CN107505950A - 一种无人机全自动智能拍摄集体照方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种无人机全自动智能拍摄集体照方法，所述方法包括：用户通过控制终端发出集体照拍照指令，无人机依据拍照指令自动完成起飞、选景、寻找目标机位、选择拍照时机、拍照、返航、降落等一系列操作。本发明提供的一种无人机全自动智能拍摄集体照方法，实现了整个拍照过程的完全自动化、智能化操作，简化了无人机拍照过程，提高了操作便利性，提升用户使用体验。

Description

一种无人机全自动智能拍摄集体照方法

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，特别涉及一种无人机全自动智能拍摄集体照方法。

背景技术

目前，随着无人机造价降低，无人机逐渐进入民用领域。在目前的消费级无人机中，无人机主要用于拍照，包括航拍或者超低空自拍。在现有的可实现超低空自拍的无人机中，都是以个人自拍为主要方向，在集体自拍中应用极少，或者说几乎没有。

并且，操控无人机飞行本身存在一定困难，而且还要控制拍摄装置来拍摄图像，这对用户的操作水平有一定要求，尤其对于新接触无人机的用户来说更加困难。因此，目前利用无人机拍摄图像操作繁琐，需要改进。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种无人机全自动智能拍摄集体照方法，技术方案如下：

1)用户通过控制终端发出集体照拍照指令，并设置相关参数，设置完成后，启动无人机；

2)无人机起飞至初始位置，调用人脸检测算法和人脸识别算法，找到目标人脸；

3)调用人脸角度估算算法和单一目标机位求解算法，控制无人机飞至目标人脸正脸前方特定位置；

4)以目标脸框作为初始集体照框，根据当前集体照框信息和拍摄规则，调用集体照目标机位求解算法，求得无人机目标机位；

5)控制无人机飞往目标机位，在飞行过程中画面发生变化，调用人脸检测算法和集体照聚类算法，对画面中新出现的人脸进行检测，将符合聚类要求的人脸加入集体照框；

6)根据新的集体照框和拍摄规则，再次调用集体照目标机位求解算法，求得新的目标机位；

7)重复循环第5、第6步，直到集体照框没有新的人脸加入，或者画面中人脸尺寸到达可检测最小值，停止循环；

8)到达目标机位后，调用无人机位置调整算法，使无人机到达最佳拍摄位置；

9)调用拍照择机算法，选择合适时机进行拍照；

10)拍照任务完成后，调用返航算法，控制无人机飞至降落位；

11)调用手掌识别算法，选择相应的降落方式降落。

所述目标人脸为用户录入系统中的人脸。

所述目标机位是根据拍摄模式和拍摄规则确定的最佳拍照位置；单一目标机位是以单一目标人物脸框为基准，根据拍摄模式和拍摄规则确定的最佳拍照位置；集体目标机位是以集体照框为基准，根据拍摄模式和拍摄规则确定的最佳拍照位置。

所述人脸尺寸可检测最小值由人脸检测算法确定。

所述降落位为目标人物附近或起飞原点附近。

所述返航算法包括视觉返航算法、记忆返航算法和GPS返航算法。

所述相应降落方式为：

采用视觉返航算法到达降落位，直接调用手掌识别算法，控制无人机降落至手掌；

采用记忆返航算法和GPS返航算法到达降落位，首先调用人脸检测算法和人脸识别算法找到目标人脸，调整无人机位置飞至目标人脸前方，然后调用手掌识别算法，控制无人机降落至手掌上，如果未找到目标人脸，在发出提示信号后自动降落。

所述相关算法的功能分别为：

人脸检测算法可以对画面中存在的人脸进行检测；

目标识别算法能够根据预存的目标人脸，识别出画面中的目标人脸；

人脸偏转角度算法能够计算当前画面中目标人脸的正脸偏转方向与偏转角度；

单一目标机位算法以单一目标人脸为基准，根据目标构图信息和当前画面信息对无人机目标机位进行定位；

集体目标机位算法以集体照框为基准，根据目标构图信息和当前画面信息对无人机目标机位进行定位；

集体照聚类算法在拍摄集体照时可以将符合聚类要求的人脸框加入集体照框；

机位调整算法在无人机到达目标机位后，对无人机的位置进行微调，到达最佳机位；

拍照择机算法在无人机位置微调之后，根据画面的稳定性，选择合适的时机拍摄照片；

手掌识别算法无人机返航，悬停在目标人物前方，检测下方是否有手掌，如果有手掌，则调整位置向手掌降落；

视觉返航算法，寻找目标人物，根据目标人物位置计算返航路线；

记忆返航算法，根据记录的任务路线，计算返航路线；

GPS返航算法，根据GPS定位，计算返航路线。

上述无人机集体照拍摄方法，实现了无人机从起飞到集体照拍摄任务完成到降落，一个完整流程的全部自动化、智能化操作，提高了操作便利性和用户使用体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1是一种无人机全自动智能拍摄集体照方法流程示意图

