CN109327683A - 一种追踪方法、系统、无人机及服务器 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种追踪方法、系统、无人机及服务器，用于解决现有技术中监控摄像机因为是不可移动的而无法实时定位特定人员位置的问题。该方法包括：通过机载摄像机拍摄获取多个人体特征，并将多个人体特征中的每个人体特征与预先存储的特征库对比，获得该人体特征的最大相似度值；判断人体特征的最大相似度值是否大于相似度阈值；若是，则将人体特征进行存储，并向服务器发送包括人体特征和位置坐标的第一追踪请求；接收服务器发送的追踪响应；若追踪响应为同意追踪，则根据预先存储的人体特征，对人体特征对应的人员进行追踪。

Description

一种追踪方法、系统、无人机及服务器

技术领域

本申请涉及图像识别的技术领域，尤其涉及一种追踪方法、系统、无人机及服务器。

背景技术

目前在安防监控领域中，传统的监控摄像机对于可疑的非法人员需要通过人工的监控和发现，当发现有非法人员出现在监控范围内时，因为监控摄像机包括球型摄像机在内的监控摄像机均存在监控死角，且监控摄像机是固定的和不可移动的，一旦超出监控摄像机的视线范围外，就无法实时定位非法人员位置，从而让非法人员逃离监控视线范围。因此，现有技术中存在着监控摄像机因为是不可移动的而无法实时定位特定人员位置的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种追踪方法、系统、无人机及服务器，用于解决现有技术中监控摄像机因为是不可移动的而无法实时定位特定人员位置的问题。

本申请提供了的一种追踪方法，应用于无人机，所述方法包括：通过机载摄像机拍摄获取多个人体特征，并将所述多个人体特征中的每个人体特征与预先存储的特征库对比，获得该人体特征的最大相似度值；判断所述人体特征的最大相似度值是否大于相似度阈值；若是，则将所述人体特征进行存储，并向服务器发送包括所述人体特征和位置坐标的第一追踪请求；接收所述服务器发送的追踪响应；若所述追踪响应为同意追踪，则根据预先存储的所述人体特征，对所述人体特征对应的人员进行追踪。

可选地，在本申请实施例中，在所述接收所述服务器发送的追踪响应之后，还包括：若所述追踪响应为不同意追踪，则跳转至执行“通过机载摄像机拍摄获取多个人体特征，并将所述多个人体特征中的每个人体特征与预先存储的特征库对比，获得该人体特征的最大相似度值”的步骤。

可选地，在本申请实施例中，还包括：接收所述服务器发送的追踪指令，所述追踪指令包括所述人体特征和所述位置坐标；根据当前位置的坐标和所述位置坐标规划飞行路线，并按照所述飞行路线到达所述位置坐标；以所述位置坐标为中心对所述人体特征对应的人员进行追踪。

可选地，在本申请实施例中，在根据预先存储的所述人体特征，对所述人体特征对应的人员进行追踪之后，包括：接收到所述服务器发送的任务通知；判断所述任务通知是否为任务完成通知；若否，则获取电池的剩余电量，并判断剩余电量小于返航到最近无线充电平台的电路加阈值电量；若所述剩余电量小于返航到最近无线充电平台的电量加阈值电量，则向服务器发送第二追踪请求，并返航到最近无线充电平台进行充电。

可选地，在本申请实施例中，所述通过机载摄像机拍摄获取多个人体特征，并将所述多个人体特征中的每个人体特征与预先存储的特征库对比，获得该人体特征的最大相似度值，包括：通过机载摄像机拍摄，获取多个人脸图像，以及与多个人脸图像对应的体貌图像；对所述多个人脸图像中的每个人脸图像进行特征提取，获得多个人脸特征，所述人体特征包括人脸特征；对所述多个人脸图像对应的体貌图像进行特征提取，获得多个体貌特征，所述人体特征还包括体貌特征；对所述多个人脸特征中的每个人脸特征与预设特征库中的每个预设特征进行对比，获得该人脸特征的最大相似度值。

可选地，在本申请实施例中，所述对所述人体特征对应的人员进行追踪，包括：根据所述人体特征搜索所述人体特征对应的人员；判断在预设时间内是否搜索到所述人体特征对应的人员；若是，则获取和追踪所述人体特征对应的人员的位置坐标，并将所述位置坐标发送给所述服务器。

可选地，在本申请实施例中，在所述判断在预设时间内是否搜索到所述人体特征对应的人员之后，还包括：若在预设时间内没有搜索到所述人体特征对应的人员，则返回到无线充电平台进行充电。

