CN112327894A - 一种基于ai技术的无人机云端人数统计系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于AI技术的无人机云端人数统计系统及方法，包括地面站系统、人数统计识别云系统和无人机端的拍摄系统与飞控系统，所述飞控系统对无人机的飞行进行控制，所述拍摄系统对拍摄范围内的图像进行拍摄采集，所述人数统计识别云系统对接收拍摄系统采集的图像信息进行分析处理，识别统计其中人数，所述地面站系统监视无人机的姿态，位置信息，实现对无人机系统的参数配置，以及无人机模式变更，飞行任务的规划。本发明通过人数识别云系统将地面站系统与多个无人机端的拍摄系统和飞控系统连接起来，实现地面站系统同时对多架无人机的控制，对多个区域的人数同时进行统计。
Description
技术领域
本发明涉及人数统计领域，具体为一种基于AI技术的无人机云端人数统计系统及方法。
背景技术
随着社会经济的快速发展，人员密度管理工作越来越重要，成为人们不可忽视的一个重要的安全问题。目前由于模式识别及图像处理技术的飞速发展，设置固定的图像采集设备通过统计图像中通过人数的方法已经得到了大量的应用，但那些基本都是用于统计一个路口或节点的通过人数的，对于有固定出入口的大型商场、车站、博物馆等场景这种方法还比较实用。对于广场、操场等开放性没有固定出入口或者不方便设置固定监控设备的地区我们就无法迅速的统计出人群数量，特别是对于一些大型场所需要统计出各区域的人数。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于AI技术的无人机云端人数统计系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于AI技术的无人机云端人数统计系统及方法，包括：
地面站系统、人数统计识别云系统和无人机端的拍摄系统与飞控系统，其特征在于：所述飞控系统对无人机的飞行进行控制，所述拍摄系统对拍摄范围内的图像进行拍摄采集，所述人数统计识别云系统对接收拍摄系统采集的图像信息进行分析处理，识别统计其中人数，地面站系统监视无人机的姿态，位置信息，实现对无人机系统的参数配置，以及无人机模式变更，飞行任务的规划。
进一步的，所述地面站系统包括地面通信模块和与其电连接的地面登陆验证模块、参数配置模块和数据处理模块，所述地面登陆验证模块对操作人员输入的身份信息进行分析识别，成功认证后授予控制权限，操作人员将控制参数输入到参数配置模块中，参数配置模块将参数信息转换为电信号通过地面通信模块发送到人数统计识别云系统和飞控系统中，使得配置生效，触发相应功能，同时地面通信模块将人数统计识别云系统采集到的数据传输到数据处理模块，数据处理模块对数据信息进行解析，并在用户界面上呈现出来。
进一步的，所述拍摄系统包括摄像头和数据传输模块，所述摄像头通过云台搭载在无人机上，摄像头对拍摄范围内的图像进行采集，采集到的图像通过数据传输模块传输至飞控系统。
进一步的，所述飞控系统包括飞控通信模块、飞控登陆请求模块和飞行控制模块，所述飞控通信模块与人数统计识别云系统和拍摄系统进行数据交换，实现与地面站系统与无人机端的飞控系统和拍摄系统间的通信，飞控登陆请求模块通过无人机ID号和私有串号登录到人数统计识别云系统中，飞控通信模块接收人数统计识别云系统传输过来的地面站系统所发送的指令，对无人机的飞行进行控制。
进一步的，所述飞控系统还包括雷达模块和避障模块，所述雷达模块包括多个均匀分布在无人机表面对无人机周围扫描测距检测的雷达，所述避障模块与雷达模块电连接，避障模块根据无人机所处的周围环境作出调整以最短线路绕过障碍物。
进一步的，所述人数统计识别云系统包括云端通信模块、云端登录验证模块和人数统计模块，云端通信模块与地面站系统、飞控系统和拍摄系统间进行数据交换，实现与地面站系统以及无人机端的飞控系统和拍摄系统间的通信，云端登录验证模块鉴别云端通信模块传输过来的地面站系统和拍摄系统的登陆请求是否合法，如果合法，则准许该地面站系统或拍摄系统加入，加入后，人数统计模块对无人机传输过来的图像数据进行处理，识别统计图像中的人数，并将结果通过云端通信模块传递到地面站系统中。
