CN111540166A - 一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统及方法 - Google Patents

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CN111540166A CN202010387350.3A CN202010387350A CN111540166A CN 111540166 A CN111540166 A CN 111540166A CN 202010387350 A CN202010387350 A CN 202010387350A CN 111540166 A CN111540166 A CN 111540166A
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Abstract

本发明属于无人机夜间搜寻技术领域，具体涉及一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统及方法，包括无人机与遥控设备，遥控设备装配有显示屏、声音播放器与第一语言接收模块，无人机装配有红外热成像仪、微光夜视仪、小型计算机、第二语言接收模块、扩音器与无线通讯模块，小型计算机装配有GPS定位系统与图像采集器，本发明可在夜晚通过无人机进行搜救工作，无人机搭载有红外热成像仪和微光夜视仪且可在进行搜救工作前，对人体在夜间做出各种动作所发出的红外辐射能量分布图形形状特征进行收集，并储存在小型计算机中，让小型计算机进行学习，便于在救援过程中，识别人的红外热像图发热形状，增加搜救效率的同时增加搜救的精准度。

Description

一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统及方法
技术领域
本发明属于无人机夜间搜寻技术领域，具体涉及一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统及方法。
背景技术
根据中国登山协会登山户外运动事故研讨小组的不完全统计，2018年共发生348起事故，其中，受伤事故115起，受伤人数123人；死亡事故40起，死亡人数45人；失踪事故4起，失踪人数4人；无人员伤亡事故189起。每年的失踪人数还在不断的增加，所以去搜寻和救援这些人成了热点问题。但是据我们调查，目前的搜救方式基本上都是在白天，但是到了晚上，由于视线原因就十分不方便搜救人员进行搜救，晚上让搜救人员通过人力进行搜寻工作，效率极低的同时，还使搜救人员本身会面临一些安全隐患，所以如今发明“一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统及方法”十分有必要，增加搜救人员夜晚的搜救效率，还能保障搜救人员的安全。
发明内容
本发明的目的是：旨在提供一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统及方法，可在夜晚通过无人机进行搜救工作，无人机搭载有红外热成像仪和微光夜视仪，方便搜救工作开展，且可在进行搜救工作前，对人体在夜间做出各种动作所发出的红外辐射能量分布图形形状特征进行收集，并储存在小型计算机中，让小型计算机进行学习，便于在救援过程中，识别人的红外热像图发热形状，并且可在搜救过程中，自动识别人体在夜间做出各种动作所发出的红外辐射能量分布图形形状特征，增加搜救效率的同时增加搜救的精准度。
为实现上述技术目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统，包括无人机和遥控设备与无线通讯模块，所述无人机内置有第一可充电电源，所述遥控设备内置有第二可充电电源，：所述遥控设备装配有显示屏、声音播放器与第一语言接收模块，所述无人机装配有红外热成像仪、微光夜视仪、小型计算机、第二语言接收模块与扩音器，所述第一可充电电源电源输出端与小型计算机电源输入端电连接，所述小型计算机电源输出端与红外热成像仪、微光夜视仪、第二语言接收模块与扩音器电源输入端电连接，所述红外热成像仪、微光夜视仪与第二语言接收模块信号输出端与小型计算机信号输入端信号连接，所述小型计算机装配有GPS定位系统与图像采集器，所述小型计算机通过无线通讯模块与遥控设备相连接，所述第二可充电电源电源输出端与显示屏、声音播放器和第一语言接收模块的电源输入端电连接；
