[发明专利]一种基于无人机视频采集的人群聚集度检测及呈现方法

说明书

一种基于无人机视频采集的人群聚集度检测及呈现方法，包括如下步骤：S1、在目标观测区域设置多个无人机，每个无人机上分别搭载有用于采集视频的摄像头，多个摄像头的采集方向朝向目标观测区域，以使多个摄像头从多个角度对目标观测区域进行拍摄，从而获取对目标观测区域的多角度航拍视频数据；S2、搭建大数据网络云平台，接收多个摄像头获取的多角度航拍视频数据，对接收的多个摄像头获取的多角度航拍视频数据进行分析，并将获取的多角度航拍视频数据拼接成三维地图数据；S3、对三维地图数据进行全景图或全景视频展示。本发明能对图像或视频进行实时数据分析，实现人脸识别，达到对人群聚集度的检测和全景图、全景视频的呈现。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于无人机视频采集的人群聚集度检测及呈现方法。

背景技术

随着无人机市场的拓展，各行各业对无人机应用的深入推广，给多机协同编队获取大数据的定制化、个性化服务需求越来越多，对数据获取已经从单一的二维显示发展为多角度三维建模，对数据的应用已经从浅层的简单传输和显示演变为深层的数据挖掘与分析。

在人群信息数据采集领域，一般采用固定设置在一定位置的摄像头采集视频信息，使用不灵活，而采用无人机上搭载的摄像头采集视频时，视频数据只能存储在SD卡，不能实现数据共享，这给航拍数据的实时、高效和广泛应用带来了严重的局限。

发明内容

（一）发明目的

为解决背景技术中存在的技术问题，本发明提出一种基于无人机视频采集的人群聚集度检测及呈现方法，通过多机协同，多角度拍摄，快速拼接形成三维地图，将获取的航拍数据实时发往云平台进行全景图、全景视频展示，在后端服务器通过深度学习，提取观测目标的行为特征或表现特征，进而实现对图像或视频的实时数据分析，实现人脸识别，达到对人群聚集度的检测和呈现。

（二）技术方案

本发明提供了一种基于无人机视频采集的人群聚集度检测及呈现方法，包括如下步骤：

S1、在目标观测区域设置多个无人机，多个无人机围绕目标观测区域悬飞，每个无人机上分别搭载有用于采集视频的摄像头，控制多个无人机协同飞行，并控制多个摄像头协同拍摄，多个摄像头的采集方向朝向目标观测区域，以使多个摄像头从多个角度对目标观测区域进行拍摄，从而获取对目标观测区域的多角度航拍视频数据；

S2、搭建大数据网络云平台，接收多个摄像头获取的多角度航拍视频数据，对接收的多个摄像头获取的多角度航拍视频数据进行分析，并将获取的多角度航拍视频数据拼接成三维地图数据；

S3、对三维地图数据进行全景图或全景视频展示。

优选的，在S2中，包括如下A1-A2步骤：

A1、构建深度学习模型，提取观测目标的行为特征或表现特征，利用深度学习模型对图像或视频进行实时数据分析，并输出人群聚集程度的三维地图数据；

A2、与服务器联网，将观测目标的特征与数据库中存储的信息数据进行匹配，实现对目标进行分类识别的目的。

优选的，在A1步骤中构建深度学习模型时，基于理论框架、学习算法和分布式实现来进行多模态稀疏深度学习模型的构建。

优选的，理论框架：获取摄像头采集的多源异质视频数据，根据数据进行感知与高层认知数学建模，以及协作稀疏深度神经网络构建；感知与高层认知数学建模过程中的分析包括多角度几何分析、稀疏分析和张量分析；协作稀疏深度神经网络构建过程中的分析包括稀疏分析和张量分析；

学习算法：采用半监督协同方式，利用稀疏分析构建协同更新机制，利用稀疏分析、多模态协同和半监督学习构建多模态协同学习算法；

分布式实现：利用FPGA并采用数据并行和模型并行方式达到多模态稀疏深度学习分布式实现的目的。