进一步的，所述人数统计模块包括指令安全检查模块、深度学习分类模块、类别数量统计模块和数据分发与订阅模块，所述指令安全检查模块检查从地面站发送的数据和参数加载情况，正常后将指令下发到深度学习分类模块中，深度学习分类模块对摄像头拍摄的视频中的数据进行运算分类，选出人以及物体信息，发送到类别位置提取模块中对人像进行判断识别，将识别出的人像个数进行统计，然后通过数据分发与订阅模块发送到地面站系统和飞控系统中。
一种基于AI技术的无人机云端人数统计方法，包括以下步骤：
S1：地面站系统和多个无人机的飞控系统通过云端登录验证模块的验证登录到人数统计识别云系统中，通过人数统计识别云系统实现地面站系统与多个无人机控制连接；
S2：在地面站系统的参数配置模块内输入控制参数，规划无人机的飞行路线，飞控系统接收地面站的指令后触发相应的功能，控制无人机按指定路线飞行；
S3：无人机飞行过程中，避障系统根据环境对规划路线做出适时调整，以最短线路绕过障碍物，避免与其他物体碰撞，具体步骤如下：
步骤1，无人机飞行过程中，雷达模块对无人机周围环境的360°全方位扫描测距检测，从而获得对应周围环境的雷达信号；同时摄像头转动对周围环境进行拍摄，从而获得对应周围环境的图像信号；
步骤2，避障模块根据雷达信号和图像信号，分析出体现无人机附近环境特征的地形图；
步骤3，避障模块根据所处的环境，结合地面站系统所给出的规划线路，得出避开所有障碍物后回到规划路线的最短路线；
步骤4，避障模块将重新确立的路线反馈到地面站系统和飞行控制模块中；
步骤5，地面站系统接收发送过来的新路线，若操作人员无异议，飞行控制模块控制无人机按新路线飞行；
S4：无人机飞行过程中，摄像头对拍摄范围内的图像不断进行采集，采集到的图像传输给飞控系统；
S5：人数统计识别云系统接收到各个无人机的飞控系统传送过来的图像数据后，人数统计模块对图像数据进行分析处理，识别其中的人像，并统计个数，然后将结果反馈到地面站系统，具体步骤如下：
第一步：指令及数据安全检查模块检查从地面站发送的数据，以及模块参数加载情况，如果正常则将指令下发到深度学习分类模块中；
第二步：深度学习分类模块对摄像头拍摄的视频中的每一帧数据提取关键帧，并根据硬件系统的性能，进行跳帧设置，将选中的帧作为处理图片进行下一步处理，将选中帧根据已经训练出来的模型进行运算分类，识别出图像中可能的物体，将其在图像中的坐标和大小发送到类别位置提取模块中；
第三步：类别数量统计模块通过对上述模块中统计出的物体进行判断识别，将识别出的人像进行个数的统计，发送到数据分发与订阅模块中；
第四步：数据分发与订阅模块将接收到的数据发送到地面站以及飞行控制模块中；
上述第二步和第三步中采用开源的YOLO V3算法；
S6：地面站系统的数据处理模块接收飞控系统的统计数据后，将其解析并在用户界面上呈现出来，如是否达到人数上限，达到了就会在地面站上显示出醒目的标志，提醒用户注意。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过飞控系统控制无人机飞行使得其上的摄像头对指定区域内的图像进行采集，然后将采集到的数据传输到人数统计识别云系统中进行分析处理统计其中的人数，并将统计结果传输到地面站系统中展示出来，实现对无人机拍摄范围内的人数统计，同时通过人数识别云系统将地面站系统与多个无人机端的拍摄系统和飞控系统连接起来，实现地面站系统同时对多架无人机的控制，对多个区域的人数同时进行统计。
附图说明
图1为本发明系统构成示意图，
图2为本发明所述人数统计模块构成示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1和2，本发明提供一种技术方案：一种基于AI技术的无人机云端人数统计系统，包括：
