[发明专利]一种基于深度学习的无人机广域搜索的装置及方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的无人机广域搜索的装置，其特征在于包括无人机平台、嵌入式AI处理平台、高清相机阵列、光电吊舱、飞行控制计算机、数据传输设备和地面监控端；

所述嵌入式AI处理平台与高清相机阵列和光电吊舱使用USB连接以读取相机拍摄的视频图片数据，所述嵌入式AI处理平台与飞行控制计算机串口连接读取无人机相关数据信息；

所述数据传输设备连接所述嵌入式AI处理平台与地面监控端，所述数据传输设备还连接所述飞行控制计算机与地面监控端；

所述无人机平台，用于搭载嵌入式AI处理平台、摄像机、光电吊舱以及飞行控制计算机；

所述嵌入式AI处理平台，具有较强的复杂运算能力，拥有不同的数据接口，可以同时以多种方式与外部设备进行数据交互；该平台不仅需要负责相机拍照控制以及实时目标检测与定位等工作，还需要负责与无人机平台各硬件的通信；

所述高清相机阵列，为多个相机并行使用，一次拍摄非常广的地面区域，并将图片数据传入嵌入式AI处理平台；

所述光电吊舱包括摄像机和云台，用于发现疑似目标后近距离确认或排除目标；

所述飞行控制计算机是无人机的核心组成部分，用于负责无人机的飞行与控制，将无人机的实时位置、姿态、高度信息传给嵌入式AI处理平台和地面监控端；

所述数据传输设备分为数传链路和图传链路，可以分别传送信息数据和图片数据信息；设备用于把嵌入式AI处理平台画面、光电吊舱以及无人机实时位置、姿态、高度信息传送给地面监控端，并转发地面监控端的命令给飞行控制计算机和嵌入式AI处理平台；

所述地面监控端，包括显示屏和地面站软件，用于监控无人机的状态，接收嵌入式AI处理平台传回的处理结果并实时显示。

2.如权利要求1所述一种基于深度学习的无人机广域搜索的装置，其特征在于所述高清相机阵列由许多小的子相机组成，各子相机之间的距离不同，整个相机阵列就有不同的用途；当所有的子相机之间的距离比较小时，整个相机阵列作为一个单中心投影相机，用来产生超分辨率、高信噪比、高动态范围的照片。

3.如权利要求1所述一种基于深度学习的无人机广域搜索的装置，其特征在于所述高清相机阵列分别装载于无人机两侧，并且呈一字排开，在执行任务时无人机飞行在较高的空中，相机用于捕捉无人机两边广的视野；为保证不会有未检测到的盲区，两边相机拍照区域在无人机正下方处有小范围重叠；无人机的飞行速度要与相机拍照的时间间隔相匹配，在保证一定范围的区域重叠前提下，相机在下一次拍照时，无人机已经飞出上次拍照的区域，避免大范围的区域重叠。

4.如权利要求1所述一种基于深度学习的无人机广域搜索的装置，其特征在于所述地面监控端包括显示屏和地面站软件，所述显示屏用于显示嵌入式AI处理平台传回的主机画面，实时观察系统运行的画面和处理结果；所述地面站软件，用于实时显示无人机的位置、姿态信息以及其他参数，发送命令控制无人机的飞行状态。

5.一种基于目标检测的无人机载广域目标搜寻方法，其特征在于包括如下步骤：

S1、首先确定想要搜寻的目标，从互联网下载或者购买目标数据集；

S2、根据搜寻目标大小、搜寻地形和装置硬件等特性初步选择几种适合使用的目标检测模型；

S3、对步骤S3中几种目标检测模型分别在准备好的目标数据集上使用深度学习服务器训练，比较其性能，选择最合适的模型，保存训练时最好的一次模型权重；

S4、将嵌入式AI处理设备装载Ubuntu操作系统，配置好目标检测算法运行环境；

S5、在步骤S4嵌入式AI处理设备平台中编写搜寻任务的系统程序，将系统程序设为嵌入式AI处理平台开机启动程序；

S6、将所有设备装载到无人机平台，释放无人机执行任务；

S7、检测到疑似目标后，无人机降高盘旋并调用光电吊舱低空确认目标。