[发明专利]一种基于视频法的无人机机载生命体征探测方法

权利要求书

1.一种一种基于视频法的无人机机载生命体征探测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：无人机巡航搜索：由无人机搭载摄像机对目标区域进行探测搜索，获取高分辨率影像；

S2：人体自动识别：对所拍画面进行实时扫描，通过视觉特征标记出人体位置；

S3：定位并接近目标：无人机利用视觉定位技术调整飞行高度，低空飞行到人体目标周围；

S4：生命特征检测：无人机依次通过人体微振动测量呼吸率、通过颈部微振动与人脸颜色变化测量心率、通过额头热红外成像测量体温，并综合得到最终检测结果。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，使用云台来最小化摄像机的振动并稳定镜头。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，步骤S2通过深度学习实现。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述通过人体微振动测量呼吸率具体包括如下步骤：1)采用人脸检测确定人脸区域，并结合人体几何关系规范呼吸区域；2)结合空间尺度及相位差异，采用基于相位的视频处理方法对呼吸区域进行时空相位处理；3)采用最大似然法进行呼吸初估计；4)结合呼吸初估计频率对原信号平滑滤波以优化波形；5)最后应用峰值检测完成呼吸率的二次估计。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述通过颈部微振动与人脸颜色变化测量心率具体包括如下步骤：1)数据输入：获取连续S帧目标图像作为计算数据，同时对该数据做逆置变换；2)ROI区域的选定：对每一帧进行人脸检测，得到只包含人脸信息的区域矢量作为ROI区域；3)色域转换：将ROI区域的色彩空间由RGB转换为YIQ；4)空间滤波；5)时域滤波；6)功率谱计算心率：通过对滤波后的BVP信号量进行功率谱计算，而后得出心率值。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，RGB和YIQ的转换关系如下式所示：

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述空间滤波利用多尺度的图像高斯金字塔分解方法对视频进行空间分解，它通过对每帧图像进行连续地高斯平滑和降采样，得到多个层次的子带集合。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述时域滤波利用基于光流法的理想带通滤波对金字塔分解后的帧序列进行理想带通滤波，得到所有帧图像的BVP信号。

9.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述热红外成像还包括：采用人脸匹配算法进行人脸区域的定位；根据人类脸部比例关系可将额头区域标出；无人机低飞到目标额头附近，通过机身携带的红外摄像头获取温度信号。