[发明专利]基于城市管理的无人机智能跟踪监控方法及系统

说明书

本申请提供一种基于城市管理的无人机智能跟踪监控方法及系统所述方法包括：获取第一无人机针对第一目标对象进行跟踪监控的第一监控视频数据；通过第一行为识别模型，根据第一监控视频数据确定第一目标对象的行为类型；若检测到第一目标对象的行为类型为预设的待监控行为类型，确定与待监控行为类型对应的第二行为识别模型；获取至少一个第二无人机拍摄的第二监控视频数据，通过第二行为识别模型检测第二监控视频数据中的第二目标人员；控制第二无人机对第二目标人员进行跟踪监控。如此，采用关注重点不同的动作识别模型减少了数据处理的整体计算量，从而能迅速及时地发现具有相似行为类型的人员并控制无人机进行跟踪监控。

技术领域

本发明涉及智慧城市及监控技术领域，具体而言，涉及一种基于城市管理的无人机智能跟踪监控方法及系统。

背景技术

无人飞行载具（Unmanned Aerial Vehicle，UAV ）又称为无人机。随着无人飞行技术的快速发展，消费性无人机在各行各业得到的广泛的应用，用于替代人执行相应的工作。

进一步地，随着智慧城市进程的不断加速，无人机在智慧城市领域的应用（如智慧城市管理）也被广泛推广。例如，无人机用于自动地对具有特定行为的人员进行识别并进行跟踪监控。然而，普适性地对监控范围内的所有人员进行行为识别计算量非常大，难以迅速有效地确定具有特定行为的人员。

发明内容

为解决上述问题，本发明实施例的目的之一在于提供一种基于城市管理的无人机智能跟踪监控方法，所述方法包括：

获取第一无人机针对第一目标对象进行跟踪监控的第一监控视频数据；

通过第一行为识别模型，根据所述第一监控视频数据确定所述第一目标对象的行为类型；

若检测到所述第一目标对象的行为类型为预设的待监控行为类型，确定与所述待监控行为类型对应的第二行为识别模型；

获取至少一个第二无人机拍摄的第二监控视频数据，通过所述第二行为识别模型检测所述第二监控视频数据中是否存在所述待监控行为类型的第二目标人员；

若存在，则控制所述第二无人机对所述第二目标人员进行跟踪监控。

基于上述目的，所述通过第一行为识别模型，根据所述第一监控视频数据确定所述第一目标对象的行为类型的步骤，包括：

根据所述第一监控视频数据确定所述第一目标对象的行为信息，所述行为信息包括行动轨迹和/或交互对象信息；

通过第一行为识别模型，根据所述第一目标对象的行为信息确定所述第一目标对象的行为类型。

基于上述目的，所述第一行为识别模型包括第一数据处理子模型、第二数据处理子模型及第三数据处理子模型；所述通过第一行为识别模型，根据所述第一目标对象的行为信息预测所述第一目标对象的行为类型的步骤，包括：

获取第一目标对象的行动轨迹和交互对象信息，所述行动轨迹中包括依照时序排列的多个轨迹分片；

对所述轨迹分片进行向量转换，获得所述轨迹分片对应的局部行动特征；

通过所述第一数据处理子模型根据所述轨迹分片对应的局部行动特征、以及所述轨迹分片的前一轨迹分片，确定所述轨迹分片对应的连续轨迹特征；

根据所述轨迹分片对应的局部行动特征，以及所述轨迹分片的前一轨迹分片，预测所述轨迹分片对应的前向连续轨迹特征；

根据所述轨迹分片对应的局部行动特征，以及所述轨迹分片的后一轨迹分片，预测所述轨迹分片对应的后向连续轨迹特征；

对所述前向连续轨迹特征和所述后向连续轨迹特征进行特征融合，获得所述第一目标对象的行动轨迹特征；