所述红外热成像仪使通过红外探测器和光学成像物镜接收人体所发出的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上，从而获得红外热像图，还可根据人体所散发出来的红外辐射能量，对人体体温进行检测，在红外热像图中显示出来，并且可将得到红外热像图传送给小型计算机储存下来，小型计算机可用过无线通讯模块将红外热像图传送给遥控设备并通过显示屏显示出来，供搜救人员查看；
所述微光夜视仪可在夜晚微弱月光、星光、大气辉光、银河光等自然界的夜天光作照明，借助于光增强器把目标反射回来的微弱光子放大并转换为可见图像，微光夜视仪可将得到的图像传送给小型计算机中储存下来，小型计算机可通过无线通讯模块将微光夜视仪所检测的图像传送给遥控设备并通过显示屏显示出来，供搜救人员查看；
所述图像采集器可根据需要搜救人员需要，用于特定的物体所发出的红外热像图特征进行采集，并储存在小型计算机中；
所述GPS定位系统用于无人机的具体位置进行定位，并且可将定位传送给小型计算机储存下来，小型计算机可通过无线通讯模块传送给遥控设备，并通过显示屏显示出来，供搜救人员查看；
所述小型计算机用于接收并储存红外热成像仪检测得到的红外热像图，和微光夜视仪检测得到夜间可视图像，并且可通过图像采集器对红外热成像仪实时拍摄的红外热像图中发热物体的形状特征进行采集，与事先通过图像采集器采集并储存下来的特定物体的红外热像图形状特征进行比对，当比对到红外热成像仪实时拍摄的红外热像图中有物体发热形状特征，与事先通过图像采集器采集并储存下来的特定物体的红外热像图发热形状特征相同时，可进行报警，还在实时拍摄的红外热像图中对形状特征相同的物体进行标记，并通过无线通讯模块传送给遥控设备经过显示屏显示出来；
所述第一语言接收模块用于遥控设备周围的声音进行收集，并通过无线通讯模块传送给扩音器，通过扩音器播放出来；
所述第二语言接收模块用于无人机周围的声音进行收集，并且可通过无线通讯模块传送给遥控设备并通过声音播放器播放出来；
进一步限定，所述无人机装配有温度传感器与湿度传感器，所述温度传感器与湿度传感器的电源输入端与小型计算机电源输出端电连接，所述温度传感器与湿度传感器通过无线通讯模块与遥控设备相连接。这样的结构，在无人机进行搜救工作中，对周围环境的温度和湿度进行检测，并传送给遥控设备，通过显示屏供搜救人员进行查看。
进一步限定，所述无人机装配有照明灯，所述照明灯电源输入端与小型计算机电源输出端电连接，所述遥控设备装配有与照明灯相匹配的开关，所述开关通过无线通讯模块与小型计算机相连接。这样的结构，可在需要时打开照明灯，给待救人员提供照明。
进一步限定，所述无人机装配有与第一可充电电源相匹配的电量检测传感器，所述电量检测传感器通过无线通讯模块与遥控设备相连接，所述电量检测传感器电源输入端与小型计算机电源输出端电连接这样的结构，可实时对第一可充电电源进行检测，当电量不足时对搜救人员进行报警。
进一步限定，所述小型计算机通过无线通讯模块与官方天气官网相连接。这样的结构，便于工作人员了解搜救环境的天气情况，方便搜救人员开展救援工作。
进一步限定，所述遥控设备装配有蜂鸣器，所述蜂鸣器通过无线通讯模块与小型计算机相连接，所述蜂鸣器电源输入端与第二可充电电源电源输出端电连接。这样的结构，当小型计算机将实时拍摄的红外热像图中发热物体形状特征，与事先通过图像采集器采集并储存下来的人的红外热像图发热形状进行比较，当发现相同进行报警时，蜂鸣器开始工作，进一步提醒搜救人员，防止搜救人员注意力不集中，导致错漏的情况发生。
进一步限定，所述无人机装配有高度传感器，所述高度传感器通过无线通讯模块与遥控设备相连接，所述高度传感器电源输入端与小型计算机电源输出端电连接。这样的结构，使工作人员实时了解无人机的飞行高度。
进一步限定，所述无线通讯模块为G无线通讯模块。这样的结构，使无人机与遥控设备之间的通讯更快更稳定。
一种基于深度学习的无人机夜间搜寻方法，夜间搜寻方法包括以下步骤：
a)在进行救援前，可在夜晚通过红外热成像仪与图像采集器相配合，对人体在夜间做出各种动作所发出的红外辐射能量分布图形形状特征进行收集，并储存在小型计算机中，让小型计算机进行学习，方便小型计算机与在无人机在救援过程中，红外热成像仪所拍摄的红外热像图像中发热物体的形状特征做比较；
