[发明专利]嵌入式与YOLO4改进算法的无人机实时目标识别系统

说明书

一种嵌入式与YOLO4改进算法的无人机实时目标识别系统，属于实时目标检测领域。本发明嵌入式与YOLO4改进算法的无人机实时目标识别系统，摒弃了传统的“一对一”模式，能被同时用于多个无人机数据处理应用，且不同地理位置的多用户还能通过远程对系统进行管理和控制。特别的，本发明目标识别客户端中，为了得到更好的实时识别效果，对YOLOv4目标识别算法进行了改进，获得了更好的识别结果及更快的识别速度。因此，本发明系统能有效地减少相应研究者基于无人机的实时数据处理工作量，且系统部署简单，可移植性强，使用方便，能显著提升相关研究者的工作效率。

技术领域

本发明属于实时目标检测领域，具体涉及一种嵌入式与YOLO4改进算法的无人机实时目标识别系统。

背景技术

目标检测是集机器学习、计算机视觉与模式识别等于一身的非常前沿的研究方向，在公安领域的目标追捕、危险勘测等方面具有很大的应用价值。随着人工智能的迅猛发展，无人机作为一种新型的运载平台和实现工具被广泛应用于多个领域并具有巨大发展潜力。近年来，基于无人机的目标检测与识别更是研究中的一个热门课题。

当前，以无人机平台为影像获取来源的目标检测与识别研究中，其影像数据的处理可分为地面处理和机上实时处理。传统的无人机影像目标检测与识别主要以地面处理为主，无人机仅作为影像获取平台，获取到的影像被放至本地计算机进行目标检测与识别，工作人员需要将获取的影像单独处理，远达不到实时识别的要求。而机上进行实时处理的研究也因受制于算法选择和平台性能等硬性条件发展受限。

因此，基于无人机和嵌入式技术，来实现一套自动化的、实时的、多用途的和多用户使用的目标检测系统是非常有必要的。

发明内容

本发明的目的在于，针对背景技术所存在的问题，提供一种嵌入式与YOL O4改进算法的无人机实时目标识别系统。本发明提供的无人机实时目标识别系统，通过无人机进行实时目标识别(还可进行变化检测和目标跟踪)、GPS信息采集、结果传输等功能，识别后的结果通过传输模块实时传输至服务端，多用户通过IP对服务端进行访问，从而获得识别结果和位置信息。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种嵌入式与YOLO4改进算法的无人机实时目标识别系统，其特征在于，所述目标识别系统包括无人机客户端、无人机管理服务端和无人机管理前端；

其中，无人机客户端包括目标识别客户端、变化检测客户端和目标跟踪客户端，所述目标识别客户端包括影像获取模块、目标识别模块、存储模块和文件传输模块；影像获取模块获取无人机视觉下的位置信息和影像数据，位置信息由G PS模块获取，影像数据通过自动拍照或手动拍照获取，自动拍照是通过预设拍照间隔后、自动拍照完成的，手动拍照是接收到无人机管理服务端的拍照指令后进行拍照；影像获取模块得到的位置信息和影像数据传输至目标识别模块，经目标识别模块进行目标的识别，并将识别的结果存储至存储模块中，文件传输模块定时对存储模块进行扫描(根据设定的时间间隔周期性对存储模块进行扫描)，判断识别结果是否被传输过，若未被传输，则对存储模块中的识别结果进行编码，转换成Json数据格式，并传输至Netty文件传输服务模块；在传输空闲时，目标识别客户端定时给无人机管理服务端发送心跳信号(根据设定的时间间隔周期性给无人机管理服务端发送心跳信号)，以确认目标识别客户端和无人机管理服务端是否正常连接；