[发明专利]一种应用无人机监测的目标人员识别追踪方法

权利要求书

1.一种应用无人机监测的目标人员识别追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取目标人员基准特征向量X⁰

所述基准特征向量X⁰是通过将输入的目标人员单个或多个图像，去掉背景，图像预处理后转换为HSV格式，提取特征向量，统计所述格式的图像内的各种颜色的像素数量获得；

2)利用无人机获取目标可能存在区域视频图像

利用带有GPS和高清摄像头的无人机在目标可能出现的区域进行拍摄，以能够拍摄出输入的目标人员图像的人物图像为标准；

3)图像加载时间戳和空间戳

利用无人机自带GPS定位及GPS时钟，给图像加载空间戳和时间戳；

4)对图像进行预处理，获得行人样本图像

对图像进行预处理，将人从人群中分离，并获得行人样本图像；

所述图片预处理包括以下内容：

4.1)采用领域平均法来减少噪声；

4.2)采用Hough变换检测出行人是否倾斜，然后对图像进行水平校正；

4.3)采用基于HSV色彩空间的去阴影法和基于LBP算子的去阴影方相结合的方法，去除运动目标的阴影；

4.4)采用平均值法对图像进行灰度化处理；

4.5)采用直方图修正法使图像具有期望的灰度分布；

所述获得行人样本图像是通过Hough圆检测方法检测目标的头部进行分割得到多个行人图像，对相同行人图像选取一个最大最清晰的作为样本图像，要求样本图像像素大于100×100；

5)接收无人机发回行人样本图像

6)提取接收行人样本图像特征向量Xⁱ，并与目标人员的基准特征向量X⁰比较计算相似性度量Dⁱ，其中，对接收行人样本图像提取特征向量Xⁱ，利用欧式距离计算与基准特征向量间的相似性度量Dⁱ，所述相似性度量Dⁱ采用欧式距离公式运算获得；

其中Dⁱ为第i个图像的特征向量与基准特征向量的相似性度量，Xⁱ为第i个图像的特征向量，X⁰为基准特征向量，k表示特征向量或基准向量的位数，n为特征向量或基准向量的维数；

7)根据Dⁱ值判断目标人员最可能出现时间和地点

对计算得到的多个相似性度量Dⁱ进行比较，得到最小相似性度量，利用GPS和时钟信息，得到目标人员最可能出现时间和地点。

2.根据权利要求1所述的一种应用无人机监测的目标人员识别追踪方法，其特征在于：在步骤3)中，所述时间戳和空间戳通过GPS时钟和GPS定位获得。

3.根据权利要求1所述的一种应用无人机监测的目标人员识别追踪方法，其特征在于：在步骤5)中，所述接收无人机发回行人样本图像的方式有两种：利用无线网络实时传输或存储设备后期接收。

4.根据权利要求1所述的一种应用无人机监测的目标人员识别追踪方法，其特征在于：在步骤7)中，所述根据Dⁱ值判断目标人员最可能出现时间和地点是通过比较计算得到的多个相似性度量Dⁱ，找到相似性度量最小的人物图像以及拍摄此人物图像的GPS和时间信息，从而得到目标人员最可能出现时间和地点。