本申请还提供了一种追踪方法，应用于服务器，所述方法包括：接收并存储第一无人机发送的包括人体特征和位置坐标的第一追踪请求；根据输入装置接收到的追踪信息生成追踪响应；将所述追踪响应发送给第一无人机。

可选地，在本申请实施例中，在所述将所述追踪响应发送给第一无人机之后，还包括：接收第一无人机发送的第二追踪请求；根据预先存储的所述第一无人机发送的第一追踪请求中的所述人体特征和所述位置坐标，生成追踪指令；将所述追踪指令发送给第二无人机。

本申请还提供了一种追踪系统，应用于无人机，包括：最大相似度值获得模块，用于通过机载摄像机拍摄获取多个人体特征，并将所述多个人体特征中的每个人体特征与预先存储的特征库对比，获得该人体特征的最大相似度值；相似度阈值判断模块，用于判断所述人体特征的最大相似度值是否大于相似度阈值；第一追踪请求发送模块，用于将所述人体特征进行存储，并向服务器发送包括所述人体特征和位置坐标的第一追踪请求；追踪响应接收模块，用于接收所述服务器发送的追踪响应；第一进行追踪模块，用于根据预先存储的所述人体特征，对所述人体特征对应的人员进行追踪。

可选地，在本申请实施例中，还包括：追踪指令接收模块，用于接收所述服务器发送的追踪指令，所述追踪指令包括所述人体特征和所述位置坐标；飞行路线规划模块，用于根据当前位置的坐标和所述位置坐标规划飞行路线，并按照所述飞行路线到达所述位置坐标；第二进行追踪模块，用于以所述位置坐标为中心对所述人体特征对应的人员进行追踪。

本申请还提供了一种追踪系统，应用于服务器，包括：第一追踪请求接收模块，用于接收并存储第一无人机发送的包括人体特征和位置坐标的第一追踪请求；追踪响应生成模块，用于根据输入装置接收到的追踪信息生成追踪响应；追踪响应发送模块，用于将所述追踪响应发送给第一无人机。

可选地，在本申请实施例中，还包括：第二追踪请求接收模块，用于接收第一无人机发送的第二追踪请求；追踪指令生成模块，用于根据预先存储的所述第一无人机发送的第一追踪请求中的所述人体特征和所述位置坐标，生成追踪指令；追踪指令发送模块，用于将所述追踪指令发送给第二无人机。

本申请还提供了一种无人机，所述无人机包括：第一处理器、第一存储器和第一通信接口，所述第一存储器存储有所述第一处理器可执行的机器可读指令，所述第一通信接口用于与外部设备进行通信，所述机器可读指令被所述第一处理器执行时执行如上所述的方法。

本申请还提供了一种服务器，所述服务器包括：第二处理器、第二存储器和第二通信接口，所述第二存储器存储有所述第二处理器可执行的机器可读指令，所述第二通信接口用于与外部设备进行通信，所述机器可读指令被所述第二处理器执行时执行如上所述的方法。

本申请提供一种追踪方法、系统、无人机及服务器，通过无人机机载摄像机拍摄获取多个人体特征，并将多个人体特征与特定的特征库里对比，若满足最大相似度值大于相似度阈值，就请求服务器追踪该人体特征对应的人员，若服务器发送回来的是同意追踪，那么该无人机就立即起飞追踪该人体特征对应的人员，因此飞行追踪的无人机能够实时地定位该人体特征对应的人员的位置。通过这种方式从而有效地解决了现有技术中监控摄像机因为是不可移动的而无法实时定位特定人员位置的问题。

为使本申请的上述目的和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚的说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本申请实施例提供的无人机结构示意图；

