[发明专利]一种无人机的识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种无人机的识别方法及系统。先获取目标图像，再对目标图像进行特征向量的提取；接着将提取到的特征向量送入预先训练完成的非线性SVM进行识别；若识别结果表示运动目标为无人机时，对运动目标进行动态定位，从而实现了对无人机目标的实时、准确识别和监控。

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种无人机的识别方法及系统。

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。近年来，无人机技术的快速发展以及无人机使用门槛的不断降低，加上无人机具有成本较低、无人员伤亡风险、功能强大、使用方便等优势，使其在军事、民用、救援、电力等领域得到了广泛运用。我国的民用无人机技术起步较晚，但进步快。随着无人机技术的发展成熟，我国对于无人机技术的自主研发在民用无人机制造方面位于世界前列。民用无人机的发展高速地推动着传统行业转型升级发展，可以根据各行业的需求与工作标准实施无人机作业，能够降低人力物力成本，提高工作效率与质量，还能够减少环境污染和节省时间，可替代各行业传统作业方式。

无人机的应用领域在逐渐扩大，需求在逐渐提升，与此同时也带来了一些新问题。如无人机非法入侵私人区域、无人机碰撞行人等引发的安全问题。中国内地已经发生了多起因无人机引发的安全事故，无人机已成为威胁民航安全的“敏感词”。现今，民用无人机的安全问题愈来愈受到关注。

因此，迫切需要建立一套对指定区域无人机目标进行实时、准确识别和监控的系统。

发明内容

本发明通过提供一种无人机的识别方法及系统，实现了对无人机目标进行实时、准确识别和监控的技术效果。

本发明提供了一种无人机的识别方法，包括：

获取目标图像；

对所述目标图像进行特征向量的提取；

将提取到的特征向量送入预先训练完成的非线性SVM进行识别；

若识别结果表示运动目标为无人机时，对所述运动目标进行动态定位。

进一步地，所述对所述目标图像进行特征向量的提取，包括：

对所述目标图像进行运动目标检测；

若检测到所述目标图像中存在运动目标，则框定所述运动目标、记录所述运动目标所在图像中的位置信息；

根据所述位置信息在所述目标图像中提取相应区域的子图像；

对所述子图像进行特征向量的提取。

进一步地，所述对所述目标图像进行运动目标检测，包括：

利用当前帧图像对各像素点进行模型初始化、设置统计阈值和度量半径，而后依次获取后续的图像进行背景提取；

在之后的每一帧图像中，对于图像的各目标像素点都先计算目标像素点与其背景模型中各样本在色彩空间中的像素距离，而后统计像素距离小于度量半径的总数；

若总数小于预设的统计阈值，则判定所述目标像素点为前景像素点；

若总数大于或者等于所述预设的统计阈值，则判定所述目标像素点为背景像素点；随机舍弃所述背景模型中一样本并将目标像素点加入背景模型中，随机选取所述目标像素点邻域内一像素点，舍弃邻域像素点的背景模型中一样本并将所述目标像素点加入所述邻域像素点的背景模型中，完成背景模型的更新；

遍历一帧图像的所有像素点，得到所有前景像素点和所有背景像素点，由所有前景像素点组成所述运动目标。

进一步地，所述对所述运动目标进行动态定位，包括：

构建滤波模板；