CN110209201A - 一种无人机智能追踪系统 - Google Patents

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陈明清
王英
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    • G05D1/12Target-seeking control

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Abstract

本发明公开了一种无人机智能追踪系统,涉及自动追踪无人机技术领域,解决超市购物车丢失后无法自动对购物车的轨迹持续追踪以及无法对盗窃者进行身份识别的问题。本发明包括GPS定位器按照时间戳的顺序向定位基站发送位置信号,定位基站获取位置信号后将位置信号发送至定位服务器,当定位服务器检测到该位置信号超出超市范围时,定位服务器分别发送低电平信号给自动追踪无人机和监控摄像头,所述自动追踪无人机获取低电平信号后启动,并根据GPS定位器发出的信号进行追踪,监控摄像头获取低电平信号后开始拍摄。本发明具有节省人力、测量精度高等优点。

Description

一种无人机智能追踪系统
技术领域
本发明涉及自动追踪无人机技术领域,具体地,涉及一种无人机智能追踪系统。
背景技术
自动追踪无人机是可以在没有用户直接控制的情况下自主飞行,或者可以由用户遥控的飞行机器人装置,自动追踪无人机可以自主的操作和导航,可以搭载摄像头、机载计算机、无线通讯装置、声呐避障模块来执行任务,对传统上由人执行的某些任务活动实现自动化。目前,大型超市内部的商品盗窃,以及购物车被推出超市范围之外导致购物车丢失,这些盗窃现象比较严重,每年都给超市造成巨额经济损失,已经到了影响行业发展的地步。
现有技术中,超市商品防盗多采用人工巡视、监控视频、声磁防盗门配合声磁标签,超市购物车防丢失采用超声波测距和GPS定位,存在无法自动对盗窃者的轨迹持续追踪并拍摄监控图像,无法通过图像识别盗窃者身份,在室内或者地下无法对丢失购物车定位,无法拍摄丢失购物车图像进行图像识别的问题。
发明内容
本发明目的在于提供一种无人机智能追踪系统,解决超市购物车丢失后无法自动对购物车的轨迹持续追踪以及无法对盗窃者进行身份识别的问题。
本发明通过下述技术方案实现:
一种无人机智能追踪系统,包括自动追踪无人机、监控后台、GPS定位器、定位基站、定位服务器、监控摄像头;
所述GPS定位器固定在超市的购物车上;
所述监控摄像头安装于超市的出入口通道的正上方,摄像方向朝着超市方向,用于拍摄从超市走出的人群;
所述自动追踪无人机布置于超市出入口处待命;
所述定位基站至少有三个,所述定位基站分别安装于超市内和超市外;考虑到超市墙体会屏蔽信号,故在超市内也安装有定位基站,位于超市内的购物车上的GPS定位器发送的信号由距离较近的安装于超市内的定位基站接收,当物车位于超市外时,购物车上的GPS定位器发送的信号由安装于超市的定位基站接收,测量精度高,且定位基站越多定位性能改善越明显。
GPS定位器按照时间戳的顺序向定位基站发送位置信号,定位基站获取位置信号后将位置信号发送至定位服务器,当定位服务器检测到该位置信号超出超市范围时,定位服务器分别发送低电平信号给自动追踪无人机和监控摄像头,所述自动追踪无人机获取低电平信号后启动,并根据GPS定位器发出的信号进行追踪,监控摄像头获取低电平信号后开始拍摄;
所述监控摄像头拍摄监控视频,并传输监控视频数据给监控后台,监控后台执行结构化算法和人脸识别算法,并根据被盗窃的时间段对所述监控视频数据依次进行结构化处理、筛选目标信息、人脸识别,识别结果供监控人员进行一次确定;
所述自动追踪无人机包括机载摄像头、机载计算机、机载通讯装置和机载扬声器,机载计算机用于执行检测算法和目标跟踪算法,并控制自动追踪无人机对超市范围以外的购物车进行跟踪飞行,且根据购物车路径进行下个时刻的位置判断,机载计算机控制自动追踪无人机预先飞往该位置,机载摄像头用于对盗窃者的面部进行拍摄,机载扬声器用于播放警告音频,机载通讯装置和监控后台建立数据通信,机载通讯装置用于发送监控视频数据到监控后台,监控后台执行结构化算法和人脸识别算法,并对所述监控视频数据依次进行结构化处理、筛选目标信息、人脸识别,识别结果供监控人员进行二次确定。