地面站系统、人数统计识别云系统和无人机端的拍摄系统与飞控系统；
所述飞控系统对无人机的飞行进行控制，所述拍摄系统对拍摄范围内的图像进行拍摄采集，所述人数统计识别云系统对接收拍摄系统采集的图像信息进行分析处理，识别统计其中人数，地面站系统监视无人机的姿态，位置信息，实现对无人机系统的参数配置，以及无人机模式变更，飞行任务的规划。
所述地面站系统包括地面通信模块和与其电连接的地面登陆验证模块、参数配置模块和数据处理模块，所述地面登陆验证模块对操作人员输入的身份信息进行分析识别，成功认证后授予控制权限，身份信息包括用户通过自己申请或无人机厂商提供的账号，然后操作人员将控制参数输入到参数配置模块中，参数配置模块将参数信息转换为电信号通过地面通信模块发送到人数统计识别云系统和飞控系统中，使得配置生效，触发相应功能，同时地面通信模块将人数统计识别云系统采集到的数据传输到数据处理模块，数据处理模块对数据信息进行解析，并在用户界面上呈现出来，如是否达到人数上限，达到了就会在地面站上显示出醒目的标志，提醒用户注意，同时地面站系统具有短信和语音留言等功能，提醒远程用户实时关注。
所述拍摄系统包括摄像头和数据传输模块，所述摄像头通过云台搭载在无人机上，摄像头对拍摄范围内的图像进行采集，采集到的图像通过数据传输模块传输至人数统计识别云系统。
所述飞控系统包括飞控通信模块、飞控登陆请求模块和飞行控制模块，所述飞控通信模块与人数统计识别云系统和拍摄系统进行数据交换，实现与地面站系统与无人机端的飞控系统和拍摄系统间的通信，飞控登陆请求模块通过无人机ID号和私有串号登录到人数统计识别云系统中，飞控通信模块接收人数统计识别云系统传输过来的地面站系统所发送的指令，对无人机的飞行进行控制。
所述飞控系统还包括雷达模块和避障模块，所述雷达模块包括多个均匀分布在无人机表面对无人机周围扫描测距检测的雷达，所述雷达具体为八个，所述避障模块与雷达模块电连接，避障模块根据无人机所处的周围环境作出调整以最短线路绕过障碍物。
所述人数统计识别云系统包括云端通信模块、云端登录验证模块和人数统计模块，云端通信模块与地面站系统、飞控系统和拍摄系统间进行数据交换，实现与地面站系统以及无人机端的飞控系统和拍摄系统间的通信，云端登录验证模块鉴别云端通信模块传输过来的地面站系统和拍摄系统的登陆请求是否合法，如果合法，则准许该地面站系统或拍摄系统加入，加入后，人数统计模块对无人机传输过来的图像数据进行处理，识别统计图像中的人数，并将结果通过云端通信模块传递到地面站系统中，人数统计识别云系统可同时容多个无人机的飞控系统登陆连接，实现一控多。
所述人数统计模块包括指令安全检查模块、深度学习分类模块、类别数量统计模块和数据分发与订阅模块，所述指令安全检查模块检查从地面站发送过来的数据和参数加载情况，正常后将指令下发与令安全检查模块电连接的深度学习分类模块中，深度学习分类模块对摄像头拍摄的图像中的数据进行运算分类，识别出人以及物体信息，发送到与其电连接的类别位置提取模块中对人像进行判断，将识别出的人像个数进行统计，然后通过与深度学习分类模块电连接的数据分发与订阅模块发送到地面站系统和飞控系统中。
整个系统统计人数的方法步骤如下：
S1：地面站系统和多个无人机的飞控系统通过云端登录验证模块的验证登录到人数统计识别云系统中，通过人数统计识别云系统实现地面站系统与多个无人机控制连接；
S2：在地面站系统的参数配置模块内输入控制参数，规划无人机的飞行路线，飞控系统接收地面站的指令后触发相应的功能，控制无人机按指定路线飞行；
S3：无人机飞行过程中，避障系统根据环境对规划路线做出适时调整，以最短线路绕过障碍物，避免与其他物体碰撞，具体步骤如下：
步骤1，无人机飞行过程中，雷达模块对无人机周围环境的360°全方位扫描测距检测，从而获得对应周围环境的雷达信号；同时摄像头转动对周围环境进行拍摄，从而获得对应周围环境的图像信号；
