情防护监控方法，其特征在于：所述区域人群密度检测网络为基于场景分块的密集尺度单栏神经网络。

8.根据权利要求7所述的一种基于无人机的疫情防护监控方法，其特征在于：所述密集尺度单栏神经网络中的场景分块数量为25。

9.一种基于无人机的疫情防护监控装置，其特征在于，包括至少一个控制处理器和用于与所述至少一个控制处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个控制处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个控制处理器执行，以使所述至少一个控制处理器能够执行如权利要求1至8任一项所述的基于无人机的疫情防护监控方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1至8任意一项所述的基于无人机的疫情防护监控方法。