图2是一种无人机全自动智能拍摄集体照方法基础算法层示意图

图3是一种无人机全自动智能拍摄集体照方法返航及降落流程示意图

具体实施方式

如图1所示，一种无人机全自动智能拍摄集体照方法包括用户设置集体照拍照参数并发出发照指令100，无人机自动起飞至初始位置并找到目标人脸200，自动完成集体照拍摄过程300，任务完成无人机自动返航400，选择相应额降落方式降落500。集体照拍摄过程300包括无人机飞至目标正脸310，求解集体照拍摄目标机位320，控制无人机飞至集体照目标机位并微调无人机位置330，选择合适的时机拍摄集体照340。

如图2所示，本方法基础算法层包括人脸检测算法、目标识别算法、人脸偏转角度算法、单一目标机位算法、集体目标机位算法、集体照聚类算法、机位调整算法、择机拍照算法、掌纹识别算法、视觉返航算法、记忆返航算法和GPS 返航算法。

各算法功能如下：

人脸检测算法可以对画面中存在的人脸进行检测；

目标识别算法能够根据预存的目标人脸，识别出画面中的目标人脸；

人脸偏转角度算法能够计算当前画面中目标人脸的正脸偏转方向与偏转角度；

单一目标机位算法以单一目标人脸为基准，根据目标构图信息和当前画面信息对无人机目标机位进行定位；

集体目标机位算法以集体照框为基准，根据目标构图信息和当前画面信息对无人机目标机位进行定位；

集体照聚类算法在拍摄集体照时可以将符合聚类要求的人脸框加入集体照框；

机位调整算法在无人机到达目标机位后，对无人机的位置进行微调，到达最佳机位；

择机拍照算法在无人机位置微调之后，根据画面的稳定性，选择合适的时机拍摄照片；

手掌识别算法无人机返航，悬停在目标人物前方，检测下方是否有手掌，如果有手掌，则调整位置向手掌降落；

视觉返航算法，寻找目标人物，根据目标人物位置计算返航路线；记忆返航算法，根据记录的任务路线，计算返航路线；

GPS返航算法，根据GPS定位，计算返航路线。

一种无人机全自动智能拍摄集体照方法，其具体步骤如下：

1)用户通过控制终端发出集体照拍照指令，并设置相关参数，设置完成后，启动无人机。

2)无人机飞至起始位，调用人脸检测算法对话面中的人脸进行检测，通过人脸识别算法识别检测到的人脸，找到目标人脸。

3)调用人脸角度估算算法，计算目标人物正脸偏转角度与偏转方向，调用单一目标机位算法，以目标人脸框为基准求解无人机拍摄目标人物正脸的机位，控制无人机飞至目标人物正脸前方特定位置。

4)以目标脸框作为初始集体照框，根据当前集体照框信息和拍摄规则，调用集体目标机位求解算法，以当前集体照框为为基准求得无人机目标机位，控制无人机飞往目标机位。

5)控制无人机飞往目标机位，在飞行过程中画面发生变化，调用人脸检测算法和集体照聚类算法，对画面中新出现的人脸进行检测，将符合聚列要求的人脸加入集体照框。

6)根据新的集体照框和拍摄规则，再次调用集体照目标机位求解算法，求得新的目标机位，控制无人机飞往新的目标机位。

7)重复循环第5、第6步，直到集体照框没有新的人脸加入，或者画面中人脸像素到达可识别最小值，停止循环。

8)到达目标机位后，调用无人机位置调整算法，使无人机到达最佳拍摄位置。

9)调用择机拍照算法，选择合适时机拍摄照片。

10)拍照任务完成后，首先在摄像头中寻找目标人脸，若找到则首先使用视觉返航。如果找不到目标人脸，则使用GPS返航，然后飞行过程中不断寻找识别目标人脸，识别后，向目标人脸位置飞行，如果GPS返航过程中仍找不到目标人脸，则继续使用GPS返航。如果不能使用GPS返航，则最后使用坐标系记忆返航。