b)当夜晚不便于搜救人员进行搜索救援时，可通过遥控设备控制无人机起飞进行搜索救援，遥控设备给小型计算机发送控制信息，使红外热成像仪与微光夜视仪开始工作，红外热成像仪将拍摄到的红外热像图实时传送给小型计算机，小型计算机中的图像采集器对实时拍摄的红外热像图中发热物体的形状特征进行采集，并与事先拍好的人体在夜间做出各种动作所形成的红外热像图形状特征进行对比，且实时将红外热像图通过无线通讯模块传送给遥控设备通过显示屏显示出来，供搜救人员查看，当小型计算机检测到实时拍摄的红外热像图中的物体特征与事先拍好的人体在夜间做出各种动作所形成的红外热像图形状特征相匹配时，小型计算机通过无线通讯模块在显示屏播放的红外热像图中，与事先拍好的人体在夜间做出各种动作所形成的红外热像图特征相同的物体标记起来供搜救人员查看，这样使小型计算机可自动对救援过程中的所拍摄的红外热像图进行识别，用于红外热像图中人体所散发出来的红外辐射能量分布图形进行识别，与动物发出的红外辐射能量分布图形区别开来，增加了搜索救援的准确性；微光夜视仪将拍摄到的可见图像实时传送给小型计算机储存下来，小型计算机实时将微光夜视仪拍摄到的可见图像通过无线通讯模块传送给遥控设备，并通过显示屏显示出来，红外热成像仪拍摄到的红外热像图与微光夜视仪拍摄到的可见图像将显示屏一分为二，同时进行播放，供搜救人员查看；
c)红外热成像仪可根据人体所散发出来的红外辐射能量，对人体体温进行检测，当找到待救人员时，用于待救人员体温进行检测，并实时通过小型计算机与无线通讯模块相匹配，传送给遥控设备通过显示屏显示出来，方便搜救人员实时了解待救人员的体温状态；
d)当搜救人员通过控制无人机搜索到待救人员时，GPS定位系统用于待救人员位置进行定位，可通过无线通讯模块传送给遥控设备，并通过显示屏将位置信息显示出来供搜救人员查看，搜救人员用于遥控设备进行说话，第一语言接收模块对搜救人员的声音进行收集，并通过无线通讯模块传送给扩音器，可通过扩音器将搜救人员说的话播放出来；第二语言接收模块用于待救人员说的话进行收集，并通过无线通讯模块传送给声音播放器播放出来，这样实现了搜救人员与待救人员实现交流，方便搜救工作开展。
采用本发明技术方案，进行救援前通过红外热成像仪对人体夜间各种动作所发出的红外辐射能量分布图形映到红外探测器的光敏元件上，从而获得红外热像图，并储存到小型计算机中，小型计算机中的图像采集器对人体在红外热像图中的动作特征进行采集，并储存在小型计算机中，让小型计算机进行学习，便于在救援过程中，识别人的红外热像图发热形状；在救援过程中红外热成像仪与微光夜视仪对周围进行拍摄，红外热成像仪对在无人机飞行过程中，对无人机周围物体发出的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上从而获得红外热像图，且将红外热像图储存在小型计算机中，小型计算机通过无线通讯模块将红外热像图传送至遥控设备,并通过显示屏显示出来，供搜救人员查看；在红外热成像仪拍摄过程中，图像采集器对实时拍摄的红外热像图中发热物体形状特征进行采集，存储在小型计算机中，小型计算机将实时拍摄的红外热像图中发热物体形状特征，与事先通过图像采集器采集并储存下来的人的红外热像图发热形状进行比较，当发现相同时，进行报警提醒搜救人员；声音播放器、第一语言接收模块、第二语言接收模块与扩音器相配合，可实现搜救人员与与待救人员之间的交流沟通，方便救援工作的开展；本发明可在夜晚通过无人机进行搜救工作，无人机搭载有红外热成像仪和微光夜视仪，方便搜救工作开展，且可在进行搜救工作前，对人体在夜间做出各种动作所发出的红外辐射能量分布图形形状特征进行收集，并储存在小型计算机中，让小型计算机进行学习，便于在救援过程中，识别人的红外热像图发热形状，增加搜救效率的同时增加搜救的精准度。
本发明与现有技术相对比具有以下优点：
1、在进行救援前，可在夜晚通过红外热成像仪与图像采集器相配合，对人体在夜间做出各种动作所发出的红外辐射能量分布图形形状特征进行收集，并储存在小型计算机中，让小型计算机进行学习，方便小型计算机与在无人机在救援过程中，红外热成像仪所拍摄的红外热像图像中发热物体的形状特征做比较，当检测到特征相同时，可进行报警，提醒搜救人员。
2、红外热成像仪用于待救人员体温进行检测，方便搜救人员了解待救人员的身体健康情况。
3、设有微光夜视仪，便于搜救人员对地形进行了解，方便搜救人员开展搜救工作，还可以在待救人员遭遇不测，身体不会红外辐射能量分布图形时，搜救人员可透过微光夜视仪，进行搜寻。
4、声音播放器、第一语言接收模块、第二语言接收模块与扩音器相配合，可实现搜救人员与与待救人员之间的交流沟通，方便救援工作的开展。