图2示出了本申请实施例提供的服务器结构示意图；

图3示出了本申请实施例提供的无人机端的追踪方法流程示意图；

图4示出了本申请实施例提供的无人机端的追踪方法的步骤S150之后的流程示意图；

图5示出了本申请实施例提供的无人机的追踪模式和协同模式的示意图；

图6示出了本申请实施例提供的无人机端的追踪方法的步骤S190之后的流程示意图；

图7示出了本申请实施例提供的无人机端的追踪方法的步骤S110的流程示意图；

图8示出了本申请实施例提供的无人机端的追踪方法的步骤S150的流程示意图；

图9示出了另一种实施方式的追踪方法的待机模式流程示意图；

图10示出了另一种实施方式的追踪方法的追踪模式流程示意图；

图11示出了另一种实施方式的追踪方法的返航模式流程示意图；

图12示出了本申请实施例提供的服务器端的追踪方法流程示意图；

图13示出了本申请实施例提供的无人机的追踪系统结构示意图；

图14示出了本申请实施例提供的服务器的追踪系统结构示意图。

图标：100-第一追踪系统；110-最大相似度值获得模块；120-相似度阈值判断模块；130-第一追踪请求发送模块；140-追踪响应接收模块；150-第一进行追踪模块；160-追踪指令接收模块；170-飞行路线规划模块；180-第二进行追踪模块；200-第二追踪系统；210-第一追踪请求接收模块；220-追踪响应生成模块；230-追踪响应发送模块；240-第二追踪请求接收模块；250-追踪指令生成模块；260-追踪指令发送模块；300-无人机；310-第一处理器；320-第一存储器；330-第一通信接口；400-服务器；410-第二处理器；420-第二存储器；430-第二通信接口。

具体实施方式

本申请提供一种追踪方法、系统、无人机及服务器，用于解决现有技术中监控摄像机因为是不可移动的而无法实时定位特定人员位置的问题。其中，应用于无人机的方法和系统是基于同一创造构思的，应用于服务器的方法和系统是基于另一个相同的创造构思的，由于方法及相应的系统和设备解决问题的原理相似，因此方法及相应的系统和设备的实施可以相互参见，重复之处不再赘述。

以下将对本申请中的部分用语进行解释说明，以便于本领域技术人员理解。

无人机：在本申请中有时也称第一无人机，或者主追踪无人机。本申请中的无人机是指具有通信、定位和携带机载摄像机功能，并且能够起飞跟踪与悬停的飞行设备。本申请中的无人机包括多旋翼的携带机载摄像机的无人机例如：四旋翼无人机、六旋翼无人机、八旋翼无人机等。本申请中的定位模块包括：北斗定位模块，全球定位系统(GlobalPositioning System，GPS)模块等。

服务器：本申请中的服务器是指能够接收和发送指令和响应的设备。这里的接收和发送功能可以不在同一设备上，这里不应做限制性理解，例如常见的监控中心里面包括接收追踪指令或响应的设备，该设备播放上述无人机的机载摄像机所拍摄的图像，而监控中心中的另一设备能够操控按钮发送是否追踪的指令或响应，这里的监控中心也应该理解为本申请中的服务器。

第二无人机：第一无人机在执行协同搜索或者继续追踪的任务时，需要第二无人机的协作才能够完成执行的任务，甚至需要更多的无人机的协作才能完成执行的任务，在本申请中，执行协作任务时的无人机，分别命名为第二无人机、第三无人机、第四无人机等。当然，具体来说，在本申请的第二无人机的硬件和软件构造可以与第一无人机完全相同的，在待机状态时执行第一无人机的工作，只是在接收到服务器的协助另一台第一无人机继续追踪任务时，才切换为第二无人机。

人体特征：本申请中的人体特征包括：人脸特征、体貌特征和步态特征。通过机载摄像机拍摄后，获得多个人体图像(包括人脸图像)，可以通过人脸识别技术提取人脸特征，也可以通过体貌识别技术提取体貌特征(包括服装、体态、饰品等信息)，也可以通过步态识别提取步态特征等人体上的静态或者动态特征。

另外，需要理解的是，在本申请的描述中，“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或者暗示相对重要性，也不能理解为指示或者暗示顺序。

本申请实施例中的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：

在本申请实施例中，使用无人机上的机载摄像机拍摄获取图像，通过判断所述人体特征的最大相似度值是否大于相似度阈值来发现特定人员，一旦发现特定的人体特征对应人员后，无人机请求对特定人员进行追踪。如果接收到同意追踪的追踪响应后，则对该特定人员的位置进行追踪，并实时返回该特定人员的位置。

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合本申请实施例中附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细地说明。

请参见图1，图1示出了本申请实施例提供的无人机结构示意图。本申请提供了的一种无人机300，无人机300包括：第一处理器310、第一存储器320和第一通信接口330，第一存储器320存储有第一处理器310可执行的机器可读指令，第一通信接口330用于与外部设备进行通信，机器可读指令被第一处理器310执行时执行如下述无人机端的方法。

应理解，本申请中的无人机均具有通信、定位和携带机载摄像机功能，并且能够起飞跟踪与悬停，包括多旋翼的携带机载摄像机的无人机例如：四旋翼无人机、六旋翼无人机、八旋翼无人机等。定位模块包括：北斗定位模块，全球定位系统(Global PositioningSystem，GPS)模块等。尽管图未示出，所述无人机除了可以包括：机载摄像机和定位模块外，还可以包括：各种传感器、麦克风、扩音器、显示器等部件，在此不再赘述。