步骤2，避障模块根据雷达信号和图像信号，分析出体现无人机附近环境特征的地形图；
步骤3，避障模块根据所处的环境，结合地面站系统所给出的规划线路，得出避开所有障碍物后回到规划路线的最短路线；
步骤4，避障模块将重新确立的路线反馈到地面站系统和飞行控制模块中；
步骤5，地面站系统接收发送过来的新路线，若操作人员无异议，飞行控制模块控制无人机按新路线飞行；
S4：无人机飞行过程中，摄像头对拍摄范围内的图像不断进行采集，采集到的图像传输给飞控系统；
S5：人数统计识别云系统接收到各个无人机的飞控系统传送过来的图像数据后，人数统计模块对图像数据进行分析处理，识别其中的人像，并统计个数，然后将结果反馈到地面站系统，具体步骤如下：
第一步：指令及数据安全检查模块检查从地面站发送的数据，以及模块参数加载情况，如果正常则将指令下发到深度学习分类模块中；
第二步：深度学习分类模块对摄像头拍摄的视频中的每一帧数据提取关键帧，并根据硬件系统的性能，进行跳帧设置，将选中的帧作为处理图片进行下一步处理，将选中帧根据已经训练出来的模型进行运算分类，识别出图像中可能的物体，将其在图像中的坐标和大小发送到类别位置提取模块中；
第三步：类别数量统计模块通过对上述模块中统计出的物体进行判断识别，将识别出的人像进行个数的统计，发送到数据分发与订阅模块中；
第四步：数据分发与订阅模块将接收到的数据发送到地面站以及飞行控制模块中；
上述第二步和第三步中采用开源的YOLO V3算法；
S6：地面站系统的数据处理模块接收飞控系统的统计数据后，将其解析并在用户界面上呈现出来，如是否达到人数上限，达到了就会在地面站上显示出醒目的标志，提醒用户注意。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种基于AI技术的无人机云端人数统计系统，包括地面站系统、人数统计识别云系统和无人机端的拍摄系统与飞控系统，其特征在于：所述飞控系统对无人机的飞行进行控制，所述拍摄系统对拍摄范围内的图像进行拍摄采集，所述人数统计识别云系统对接收拍摄系统采集的图像信息进行分析处理，识别统计其中人数，地面站系统监视无人机的姿态，位置信息，实现对无人机系统的参数配置，以及无人机模式变更，飞行任务的规划。
2.根据权利要求1所述的基于AI技术的无人机云端人数统计系统，其特征在于，所述地面站系统包括地面通信模块和与其电连接的地面登陆验证模块、参数配置模块和数据处理模块，所述地面登陆验证模块对操作人员输入的身份信息进行分析识别，成功认证后授予控制权限，操作人员将控制参数输入到参数配置模块中，参数配置模块将参数信息转换为电信号通过地面通信模块发送到人数统计识别云系统和飞控系统中，使得配置生效，触发相应功能，同时地面通信模块将人数统计识别云系统采集到的数据传输到数据处理模块，数据处理模块对数据信息进行解析，并在用户界面上呈现出来。
3.根据权利要求1所述的基于AI技术的无人机云端人数统计系统，其特征在于，所述拍摄系统包括摄像头和数据传输模块，所述摄像头通过云台搭载在无人机上，摄像头对拍摄范围内的图像进行采集，采集到的图像通过数据传输模块传输至飞控系统。
4.根据权利要求1所述的基于AI技术的无人机云端人数统计系统，其特征在于，所述飞控系统包括飞控通信模块、飞控登陆请求模块和飞行控制模块，所述飞控通信模块与人数统计识别云系统和拍摄系统进行数据交换，实现与地面站系统与无人机端的飞控系统和拍摄系统间的通信，飞控登陆请求模块通过无人机ID号和私有串号登录到人数统计识别云系统中，飞控通信模块接收人数统计识别云系统传输过来的地面站系统所发送的指令，对无人机的飞行进行控制。
5.根据权利要求4所述的基于AI技术的无人机云端人数统计系统，其特征在于，所述飞控系统还包括雷达模块和避障模块，所述雷达模块包括多个均匀分布在无人机表面对无人机周围扫描测距检测的雷达，所述避障模块与雷达模块电连接，避障模块根据无人机所处的周围环境作出调整以最短线路绕过障碍物。