5、无人机装配有温度传感器与湿度传感器，所述温度传感器与湿度传感器的电源输入端与小型计算机电源输出端电连接，所述温度传感器与湿度传感器信号输出端与小型计算机的信号输入端信号连接。
6、无人机装配有照明灯，所述照明灯电源输入端与小型计算机电源输出端电连接，所述遥控设备装配有与照明灯相匹配的开关，所述开关通过无线通讯模块与小型计算机相连接。
7、遥控设备装配有蜂鸣器，所述蜂鸣器通过无线通讯模块与小型计算机相连接，所述蜂鸣器电源输入端与第二可充电电源电源输出端电连接。
附图说明
本发明可以通过附图给出的非限定性实施例进一步说明；
图1为本发明一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统及方法实施例的系统结构示意图；
图2为本发明一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统及方法实施例小型计算机储存人体发热形状特征的系统流程示意图；
图3为本发明一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统及方法实施例救援过程中的系统流程示意图；
图4为本发明一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统及方法实施例救援人员对待救人员喊话的系统流程示意图；
图5为本发明一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统及方法实施例待救人员对救援人员喊话的系统流程示意图；
主要元件符号说明如下：
无人机1、遥控设备11、第一可充电电源10、第二可充电电源110、显示屏12、声音播放器121、第一语言接收模块122、红外热成像仪13、微光夜视仪14、小型计算机16、GPS定位系统161、图像采集器162、第二语言接收模块17、扩音器18、无线通讯模块19、温度传感器2、湿度传感器21、照明灯22、开关23、电量检测传感器24、蜂鸣器25、高度传感器26。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员可以更好地理解本发明，下面结合附图和实施例对本发明技术方案进一步说明。
如图1-5所示，本发明的一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统，包括无人机1和遥控设备11与无线通讯模块19，无人机1内置有第一可充电电源10，遥控设备11内置有第二可充电电源110，：遥控设备11装配有显示屏12、声音播放器121与第一语言接收模块122，无人机1装配有红外热成像仪13、微光夜视仪14、小型计算机16、第二语言接收模块17与扩音器18，第一可充电电源10电源输出端与小型计算机16电源输入端电连接，小型计算机16电源输出端与红外热成像仪13、微光夜视仪14、第二语言接收模块17与扩音器18电源输入端电连接，红外热成像仪13、微光夜视仪14与第二语言接收模块17信号输出端与小型计算机16信号输入端信号连接，小型计算机16装配有GPS定位系统161与图像采集器162，小型计算机16通过无线通讯模块19与遥控设备11相连接，第二可充电电源110电源输出端与显示屏12、声音播放器121和第一语言接收模块122的电源输入端电连接；
红外热成像仪13使通过红外探测器和光学成像物镜接收人体所发出的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上，从而获得红外热像图，还可根据人体所散发出来的红外辐射能量，对人体体温进行检测，在红外热像图中显示出来，并且可将得到红外热像图传送给小型计算机16储存下来，小型计算机16可用过无线通讯模块19将红外热像图传送给遥控设备11并通过显示屏12显示出来，供搜救人员查看；
微光夜视仪14可在夜晚微弱月光、星光、大气辉光、银河光等自然界的夜天光作照明，借助于光增强器把目标反射回来的微弱光子放大并转换为可见图像，微光夜视仪14可将得到的图像传送给小型计算机16中储存下来，小型计算机16可通过无线通讯模块19将微光夜视仪14所检测的图像传送给遥控设备11并通过显示屏12显示出来，供搜救人员查看；
图像采集器162可根据需要搜救人员需要，用于特定的物体所发出的红外热像图特征进行采集，并储存在小型计算机16中；