请参见图2，图2示出了本申请实施例提供的服务器结构示意图。本申请提供了的一种服务器400，服务器400包括：第二处理器410、第二存储器420和第二通信接口430，第二存储器420存储有第二处理器410可执行的机器可读指令，第二通信接口430用于与外部设备进行通信，机器可读指令被第二处理器410执行时执行如下述服务器端的方法。

本领域技术人员可以理解，图1和图2中示出的无人机和服务器的结构并不构成对终端设备的限定，本申请实施例提供的终端设备可以包括比图示更多或者更少的部件，或者不同的部件布置。

请参见图3，图3示出了本申请实施例提供的无人机端的追踪方法流程示意图。本申请提供了的一种追踪方法，应用于无人机，方法包括：

步骤S110：通过机载摄像机拍摄获取多个人体特征，并将多个人体特征中的每个人体特征与预先存储的特征库对比，获得该人体特征的最大相似度值。

步骤S120：判断人体特征的最大相似度值是否大于相似度阈值。

其中，人体特征的最大相似度值是指该人体特征与特征库中的一个人体特征对比后，筛选出最大的一个相似度值，再和设置的相似度阈值比较，大于该相似度阈值则进行下面的步骤。

步骤S130：若是，则将人体特征进行存储，并向服务器发送包括人体特征和位置坐标的第一追踪请求。

步骤S140：接收服务器发送的追踪响应。

步骤S150：若追踪响应为同意追踪，则根据预先存储的人体特征，对人体特征对应的人员进行追踪。

本申请提供的一种追踪方法，通过无人机机载摄像机拍摄获取多个人体特征，并将多个人体特征与特定的特征库里对比，若满足特定条件，就向服务器请求追踪该人体特征对应的人员，若同意追踪，则起飞后追踪该人体特征对应的人员，通过这种方式有效和实时地定位该人体特征对应的人员。

请参见图4，图4示出了本申请实施例提供的无人机端的追踪方法的步骤S150之后的流程示意图。可选地，在本申请实施例中，在接收服务器发送的追踪响应之后，还包括：

步骤S160：若追踪响应为不同意追踪，则跳转至执行“通过机载摄像机拍摄获取多个人体特征，并将多个人体特征中的每个人体特征与预先存储的特征库对比，获得该人体特征的最大相似度值”的步骤。

应当理解的是，无人机若接收到服务器发送的追踪响应为不同意追踪，则不起飞在原处继续获取人体特征并对比，在没有找到有效的特定人员的情况下，继续寻找从而节约了资源，有效地增加找到该人体特征对应的人员的概率和效率。

请参见图4，可选地，在本申请实施例中，还包括：

步骤S170：接收服务器发送的追踪指令，追踪指令包括人体特征和位置坐标。

步骤S180：根据当前位置的坐标和位置坐标规划飞行路线，并按照飞行路线到达位置坐标。

步骤S190：以位置坐标为中心对人体特征对应的人员进行追踪。

请参见图5，图5示出了本申请实施例提供的无人机的追踪模式和协同模式的示意图。需要说明地是，以上的工作模式包括无人机的追踪模式和协同模式，在协同模式下的无人机可直接接收追踪指令，接到追踪指令后立即飞往指定的位置坐标后开始搜索特定人员。为了便于理解，这里假设第一无人机为追踪模式下的无人机，第二无人机、第三无人机和第四无人机为协同模式下的无人机，下面列举几种协同工作模式下的工作情况：

第一种情况，正在追踪的第一无人机电量低于阈值，需要返航到最近的充电平台进行充电。例如，第一无人机在X广场的进出口的第一无线充电平台执行步骤S110和步骤S120，此时，特定人员从X广场经过进出口到达X路口，在经过进出口时第一无人机的步骤S130判断生效，执行向服务器发送包括人体特征和位置坐标的第一追踪请求；执行步骤S140和S150，若追踪响应为同意追踪，第一无人机则追踪特定人员到X路口再到T路口。此时在追踪从X路口到T路口的途中，第一无人机电量低于阈值，将第二追踪请求发送给服务器后，就返航到最近的充电平台即第二无线充电平台进行充电。此时，服务器向与第一无人机返航处的坐标位置最近的第二无人机发出追踪指令，第二无人机执行步骤S170、步骤S180和步骤S190。

第二种情况，正在追踪的第一无人机跟丢了目标，需要协同多个无人机进行协同搜索。例如，正在追踪的第一无人机在追踪从X路口到T路口的途中丢了目标，将协同搜索请求发送给服务器后，服务器向与第一无人机最近的第二无人机和第三无人机发出协同搜索指令，第二无人机和第三无人机执行步骤S170、步骤S180和步骤S190。