经过长期的研究和实践,发明人发现,现有技术中超市购物车丢失后无法自动对购物车的轨迹持续追踪以及无法对盗窃者进行身份识别的问题。本申请提供一种无人机智能追踪系统,当定位服务器检测到安装于购物车上的GPS定位器发出的位置信号超出超市范围时,定位服务器分别发送低电平信号给自动追踪无人机和监控摄像头,所述自动追踪无人机获取低电平信号后启动,并根据GPS定位器发出的信号进行追踪,监控摄像头获取低电平信号后开始拍摄,且监控摄像头根据被盗窃的时间段对所述监控视频数据依次进行结构化处理、筛选目标信息、人脸识别,识别结果供监控人员进行一次确定,此时,该时间段内获取的人脸信息较多,无法确定盗窃者的身份,因此,自动追踪无人机对超市范围以外的购物车进行跟踪飞行,且根据购物车路径进行下个时刻的位置判断,机载计算机控制自动追踪无人机预先飞往该位置,机载摄像头用于对盗窃者的面部进行拍摄,监控后台对监控视频数据依次进行结构化处理、筛选目标信息、人脸识别,识别结果供监控人员进行二次确定。
优选的,所述机载计算机由NVIDIA Jetson TK1嵌入式开发板和NVIDIA JetsonTX1组成,Jetson TK1执行检测算法,JETSON TX1执行目标跟踪算法,所述Jetson TK1和Jetson TX1开发板的操作系统均是Ubuntu 16.04+ROS Kinetic机器人操作系统。
优选的,所述定位基站采用带WIFI的UWBLOC基站,带WIFI的UWBLOC基站与定位服务器通过无线传输进行数据交换。
优选的,所述自动追踪无人机采用大疆经纬M100航拍自动追踪无人机。
优选的,所述GPS定位器采用UWBLOC射频信号发射信标,定位基站采用UWBLOC基站,所述GPS定位器和定位基站用于对购物车精确定位,定位精度为10厘米。
本发明具有如下的优点和有益效果:
1、本发明一种无人机智能追踪系统,当定位服务器检测到安装于购物车上的GPS定位器发出的位置信号超出超市范围时,定位服务器分别发送低电平信号给自动追踪无人机和监控摄像头,实现无人机监控和追踪,节省人力。
2、本发明一种无人机智能追踪系统,所述定位基站分别安装于超市内和超市外;考虑到超市墙体会屏蔽信号,故在超市内也安装有定位基站,位于超市内的购物车上的GPS定位器发送的信号由距离较近的安装于超市内的定位基站接收,当物车位于超市外时,购物车上的 GPS定位器发送的信号由安装于超市的定位基站接收,测量精度高,定位性能改善越明显。
3、本发明一种无人机智能追踪系统,自动追踪无人机对超市范围以外的购物车进行跟踪飞行,且根据购物车路径进行下个时刻的位置判断,机载计算机控制自动追踪无人机预先飞往该位置,机载摄像头用于对盗窃者的面部进行拍摄,监控后台对机载摄像头拍摄视频数据依次进行结构化处理、筛选目标信息、人脸识别,识别结果供监控人员进行精准匹配。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解,构成本申请的一部分,并不构成对本发明实施例的限定。在附图中:
图1为本发明的原理示意图。
图2为本发明的信号路径示意图。
图3为本发明的结构示意图。
附图中标记及对应的零部件名称:
1-自动追踪无人机,2-监控后台,3-GPS定位器,4-定位基站,5-定位服务器,6-监控摄像头,7-超市,71-出入口通道,8-购物车。
具体实施方式
现有技术中超市7购物车8丢失后无法自动对购物车8的轨迹持续追踪以及无法对盗窃者进行身份识别的问题。本申请提供一种无人机智能追踪系统。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合实施例和附图,对本发明作进一步的详细说明,本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明,并不作为对本发明的限定。
在以下描述中,为了提供对本发明的透彻理解阐述了大量特定细节。然而,对于本领域普通技术人员显而易见的是:不必采用这些特定细节来实行本发明。在其他实例中,为了避免混淆本发明,未具体描述公知的结构、电路、材料或方法。