GPS定位系统161用于无人机1的具体位置进行定位，并且可将定位传送给小型计算机16储存下来，小型计算机16可通过无线通讯模块19传送给遥控设备11，并通过显示屏12显示出来，供搜救人员查看；
小型计算机16用于接收并储存红外热成像仪13检测得到的红外热像图，和微光夜视仪14检测得到夜间可视图像，并且可通过图像采集器162对红外热成像仪13实时拍摄的红外热像图中发热物体的形状特征进行采集，与事先通过图像采集器162采集并储存下来的特定物体的红外热像图形状特征进行比对，当比对到红外热成像仪13实时拍摄的红外热像图中有物体发热形状特征，与事先通过图像采集器162采集并储存下来的特定物体的红外热像图发热形状特征相同时，可进行报警，还在实时拍摄的红外热像图中对形状特征相同的物体进行标记，并通过无线通讯模块19传送给遥控设备11经过显示屏12显示出来；
第一语言接收模块122用于遥控设备11周围的声音进行收集，并通过无线通讯模块19传送给扩音器18，通过扩音器18播放出来；
第二语言接收模块17用于无人机1周围的声音进行收集，并且可通过无线通讯模块19传送给遥控设备11并通过声音播放器121播放出来；
优选无人机1装配有温度传感器2与湿度传感器21，温度传感器2与湿度传感器21的电源输入端与小型计算机16电源输出端电连接，温度传感器2与湿度传感器21通过无线通讯模块19与遥控设备11相连接。这样的结构，在无人机1进行搜救工作中，对周围环境的温度和湿度进行检测，并传送给遥控设备11，通过显示屏12供搜救人员进行查看。实际上，也可以根据具体情况考虑使用其它设计，方便搜救人员了解周围环境的温度和湿度。
优选无人机1装配有照明灯22，照明灯22电源输入端与小型计算机16电源输出端电连接，遥控设备11装配有与照明灯22相匹配的开关23，开关23通过无线通讯模块19与小型计算机16相连接。这样的结构，可在需要时打开照明灯22，给待救人员提供照明。实际上，也可以根据具体情况考虑使用其它设计，可在需要时给待救人员提供照明。
优选无人机1装配有与第一可充电电源10相匹配的电量检测传感器24，电量检测传感器24通过无线通讯模块19与遥控设备11相连接，电量检测传感器24电源输入端与小型计算机16电源输出端电连接这样的结构，可实时对第一可充电电源10进行检测，当电量不足时对搜救人员进行报警。实际上，也可以根据具体情况考虑使用其它设计，可实时对第一可充电电源10进行检测，当电量不足时对搜救人员进行报警。
优选小型计算机16通过无线通讯模块19与官方天气官网相连接。这样的结构，便于工作人员了解搜救环境的天气情况，方便搜救人员开展救援工作。实际上，也可以根据具体情况考虑使用其它设计，便于工作人员了解搜救环境的天气情况，方便搜救人员开展救援工作。
优选遥控设备11装配有蜂鸣器25，蜂鸣器25通过无线通讯模块19与小型计算机16相连接，蜂鸣器25电源输入端与第二可充电电源110电源输出端电连接。这样的结构，当小型计算机16将实时拍摄的红外热像图中发热物体形状特征，与事先通过图像采集器162采集并储存下来的人的红外热像图发热形状进行比较，当发现相同进行报警时，蜂鸣器25开始工作，进一步提醒搜救人员，防止搜救人员注意力不集中，导致错漏的情况发生。实际上，也可以根据具体情况考虑使用其它设计，进一步提醒搜救人员，防止搜救人员注意力不集中，导致错漏的情况发生。
优选无人机1装配有高度传感器26，高度传感器26通过无线通讯模块19与遥控设备11相连接，高度传感器26电源输入端与小型计算机16电源输出端电连接。这样的结构，使工作人员实时了解无人机1的飞行高度。实际上，也可以根据具体情况考虑使用其它设计，使工作人员实时了解无人机1的飞行高度。
优选无线通讯模块19为5G无线通讯模块。这样的结构，使无人机1与遥控设备11之间的通讯更快更稳定。实际上，也可以根据具体情况考虑使用其它设计，使无人机1与遥控设备11之间的通讯更快更稳定。
一种基于深度学习的无人机夜间搜寻方法，夜间搜寻方法包括以下步骤：
a)在进行救援前，可在夜晚通过红外热成像仪13与图像采集器162相配合，对人体在夜间做出各种动作所发出的红外辐射能量分布图形形状特征进行收集，并储存在小型计算机16中，让小型计算机16进行学习，方便小型计算机16与在无人机1在救援过程中，红外热成像仪13所拍摄的红外热像图像中发热物体的形状特征做比较；