第三种情况，正在追踪的第一无人机被陷入困境无法移动或者是被摧毁等等。例如，正在追踪的第一无人机在追踪从X路口到T路口的途中与特定人员发生冲突，第一无人机被特定人员摧毁，服务器在预设时间段内没有接收到第一无人机的任务状态信号，则向与第一无人机最近的第二无人机、第三无人机和第四无人机发出协同追踪指令，第二无人机、第三无人机和第四无人机执行步骤S170、步骤S180和步骤S190。

在具体的实施过程中，无人机可以根据当前位置的坐标和位置坐标规划飞行路线，并按照飞行路线到达位置坐标；也可以接收服务器发送的追踪指令包括的规定飞行路线，如此以增加找到该人体特征对应的人员的概率和效率。

请参见图6，图6示出了本申请实施例提供的无人机端的追踪方法的步骤S190之后的流程示意图。可选地，在本申请实施例中，在根据预先存储的人体特征，对人体特征对应的人员进行追踪之后，包括：

步骤S200：接收到服务器发送的任务通知。

步骤S210：判断任务通知是否为任务完成通知。

步骤S220：若否，则获取电池的剩余电量，并判断剩余电量小于返航到最近无线充电平台的电路加阈值电量。

其中，若任务通知为任务未完成通知，则继续完成任务，该任务包括：搜索任务或者追踪任务。

步骤S230：若剩余电量小于返航到最近无线充电平台的电量加阈值电量，则向服务器发送第二追踪请求，并返航到最近无线充电平台进行充电。

其中，这里向服务器发送第二追踪请求之后，服务器才能知道需要在具体的坐标位置继续对特定人员进行追踪，该无人机就可以返航到最近无线充电平台进行充电。该无人机将第二追踪请求发送给服务器后，就返航充电，服务器接收到第二追踪请求后，可以调度最近的无人机，也可以调度其它人或物来追踪，这里具体是由服务器来进行调度的。因此，服务器调度的具体方式和内容不应理解为对本申请的限制。

在具体的实施过程中，若剩余电量小于返航到最近无线充电平台的电路加阈值电量，可以提前向服务器发送第二追踪请求，以便服务器协调其它无人机来对特定人员进行继续追踪，从而减少了特定人员跟丢的概率，增加实时定位该特定人员的可能性。

请参见图7，图7示出了本申请实施例提供的无人机端的追踪方法的步骤S110的流程示意图。可选地，在本申请实施例中，通过机载摄像机拍摄获取多个人体特征，并将多个人体特征中的每个人体特征与预先存储的特征库对比，获得该人体特征的最大相似度值，包括：

步骤S111：通过机载摄像机拍摄，获取多个人脸图像，以及与多个人脸图像对应的体貌图像。

步骤S112：对多个人脸图像中的每个人脸图像进行特征提取，获得多个人脸特征，人体特征包括人脸特征。

步骤S113：对多个人脸图像对应的体貌图像进行特征提取，获得多个体貌特征，人体特征还包括体貌特征。

步骤S114：对多个人脸特征中的每个人脸特征与预设特征库中的每个预设特征进行对比，获得该人脸特征的最大相似度值。

在具体的实施过程中，如果是在人多嘈杂的环境中，人脸特征相对于体貌特征的获取、对比、识别和确认速度较慢，因此可以先使用体貌特征进行获取、对比、识别和确认；再进行人脸特征的获取、对比、识别和确认，从而提高了无人机识别和确认的效率。

请参见图8，图8示出了本申请实施例提供的无人机端的追踪方法的步骤S150的流程示意图。可选地，在本申请实施例中，对人体特征对应的人员进行追踪，包括：

步骤S151：根据人体特征搜索人体特征对应的人员。

步骤S152：判断在预设时间内是否搜索到人体特征对应的人员。

步骤S153：若是，则获取和追踪人体特征对应的人员的位置坐标，并将位置坐标发送给服务器。

在具体的实施过程中，获取和追踪人体特征对应的人员的位置坐标，并将位置坐标发送给服务器之后，服务器才能知道需要在具体的坐标位置继续对特定人员进行追踪，可以协调多个无人机对其追踪，以免特定人员从无人机的视线中逃跑，从而减少了该特定人员追踪过程中跟丢的概率。

请参见图8，可选地，在本申请实施例中，在判断在预设时间内是否搜索到人体特征对应的人员之后，还包括：

步骤S154：若在预设时间内没有搜索到人体特征对应的人员，则返回到无线充电平台进行充电。

在具体的实施过程中，预设时间内仍然没有搜索到人体特征对应的人员，那么在预设时间内该人员可能已经逃离可以追踪的范围和区域，返回到无线充电平台进行充电可节约时间和资源，以便增加再次追踪到特定人员的概率。