11)如图3所示，如果无人机最后采用视觉返航，在悬停在目标人物前方时，调用手掌检测算法，检测下方是否有手掌，如果有手掌，则调整位置向手掌降落。采用记忆返航算法和GPS返航算法到达降落位，首先调用人脸检测算法和人脸识别算法找到目标人脸，调整无人机位置飞至目标人脸前方，然后调用手掌识别算法，控制无人机降落至手掌上，如果未找到目标人脸，在发出提示信号后自动降落。

本方法实现了无人机集体照拍摄过程的全部自动化与智能化，但无人机在任务执行过程中并不一定会全部按照本流程操作，用户可以在任何阶段终止本操作，接管无人机操控。

Claims (8)

1.一种无人机全自动智能拍摄集体照方法，所述方法包括：

1)用户通过控制终端发出集体照拍照指令，并设置相关参数，设置完成后，启动无人机；

2)无人机起飞至初始位置，调用人脸检测算法和人脸识别算法，找到目标人脸；

3)调用人脸角度估算算法和单一目标机位求解算法，控制无人机飞至目标人脸正脸前方特定位置；

4)以目标脸框作为初始集体照框，根据当前集体照框信息和拍摄规则，调用集体照目标机位求解算法，求得无人机目标机位；

5)控制无人机飞往目标机位，在飞行过程中画面发生变化，调用人脸检测算法和集体照聚类算法，对画面中新出现的人脸进行检测，将符合聚类要求的人脸加入集体照框；

6)根据新的集体照框和拍摄规则，再次调用集体照目标机位求解算法，求得新的目标机位；

7)重复循环第5、第6步，直到集体照框没有新的人脸加入，或者画面中人脸尺寸到达可检测最小值，停止循环；

8)到达目标机位后，调用无人机位置调整算法，使无人机到达最佳拍摄位置；

9)调用拍照择机算法，选择合适时机进行拍照；

10)拍照任务完成后，调用返航算法，控制无人机飞至降落位；

11)调用手掌识别算法，选择相应的降落方式降落。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述目标人脸为用户录入系统中的人脸。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述目标机位是根据拍摄模式和拍摄规则确定的最佳拍照位置；单一目标机位是以单一目标人物脸框为基准，根据拍摄模式和拍摄规则确定的最佳拍照位置；集体目标机位是以集体照框为基准，根据拍摄模式和拍摄规则确定的最佳拍照位置。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述人脸尺寸可检测最小值由人脸检测算法确定。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述降落位为目标人物附近或起飞原点附近。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述返航算法包括视觉返航算法、坐标系记忆返航算法和GPS返航算法。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述相应降落方式为：

采用视觉返航算法到达降落位，直接调用手掌识别算法，控制无人机降落至手掌；

采用记忆返航算法和GPS返航算法到达降落位，首先调用人脸检测算法和人脸识别算法找到目标人脸，然后调用手掌识别算法，控制无人机降落至手掌上，如果未找到目标人脸，在发出提示信号后自动降落。

8.根据权利要求1～7所述的方法，其特征在于所述相关算法的功能分别为：

人脸检测算法可以对画面中存在的人脸进行检测；

目标识别算法能够根据预存的目标人脸，识别出画面中的目标人脸；

人脸偏转角度算法能够计算当前画面中目标人脸的正脸偏转方向与偏转角度；

单一目标机位算法以单一目标人脸为基准，根据目标构图信息和当前画面信息对无人机目标机位进行定位；

集体目标机位算法以集体照框为基准，根据目标构图信息和当前画面信息对无人机目标机位进行定位；

集体照聚类算法在拍摄集体照时可以将符合聚类要求的人脸框加入集体照框；

机位调整算法在无人机到达目标机位后，对无人机的位置进行微调，到达最佳机位；

拍照择机算法在无人机位置微调之后，根据画面的稳定性，选择合适的时机拍摄照片；

手掌识别算法无人机返航，悬停在目标人物前方，检测下方是否有手掌，如果有手掌，则调整位置向手掌降落；

视觉返航算法，寻找目标人物，根据目标人物位置计算返航路线；记忆返航算法，根据记录的任务路线，计算返航路线；

GPS返航算法，根据GPS定位，计算返航路线。