b)当夜晚不便于搜救人员进行搜索救援时，可通过遥控设备11控制无人机1起飞进行搜索救援，遥控设备11给小型计算机16发送控制信息，使红外热成像仪13与微光夜视仪14开始工作，红外热成像仪13将拍摄到的红外热像图实时传送给小型计算机16，小型计算机16中的图像采集器162对实时拍摄的红外热像图中发热物体的形状特征进行采集，并与事先拍好的人体在夜间做出各种动作所形成的红外热像图形状特征进行对比，且实时将红外热像图通过无线通讯模块19传送给遥控设备11通过显示屏12显示出来，供搜救人员查看，当小型计算机16检测到实时拍摄的红外热像图中的物体特征与事先拍好的人体在夜间做出各种动作所形成的红外热像图形状特征相匹配时，小型计算机16通过无线通讯模块19在显示屏12播放的红外热像图中，与事先拍好的人体在夜间做出各种动作所形成的红外热像图特征相同的物体标记起来供搜救人员查看，这样使小型计算机16可自动对救援过程中的所拍摄的红外热像图进行识别，用于红外热像图中人体所散发出来的红外辐射能量分布图形进行识别，与动物发出的红外辐射能量分布图形区别开来，增加了搜索救援的准确性；微光夜视仪14将拍摄到的可见图像实时传送给小型计算机16储存下来，小型计算机16实时将微光夜视仪14拍摄到的可见图像通过无线通讯模块19传送给遥控设备11，并通过显示屏12显示出来，红外热成像仪13拍摄到的红外热像图与微光夜视仪14拍摄到的可见图像将显示屏12一分为二，同时进行播放，供搜救人员查看；
c)红外热成像仪13可根据人体所散发出来的红外辐射能量，对人体体温进行检测，当找到待救人员时，用于待救人员体温进行检测，并实时通过小型计算机16与无线通讯模块19相匹配，传送给遥控设备11通过显示屏12显示出来，方便搜救人员实时了解待救人员的体温状态；
d)当搜救人员通过控制无人机1搜索到待救人员时，GPS定位系统161用于待救人员位置进行定位，可通过无线通讯模块19传送给遥控设备11，并通过显示屏12将位置信息显示出来供搜救人员查看，搜救人员用于遥控设备11进行说话，第一语言接收模块122对搜救人员的声音进行收集，并通过无线通讯模块19传送给扩音器18，可通过扩音器18将搜救人员说的话播放出来；第二语言接收模块17用于待救人员说的话进行收集，并通过无线通讯模块19传送给声音播放器121播放出来，这样实现了搜救人员与待救人员实现交流，方便搜救工作开展。
采用本发明技术方案，进行救援前通过红外热成像仪对人体夜间各种动作所发出的红外辐射能量分布图形映到红外探测器的光敏元件上，从而获得红外热像图，并储存到小型计算机中，小型计算机中的图像采集器对人体在红外热像图中的动作特征进行采集，并储存在小型计算机中，让小型计算机进行学习，便于在救援过程中，识别人的红外热像图发热形状；在救援过程中红外热成像仪与微光夜视仪对周围进行拍摄，红外热成像仪对在无人机飞行过程中，对无人机周围物体发出的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上从而获得红外热像图，且将红外热像图储存在小型计算机中，小型计算机通过无线通讯模块将红外热像图传送至遥控设备,并通过显示屏显示出来，供搜救人员查看；在红外热成像仪拍摄过程中，图像采集器对实时拍摄的红外热像图中发热物体形状特征进行采集，存储在小型计算机中，小型计算机将实时拍摄的红外热像图中发热物体形状特征，与事先通过图像采集器采集并储存下来的人的红外热像图发热形状进行比较，当发现相同时，进行报警提醒搜救人员；声音播放器、第一语言接收模块、第二语言接收模块与扩音器相配合，可实现搜救人员与与待救人员之间的交流沟通，方便救援工作的开展；本发明可在夜晚通过无人机进行搜救工作，无人机搭载有红外热成像仪和微光夜视仪，方便搜救工作开展，且可在进行搜救工作前，对人体在夜间做出各种动作所发出的红外辐射能量分布图形形状特征进行收集，并储存在小型计算机中，让小型计算机进行学习，便于在救援过程中，识别人的红外热像图发热形状，增加搜救效率的同时增加搜救的精准度。
上述实施例仅示例性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (9)