为了便于理解下面介绍本申请实施例提供的追踪方法的另一种实施方式，本申请实施例提供的追踪方法的另一种实施方式具体描述如下：

通过机载计算机可导入、可更新非法人员信息(A人像库)；

多种工作模式(待机状态、追踪模式、返航模式、单机行人搜索模式、多机协同搜索模式)；

该无人机配备无线充电平台，电量低或任务完成可自动返回无线充电平台充电。一架无人机可根据续航里程及监控范围布置多个无线充电平台，组成无线充电网络，以提高追踪无人机的监控区域；

请参见图9，图9示出了另一种实施方式的追踪方法的待机模式流程示意图。待机模式，该无人机在无线充电平台充电，通过机载摄像机实时收集经过的人脸信息(P人脸)及相关体貌特征(包括服装、体态、饰品等信息)；

对抓拍的人脸信息(P人脸)和非法人员信息(A人像库)进行对比，找到相似的人脸信息(跟设置的相似度阈值比较，大于相似度阈值则作为非法人员处理)则认为是非法人员，将该人脸信息保存到系统，并通过无线网络向监控服务器发送该人脸信息和体貌特征并报警；

该无人机包括机载同步定位与建图(simultaneous localization and mapping，SLAM)系统，可实时感知周围环境以及自己所在位置；

机载摄像机监控到非法人员离开监控区域；向监控服务器发送第一追踪请求，监控服务器同意后，进入追踪模式，自动起飞该人员；电量低或任务完成可自动返回无线充电平台充电；

请参见图10，图10示出了另一种实施方式的追踪方法的追踪模式流程示意图。追踪模式，通过该非法人员体貌特征和人脸信息追踪该人员，通过SLAM系统导航、躲避障碍物和非法人员攻击，并实时通过无线网络向监控服务器发送位置等追踪信息，方便警务人员围堵非法人员；

请参见图11，图11示出了另一种实施方式的追踪方法的返航模式流程示意图。返航模式，当电量低或任务完成可自动返回最近的无线充电平台充电；

当与监控服务器联网的监控摄像机监控到非法人员但是该人员进入了监控死角，或者监控服务器要求协助附近无人机协同追踪时，监控服务器向无人机发送需监控的位置坐标及非法人员的体貌特征和人脸信息，无人机飞行到该坐标执行搜索任务，如果找到该非法人员，则上报监控服务器并追踪该人员，如果超过设置的搜索时间也没找到该非法人员，则返回无线充电平台，继续执行待机任务。

信息共享，无人机收集到的非法人员的人脸信息和体貌特征发送至中心，服务器可转发至附近无人机平台协同搜索。

上面所说的监控服务器指广义上的监控服务器，包括但不限于监控服务器、监控服务器、手持监控设备、可穿戴监控眼镜、手机应用等。

请参见图12，图12示出了本申请实施例提供的服务器端的追踪方法流程示意图。本申请提供了的一种追踪方法，应用于服务器，方法包括：

步骤S310：接收并存储第一无人机发送的包括人体特征和位置坐标的第一追踪请求。

步骤S320：根据输入装置接收到的追踪信息生成追踪响应。

步骤S330：将追踪响应发送给第一无人机。

其中，服务器根据输入装置接收到的追踪信息生成追踪响应，这里的输入装置可以是键盘、鼠标、触控屏、触控板、按钮、声控输入装置或者光控输入装置，这里的输入装置的具体形式不应理解为对本申请的限制。

在具体的实施过程中，根据服务器确认后，再对该人员进行追踪，以防止无人机根据人体特征很相似，但该人员的人体特征不在特征库中，也就是说，不是追踪的目标人员时则发送拒绝追踪，从而节约了时间和资源，提高了追踪的正确率和效率。

请参见图12，可选地，在本申请实施例中，在将追踪响应发送给第一无人机之后，还包括：

步骤S340：接收第一无人机发送的第二追踪请求。

步骤S350：根据预先存储的第一无人机发送的第一追踪请求中的人体特征和位置坐标，生成追踪指令。

步骤S360：将追踪指令发送给第二无人机。

在具体的实施过程中，第二无人机可以是协同第一无人机追踪或者搜索的无人机，也可以是第一无人机陷入困境或者被摧毁后，启动第二无人机继续执行该任务，因此，通过第一无人机和第二无人机的协同或者继续追踪，提高了整个追踪操作的效率，同时也降低了追踪过程中跟丢的概率。

