[发明专利]一种基于无人机的海上遇险人员检测和跟踪方法及其系统

权利要求书

1.一种基于无人机的海上遇险人员检测和跟踪方法，其特征在于，包括：

获取无人机身上搭载的摄像头拍摄的海上遇险现场的图像信息；

输入所述图像信息至YOLOv3小目标检测模型，提取候选区域；计算所述候选区域对应的存在遇险人员的置信度，根据所述置信度得到遇险人员的目标信息；

根据所述目标信息，测量遇险人员的求救信号，经过基于接收信号强度定位算法，获取信号强度指示信息；

根据所述信号强度指示信息，利用基于多无人机的巡逻算法，得到遇险人员的定位信息，包括：所述无人机以最大化定期测量所述信号强度指示信息的方式移动，所述信号强度指示信息进行如下的操作处理：

R_i,j(k)＝h(d_i,j(k))+v_i,j(k)

其中，R_i,j(k)是从第j个遇险人员到第i个无人机的测量所述信号强度指示信息的第k个样本，v_i,j(k)是零相关且方差为δ²的不相关测量噪声，h(d_i,j(k))是第j个遇险人员与第i个无人机之间的距离d_i,j(k)的递减函数，其公式如下：

其中，R₀是在给定距离d₀处的信号强度，α是衰减系数，K为无单位常数；

第j个遇险人员位置向量u_v,j(k)进行如下的操作处理：

A_i(k)u_v,j(k)＝b_i,j(k)

其中，向量b_i,j(k)为d_i,j(k)的平方差向量，矩阵A_i(k)为第i个无人机坐标的位移矩阵；

定期重复获取所述定位信息，得到遇险人员的跟踪定位信息；

将所述跟踪定位信息发送给搜救船队。

2.根据权利要求1所述的基于无人机的海上遇险人员检测和跟踪方法，其特征在于，所述YOLOv3小目标检测模型对单元格的划分进行调整，把所述图像信息划分为21×9个单元格。

3.根据权利要求2所述的基于无人机的海上遇险人员检测和跟踪方法，其特征在于，所述YOLOv3小目标检测模型包括多个3×3的卷积层和多个1×1的卷积层。

4.根据权利要求3所述的基于无人机的海上遇险人员检测和跟踪方法，其特征在于，所述YOLOv3小目标检测模型利用小人物检测数据集进行训练学习。

5.根据权利要求4所述的基于无人机的海上遇险人员检测和跟踪方法，其特征在于，所述YOLOv3小目标检测模型还包括用于保持额外训练集和所述小人物检测数据集尺度一致的尺度匹配算法。

6.根据权利要求4所述的基于无人机的海上遇险人员检测和跟踪方法，其特征在于，所述YOLOv3小目标检测模型还通过多次复制粘贴的方式增强所述图像信息中小目标图像的识别。

7.根据权利要求1所述的基于无人机的海上遇险人员检测和跟踪方法，其特征在于，所述遇险人员的定位信息还包括偏差角其计算公式如下：

其中，和为利用最小二乘法估计函数导出估计的第j个遇险人员位置矢量的坐标向量。