1.一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统，包括无人机(1)和遥控设备(11)与无线通讯模块(19)，所述无人机(1)内置有第一可充电电源(10)，所述遥控设备(11)内置有第二可充电电源(110)，其特征在于：所述遥控设备(11)装配有显示屏(12)、声音播放器(121)与第一语言接收模块(122)，所述无人机(1)装配有红外热成像仪(13)、微光夜视仪(14)、小型计算机(16)、第二语言接收模块(17)与扩音器(18)，所述第一可充电电源(10)电源输出端与小型计算机(16)电源输入端电连接，所述小型计算机(16)电源输出端与红外热成像仪(13)、微光夜视仪(14)、第二语言接收模块(17)与扩音器(18)电源输入端电连接，所述红外热成像仪(13)、微光夜视仪(14)与第二语言接收模块(17)信号输出端与小型计算机(16)信号输入端信号连接，所述小型计算机(16)装配有GPS定位系统(161)与图像采集器(162)，所述小型计算机(16)通过无线通讯模块(19)与遥控设备(11)相连接，所述第二可充电电源(110)电源输出端与显示屏(12)、声音播放器(121)和第一语言接收模块(122)的电源输入端电连接；
所述红外热成像仪(13)使通过红外探测器和光学成像物镜接收人体所发出的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上，从而获得红外热像图，还可根据人体所散发出来的红外辐射能量，对人体体温进行检测，在红外热像图中显示出来，并且可将得到红外热像图传送给小型计算机(16)储存下来，小型计算机(16)可用过无线通讯模块(19)将红外热像图传送给遥控设备(11)并通过显示屏(12)显示出来，供搜救人员查看；
所述微光夜视仪(14)可在夜晚微弱月光、星光、大气辉光、银河光等自然界的夜天光作照明，借助于光增强器把目标反射回来的微弱光子放大并转换为可见图像，微光夜视仪(14)可将得到的图像传送给小型计算机(16)中储存下来，小型计算机(16)可通过无线通讯模块(19)将微光夜视仪(14)所检测的图像传送给遥控设备(11)并通过显示屏(12)显示出来，供搜救人员查看；
所述图像采集器(162)可根据需要搜救人员需要，用于特定的物体所发出的红外热像图特征进行采集，并储存在小型计算机(16)中；
所述GPS定位系统(161)用于无人机(1)的具体位置进行定位，并且可将定位传送给小型计算机(16)储存下来，小型计算机(16)可通过无线通讯模块(19)传送给遥控设备(11)，并通过显示屏(12)显示出来，供搜救人员查看；
所述小型计算机(16)用于接收并储存红外热成像仪(13)检测得到的红外热像图，和微光夜视仪(14)检测得到夜间可视图像，并且可通过图像采集器(162)对红外热成像仪(13)实时拍摄的红外热像图中发热物体的形状特征进行采集，与事先通过图像采集器(162)采集并储存下来的特定物体的红外热像图形状特征进行比对，当比对到红外热成像仪(13)实时拍摄的红外热像图中有物体发热形状特征，与事先通过图像采集器(162)采集并储存下来的特定物体的红外热像图发热形状特征相同时，可进行报警，还在实时拍摄的红外热像图中对形状特征相同的物体进行标记，并通过无线通讯模块(19)传送给遥控设备(11)经过显示屏(12)显示出来；
所述第一语言接收模块(122)用于遥控设备(11)周围的声音进行收集，并通过无线通讯模块(19)传送给扩音器(18)，通过扩音器(18)播放出来；
所述第二语言接收模块(17)用于无人机(1)周围的声音进行收集，并且可通过无线通讯模块(19)传送给遥控设备(11)并通过声音播放器(121)播放出来；
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统，其特征在于：所述无人机(1)装配有温度传感器(2)与湿度传感器(21)，所述温度传感器(2)与湿度传感器(21)的电源输入端与小型计算机(16)电源输出端电连接，所述温度传感器(2)与湿度传感器(21)通过无线通讯模块(19)与遥控设备(11)相连接。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统，其特征在于：所述无人机(1)装配有照明灯(22)，所述照明灯(22)电源输入端与小型计算机(16)电源输出端电连接，所述遥控设备(11)装配有与照明灯(22)相匹配的开关(23)，所述开关(23)通过无线通讯模块(19)与小型计算机(16)相连接。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统，其特征在于：所述无人机(1)装配有与第一可充电电源(10)相匹配的电量检测传感器(24)，所述电量检测传感器(24)通过无线通讯模块(19)与遥控设备(11)相连接，所述电量检测传感器(24)电源输入端与小型计算机(16)电源输出端电连接。