请参见图13，图13示出了本申请实施例提供的无人机的追踪系统结构示意图。本申请提供了的一种第一追踪系统100，应用于无人机，第一追踪系统100包括：

最大相似度值获得模块110，用于通过机载摄像机拍摄获取多个人体特征，并将多个人体特征中的每个人体特征与预先存储的特征库对比，获得该人体特征的最大相似度值。

相似度阈值判断模块120，用于判断人体特征的最大相似度值是否大于相似度阈值。

第一追踪请求发送模块130，用于将人体特征进行存储，并向服务器发送包括人体特征和位置坐标的第一追踪请求。

追踪响应接收模块140，用于接收服务器发送的追踪响应。

第一进行追踪模块150，用于根据预先存储的人体特征，对人体特征对应的人员进行追踪。

请参见图13，可选地，在本申请实施例中，还包括：

追踪指令接收模块160，用于接收服务器发送的追踪指令，追踪指令包括人体特征和位置坐标。

飞行路线规划模块170，用于根据当前位置的坐标和位置坐标规划飞行路线，并按照飞行路线到达位置坐标。

其中，这里的飞行路线规划模块可以包含定位模块，也可以包括地图构建模块，例如：机载同步定位与建图(simultaneous localization and mapping，SLAM)系统，可实时感知周围环境以及自己所在位置。

第二进行追踪模块180，用于以位置坐标为中心对人体特征对应的人员进行追踪。

请参见图14，图14示出了本申请实施例提供的服务器的追踪系统结构示意图。本申请提供了的一种第二追踪系统200，应用于服务器，第二追踪系统200包括：

第一追踪请求接收模块210，用于接收并存储第一无人机发送的包括人体特征和位置坐标的第一追踪请求。

追踪响应生成模块220，用于根据输入装置接收到的追踪信息生成追踪响应。

追踪响应发送模块230，用于将追踪响应发送给第一无人机。

请参见图14，可选地，在本申请实施例中，还包括：

第二追踪请求接收模块240，用于接收第一无人机发送的第二追踪请求。

追踪指令生成模块250，用于根据预先存储的第一无人机发送的第一追踪请求中的人体特征和位置坐标，生成追踪指令。

追踪指令发送模块260，用于将追踪指令发送给第二无人机。

本申请提供一种追踪方法、系统、无人机及服务器，通过无人机机载摄像机拍摄获取多个人体特征，并将多个人体特征与特定的特征库里对比，若满足最大相似度值大于相似度阈值，就请求服务器追踪该人体特征对应的人员，若服务器发送回来的是同意追踪，那么该无人机就立即起飞追踪该人体特征对应的人员，因此飞行追踪的无人机能够实时地定位该人体特征对应的人员的位置。通过这种方式从而有效地解决了现有技术中监控摄像机因为是不可移动的而无法实时定位特定人员位置的问题。

以上仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (15)

1.一种追踪方法，其特征在于，应用于无人机，所述方法包括：

通过机载摄像机拍摄获取多个人体特征，并将所述多个人体特征中的每个人体特征与预先存储的特征库对比，获得该人体特征的最大相似度值；

判断所述人体特征的最大相似度值是否大于相似度阈值；

若是，则将所述人体特征进行存储，并向服务器发送包括所述人体特征和位置坐标的第一追踪请求；

接收所述服务器发送的追踪响应；

若所述追踪响应为同意追踪，则根据预先存储的所述人体特征，对所述人体特征对应的人员进行追踪。

2.如权利要求1所述的追踪方法，其特征在于，在所述接收所述服务器发送的追踪响应之后，还包括：

若所述追踪响应为不同意追踪，则跳转至执行“通过机载摄像机拍摄获取多个人体特征，并将所述多个人体特征中的每个人体特征与预先存储的特征库对比，获得该人体特征的最大相似度值”的步骤。

3.如权利要求1所述的追踪方法，其特征在于，还包括：

接收所述服务器发送的追踪指令，所述追踪指令包括所述人体特征和所述位置坐标；

根据当前位置的坐标和所述位置坐标规划飞行路线，并按照所述飞行路线到达所述位置坐标；

以所述位置坐标为中心对所述人体特征对应的人员进行追踪。

4.如权利要求1所述的追踪方法，其特征在于，在根据预先存储的所述人体特征，对所述人体特征对应的人员进行追踪之后，包括：

接收到所述服务器发送的任务通知；

判断所述任务通知是否为任务完成通知；

若否，则获取电池的剩余电量，并判断剩余电量小于返航到最近无线充电平台的电路加阈值电量；

若所述剩余电量小于返航到最近无线充电平台的电量加阈值电量，则向服务器发送第二追踪请求，并返航到最近无线充电平台进行充电。

5.如权利要求1所述的追踪方法，其特征在于，所述通过机载摄像机拍摄获取多个人体特征，并将所述多个人体特征中的每个人体特征与预先存储的特征库对比，获得该人体特征的最大相似度值，包括：