在整个说明书中,对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”或“示例”的提及意味着:结合该实施例或示例描述的特定特征、结构或特性被包含在本发明至少一个实施例中。因此,在整个说明书的各个地方出现的短语“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”或“示例”不一定都指同一实施例或示例。此外,可以以任何适当的组合和、或子组合将特定的特征、结构或特性组合在一个或多个实施例或示例中。此外,本领域普通技术人员应当理解,在此提供的示图都是为了说明的目的,并且示图不一定是按比例绘制的。这里使用的术语“和/或”包括一个或多个相关列出的项目的任何和所有组合。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”、“下”、“竖直”、“水平”、“高”、“低”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明保护范围的限制。
实施例
如图1-3所示,一种无人机智能追踪系统,包括自动追踪无人机1、监控后台2、GPS定位器3、定位基站4、定位服务器5、监控摄像头6;
所述GPS定位器3固定在超市7的购物车8上;
所述监控摄像头6安装于超市7的出入口通道71的正上方,摄像方向朝着超市7方向,用于拍摄从超市7走出的人群;
所述自动追踪无人机1布置于超市7出入口处待命;
所述定位基站4至少有三个,所述定位基站4分别安装于超市7内和超市7外;考虑到超市墙体会屏蔽信号,故在超市内也安装有定位基站4,位于超市7内的购物车8上的GPS定位器3发送的信号由距离较近的安装于超市7内的定位基站4接收,当物车8位于超市7 外时,购物车8上的GPS定位器3发送的信号由安装于超市7的定位基站4接收,测量精度高,且定位基站4越多定位性能改善越明显。
GPS定位器3按照时间戳的顺序向定位基站4发送位置信号,定位基站4获取位置信号后将位置信号发送至定位服务器5,当定位服务器5检测到该位置信号超出超市7范围时,定位服务器5分别发送低电平信号给自动追踪无人机1和监控摄像头6,所述自动追踪无人机1获取低电平信号后启动,并根据GPS定位器3发出的信号进行追踪,监控摄像头6获取低电平信号后开始拍摄;
所述监控摄像头6拍摄监控视频,并传输监控视频数据给监控后台2,监控后台2执行结构化算法和人脸识别算法,并根据被盗窃的时间段对所述监控视频数据依次进行结构化处理、筛选目标信息、人脸识别,识别结果供监控人员进行一次确定;
所述自动追踪无人机1包括机载摄像头、机载计算机、机载通讯装置和机载扬声器,机载计算机用于执行检测算法和目标跟踪算法,并控制自动追踪无人机1对超市7范围以外的购物车8进行跟踪飞行,且根据购物车8路径进行下个时刻的位置判断,机载计算机控制自动追踪无人机1预先飞往该位置,机载摄像头用于对盗窃者的面部进行拍摄,机载扬声器用于播放警告音频,机载通讯装置和监控后台2建立数据通信,机载通讯装置用于发送监控视频数据到监控后台2,监控后台2执行结构化算法和人脸识别算法,并对所述监控视频数据依次进行结构化处理、筛选目标信息、人脸识别,识别结果供监控人员进行二次确定。
经过长期的研究和实践,发明人发现,现有技术中超市7购物车8丢失后无法自动对购物车8的轨迹持续追踪以及无法对盗窃者进行身份识别的问题。本申请提供一种无人机智能追踪系统,当定位服务器5检测到安装于购物车8上的GPS定位器3发出的位置信号超出超市7范围时,定位服务器5分别发送低电平信号给自动追踪无人机1和监控摄像头6,所述自动追踪无人机1获取低电平信号后启动,并根据GPS定位器3发出的信号进行追踪,监控摄像头6获取低电平信号后开始拍摄,且监控摄像头6根据被盗窃的时间段对所述监控视频数据依次进行结构化处理、筛选目标信息、人脸识别,识别结果供监控人员进行一次确定,此时,该时间段内获取的人脸信息较多,无法确定盗窃者的身份,因此,自动追踪无人机1对超市7范围以外的购物车8进行跟踪飞行,且根据购物车8路径进行下个时刻的位置判断,机载计算机控制自动追踪无人机1预先飞往该位置,机载摄像头用于对盗窃者的面部进行拍摄,监控后台2对监控视频数据依次进行结构化处理、筛选目标信息、人脸识别,识别结果供监控人员进行二次确定。