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统，其特征在于：所述小型计算机(16)通过无线通讯模块(19)与官方天气官网相连接。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统，其特征在于：所述遥控设备(11)装配有蜂鸣器(25)，所述蜂鸣器(25)通过无线通讯模块(19)与小型计算机(16)相连接，所述蜂鸣器(25)电源输入端与第二可充电电源(110)电源输出端电连接。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统，其特征在于：所述无人机(1)装配有高度传感器(26)，所述高度传感器(26)通过无线通讯模块(19)与遥控设备(11)相连接，所述高度传感器(26)电源输入端与小型计算机(16)电源输出端电连接。
8.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统，其特征在于：所述无线通讯模块(19)为5G无线通讯模块。
9.一种基于深度学习的无人机夜间搜寻方法，包括权利要求1-9任意一项所述的一种基于深度学习的无人机夜间搜寻系统，其特征在于：所述夜间搜寻方法包括以下步骤：
a)在进行救援前，可在夜晚通过红外热成像仪(13)与图像采集器(162)相配合，对人体在夜间做出各种动作所发出的红外辐射能量分布图形形状特征进行收集，并储存在小型计算机(16)中，让小型计算机16进行学习，方便小型计算机(16)与在无人机(1)在救援过程中，红外热成像仪(13)所拍摄的红外热像图像中发热物体的形状特征做比较；
b)当夜晚不便于搜救人员进行搜索救援时，可通过遥控设备(11)控制无人机(1)起飞进行搜索救援，遥控设备(11)给小型计算机(16)发送控制信息，使红外热成像仪(13)与微光夜视仪(14)开始工作，红外热成像仪(13)将拍摄到的红外热像图实时传送给小型计算机(16)，小型计算机(16)中的图像采集器(162)对实时拍摄的红外热像图中发热物体的形状特征进行采集，并与事先拍好的人体在夜间做出各种动作所形成的红外热像图形状特征进行对比，且实时将红外热像图通过无线通讯模块(19)传送给遥控设备(11)通过显示屏(12)显示出来，供搜救人员查看，当小型计算机(16)检测到实时拍摄的红外热像图中的物体特征与事先拍好的人体在夜间做出各种动作所形成的红外热像图形状特征相匹配时，小型计算机(16)通过无线通讯模块(19)在显示屏(12)播放的红外热像图中，与事先拍好的人体在夜间做出各种动作所形成的红外热像图特征相同的物体标记起来供搜救人员查看，这样使小型计算机(16)可自动对救援过程中的所拍摄的红外热像图进行识别，用于红外热像图中人体所散发出来的红外辐射能量分布图形进行识别，与动物发出的红外辐射能量分布图形区别开来，增加了搜索救援的准确性；微光夜视仪(14)将拍摄到的可见图像实时传送给小型计算机(16)储存下来，小型计算机(16)实时将微光夜视仪(14)拍摄到的可见图像通过无线通讯模块(19)传送给遥控设备(11)，并通过显示屏(12)显示出来，红外热成像仪(13)拍摄到的红外热像图与微光夜视仪(14)拍摄到的可见图像将显示屏(12)一分为二，同时进行播放，供搜救人员查看；
c)红外热成像仪(13)可根据人体所散发出来的红外辐射能量，对人体体温进行检测，当找到待救人员时，用于待救人员体温进行检测，并实时通过小型计算机(16)与无线通讯模块(19)相匹配，传送给遥控设备(11)通过显示屏(12)显示出来，方便搜救人员实时了解待救人员的体温状态；
d)当搜救人员通过控制无人机(1)搜索到待救人员时，GPS定位系统(161)用于待救人员位置进行定位，可通过无线通讯模块(19)传送给遥控设备(11)，并通过显示屏(12)将位置信息显示出来供搜救人员查看，搜救人员用于遥控设备(11)进行说话，第一语言接收模块(122)对搜救人员的声音进行收集，并通过无线通讯模块(19)传送给扩音器(18)，可通过扩音器(18)将搜救人员说的话播放出来；第二语言接收模块(17)用于待救人员说的话进行收集，并通过无线通讯模块(19)传送给声音播放器(121)播放出来，这样实现了搜救人员与待救人员实现交流，方便搜救工作开展。
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