通过机载摄像机拍摄，获取多个人脸图像，以及与多个人脸图像对应的体貌图像；

对所述多个人脸图像中的每个人脸图像进行特征提取，获得多个人脸特征，所述人体特征包括人脸特征；

对所述多个人脸图像对应的体貌图像进行特征提取，获得多个体貌特征，所述人体特征还包括体貌特征；

对所述多个人脸特征中的每个人脸特征与预设特征库中的每个预设特征进行对比，获得该人脸特征的最大相似度值。

6.如权利要求1-5任一所述的追踪方法，其特征在于，所述对所述人体特征对应的人员进行追踪，包括：

根据所述人体特征搜索所述人体特征对应的人员；

判断在预设时间内是否搜索到所述人体特征对应的人员；

若是，则获取和追踪所述人体特征对应的人员的位置坐标，并将所述位置坐标发送给所述服务器。

7.如权利要求6所述的追踪方法，其特征在于，在所述判断在预设时间内是否搜索到所述人体特征对应的人员之后，还包括：

若在预设时间内没有搜索到所述人体特征对应的人员，则返回到无线充电平台进行充电。

8.一种追踪方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：

接收并存储第一无人机发送的包括人体特征和位置坐标的第一追踪请求；

根据输入装置接收到的追踪信息生成追踪响应；

将所述追踪响应发送给第一无人机。

9.如权利要求8所述的追踪方法，其特征在于，在所述将所述追踪响应发送给第一无人机之后，还包括：

接收第一无人机发送的第二追踪请求；

根据预先存储的所述第一无人机发送的第一追踪请求中的所述人体特征和所述位置坐标，生成追踪指令；

将所述追踪指令发送给第二无人机。

10.一种追踪系统，其特征在于，应用于无人机，包括：

最大相似度值获得模块，用于通过机载摄像机拍摄获取多个人体特征，并将所述多个人体特征中的每个人体特征与预先存储的特征库对比，获得该人体特征的最大相似度值；

相似度阈值判断模块，用于判断所述人体特征的最大相似度值是否大于相似度阈值；

第一追踪请求发送模块，用于将所述人体特征进行存储，并向服务器发送包括所述人体特征和位置坐标的第一追踪请求；

追踪响应接收模块，用于接收所述服务器发送的追踪响应；

第一进行追踪模块，用于根据预先存储的所述人体特征，对所述人体特征对应的人员进行追踪。

11.如权利要求10所述的追踪系统，其特征在于，还包括：

追踪指令接收模块，用于接收所述服务器发送的追踪指令，所述追踪指令包括所述人体特征和所述位置坐标；

飞行路线规划模块，用于根据当前位置的坐标和所述位置坐标规划飞行路线，并按照所述飞行路线到达所述位置坐标；

第二进行追踪模块，用于以所述位置坐标为中心对所述人体特征对应的人员进行追踪。

12.一种追踪系统，其特征在于，应用于服务器，包括：

第一追踪请求接收模块，用于接收并存储第一无人机发送的包括人体特征和位置坐标的第一追踪请求；

追踪响应生成模块，用于根据输入装置接收到的追踪信息生成追踪响应；

追踪响应发送模块，用于将所述追踪响应发送给第一无人机。

13.如权利要求12所述的追踪系统，其特征在于，还包括：

第二追踪请求接收模块，用于接收第一无人机发送的第二追踪请求；

追踪指令生成模块，用于根据预先存储的所述第一无人机发送的第一追踪请求中的所述人体特征和所述位置坐标，生成追踪指令；

追踪指令发送模块，用于将所述追踪指令发送给第二无人机。

14.一种无人机，其特征在于，所述无人机包括：第一处理器、

第一存储器和第一通信接口，所述第一存储器存储有所述第一处理器可执行的机器可读指令，所述第一通信接口用于与外部设备进行通信，所述机器可读指令被所述第一处理器执行时执行如权利要求1-7任一所述的方法。

15.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：第二处理器、

第二存储器和第二通信接口，所述第二存储器存储有所述第二处理器可执行的机器可读指令，所述第二通信接口用于与外部设备进行通信，所述机器可读指令被所述第二处理器执行时执行如权利要求8-9任一所述的方法。