优选的,所述机载计算机由NVIDIA Jetson TK1嵌入式开发板和NVIDIA JetsonTX1组成,Jetson TK1执行检测算法,JETSON TX1执行目标跟踪算法,所述Jetson TK1和Jetson TX1开发板的操作系统均是Ubuntu 16.04+ROS Kinetic机器人操作系统。
优选的,所述定位基站4采用带WIFI的UWBLOC基站,带WIFI的UWBLOC基站与定位服务器通过无线传输进行数据交换。
优选的,所述自动追踪无人机1采用大疆经纬M100航拍自动追踪无人机。
优选的,所述GPS定位器3采用UWBLOC射频信号发射信标,定位基站4采用UWBLOC基站,所述GPS定位器3和定位基站4用于对购物车8精确定位,定位精度为10厘米。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种无人机智能追踪系统,其特征在于,包括自动追踪无人机(1)、监控后台(2)、GPS定位器(3)、定位基站(4)、定位服务器(5)、监控摄像头(6);
所述GPS定位器(3)固定在超市(7)的购物车(8)上;
所述监控摄像头(6)安装于超市(7)的出入口通道(71)的正上方,摄像方向朝着超市(7)方向,用于拍摄从超市(7)走出的人群;
所述自动追踪无人机(1)布置于超市(7)出入口处待命;
所述定位基站(4)至少有三个,所述定位基站(4)分别安装于超市(7)内和超市(7)外;
GPS定位器(3)按照时间戳的顺序向定位基站(4)发送位置信号,定位基站(4)获取位置信号后将位置信号发送至定位服务器(5),当定位服务器(5)检测到该位置信号超出超市(7)范围时,定位服务器(5)分别发送低电平信号给自动追踪无人机(1)和监控摄像头(6),所述自动追踪无人机(1)获取低电平信号后启动,并根据GPS定位器(3)发出的信号进行追踪,监控摄像头(6)获取低电平信号后开始拍摄;
所述监控摄像头(6)拍摄监控视频,并传输监控视频数据给监控后台(2),监控后台(2)执行结构化算法和人脸识别算法,并根据被盗窃的时间段对所述监控视频数据依次进行结构化处理、筛选目标信息、人脸识别,识别结果供监控人员进行一次确定;
所述自动追踪无人机(1)包括机载摄像头、机载计算机、机载通讯装置和机载扬声器,机载计算机用于执行检测算法和目标跟踪算法,并控制自动追踪无人机(1)对超市(7)范围以外的购物车(8)进行跟踪飞行,且根据购物车(8)路径进行下个时刻的位置判断,机载计算机控制自动追踪无人机(1)预先飞往该位置,机载摄像头用于对盗窃者的面部进行拍摄,机载扬声器用于播放警告音频,机载通讯装置和监控后台(2)建立数据通信,机载通讯装置用于发送监控视频数据到监控后台(2),监控后台(2)执行结构化算法和人脸识别算法,并对所述监控视频数据依次进行结构化处理、筛选目标信息、人脸识别,识别结果供监控人员进行二次确定。
2.根据权利要求1所述的一种无人机智能追踪系统,其特征在于,所述机载计算机由NVIDIA Jetson TK1嵌入式开发板和NVIDIA Jetson TX1组成,Jetson TK1执行检测算法,JETSON TX1执行目标跟踪算法,所述Jetson TK1和Jetson TX1开发板的操作系统均是Ubuntu 16.04+ROS Kinetic机器人操作系统。
3.根据权利要求1所述的一种无人机智能追踪系统,其特征在于,所述定位基站(4)采用带WIFI的UWBLOC基站,带WIFI的UWBLOC基站与定位服务器通过无线传输进行数据交换。
4.根据权利要求1所述的一种无人机智能追踪系统,其特征在于,所述自动追踪无人机(1)采用大疆经纬M100航拍自动追踪无人机。
5.根据权利要求1所述的一种无人机智能追踪系统,其特征在于,所述GPS定位器(3)采用UWBLOC射频信号发射信标,定位基站(4)采用UWBLOC基站,所述GPS定位器(3)和定位基站(4)用于对购物车(8)精确定位,定位精度为10厘米。
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