6.根据权利要求1所述的基于AI技术的无人机云端人数统计系统，其特征在于，所述人数统计识别云系统包括云端通信模块、云端登录验证模块和人数统计模块，云端通信模块与地面站系统、飞控系统和拍摄系统间进行数据交换，实现与地面站系统以及无人机端的飞控系统和拍摄系统间的通信，云端登录验证模块鉴别云端通信模块传输过来的地面站系统和拍摄系统的登陆请求是否合法，如果合法，则准许该地面站系统或拍摄系统加入，加入后，人数统计模块对无人机传输过来的图像数据进行处理，识别统计图像中的人数，并将结果通过云端通信模块传递到地面站系统中。
7.根据权利要求6所述的基于AI技术的无人机云端人数统计系统，其特征在于，所述人数统计模块包括指令安全检查模块、深度学习分类模块、类别数量统计模块和数据分发与订阅模块，所述指令安全检查模块检查从地面站发送过来的数据和参数加载情况，深度学习分类模块对摄像头拍摄的图像中的数据进行运算分类，选出人以及物体信息，发送到与其电连接的类别位置提取模块中对人像进行判断识别，然后通过与深度学习分类模块电连接的数据分发与订阅模块发送到地面站系统中。
8.一种基于AI技术的无人机云端人数统计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：地面站系统和多个无人机的飞控系统通过云端登录验证模块的验证登录到人数统计识别云系统中，通过人数统计识别云系统实现地面站系统与多个无人机控制连接；
S2：在地面站系统的参数配置模块内输入控制参数，规划无人机的飞行路线，飞控系统接收地面站的指令后触发相应的功能，控制无人机按指定路线飞行；
S3：无人机飞行过程中，雷达模块扫描检测无人机的飞行环境，避障系统根据环境对规划路线做出适时调整，以最短线路绕过障碍物，避免与其他物体碰撞；
S4：无人机飞行过程中，摄像头对拍摄范围内的图像不断进行采集，采集到的图像传输给飞控系统；
S5：人数统计识别云系统接收到各个无人机的飞控系统传送过来的图像数据后，人数统计模块对图像数据进行分析处理，识别其中的人像，并统计个数，然后将结果反馈到地面站系统；
S6：地面站系统的数据处理模块接收飞控系统的统计数据后，将其解析并在用户界面上呈现出来。
9.根据权利要求8所述的基于AI技术的无人机云端人数统计方法，其特征在于，所述所述步骤S5中深度学习人数统计模块对图像数据的处理步骤如下：
第一步：指令及数据安全检查模块检查从地面站发送的数据，以及模块参数加载情况，如果正常则将指令下发到深度学习分类模块中；
第二步：深度学习分类模块对摄像头拍摄的视频中的每一帧数据提取关键帧，并根据硬件系统的性能，进行跳帧设置，将选中的帧作为处理图片进行下一步处理，将选中帧根据已经训练出来的模型进行运算分类，识别出图像中可能的物体，将其在图像中的坐标和大小发送到类别位置提取模块中；
第三步：类别数量统计模块通过对上述模块中统计出的物体进行判断识别，将识别出的人像进行个数的统计，发送到数据分发与订阅模块中；
第四步：数据分发与订阅模块将接收到的数据发送到地面站以及飞行控制模块中。
10.根据权利要求8所述的基于AI技术的无人机云端人数统计方法，其特征在于，所述步骤S3包含以下步骤：
步骤1，无人机飞行过程中，雷达模块对无人机周围环境的360°全方位扫描测距检测，从而获得对应周围环境的雷达信号；同时摄像头转动对周围环境进行拍摄，从而获得对应周围环境的图像信号；
步骤2，避障模块根据雷达信号和图像信号，分析出体现无人机附近环境特征的地形图；
步骤3，避障模块根据所处的环境，结合地面站系统所给出的规划线路，得出避开所有障碍物后回到规划路线的最短路线；
步骤4，避障模块将重新确立的路线反馈到地面站系统和飞行控制模块中；
步骤5，地面站系统接收发送过来的新路线，若操作人员无异议，飞行控制模块控制无人机按新路线飞行。
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