申请/专利权人：广东南方电信规划咨询设计院有限公司

申请日：2023-12-27

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN117475358B

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V20/17;G06V10/764;G06V10/82;G06T7/207;G06T7/254

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2024.02.20#实质审查的生效;2024.01.30#公开

摘要：本发明涉及无人机技术领域，公开了一种基于无人机视觉的碰撞预测方法及装置，该方法包括：基于无人机采集针对目标区域的视频数据；其中，在目标区域的空中存在动态目标；确定视频数据对应的关键帧序列；关键帧序列包括多个关键帧且关键帧序列中的所有关键帧基于时序排序；将关键帧序列输入至预先训练好的碰撞预测模型的特征提取层，得到关键帧序列针对动态目标的动态特征信息；基于碰撞预测模型的线性整合层，分析动态特征信息，得到针对动态目标的动态变化分析结果；根据动态变化分析结果，生成无人机对应的碰撞预测结果。可见，实施本发明能够高效预测无人机的碰撞风险，有利于提高无人机的飞行安全性。

主权项：1.一种基于无人机视觉的碰撞预测方法，其特征在于，所述方法包括：基于无人机采集针对目标区域的视频数据；其中，在所述目标区域的空中存在动态目标；确定所述视频数据对应的关键帧序列；所述关键帧序列包括多个关键帧且所述关键帧序列中的所有所述关键帧基于时序排序；将所述关键帧序列输入至预先训练好的碰撞预测模型的特征提取层，得到所述关键帧序列针对所述动态目标的动态特征信息；基于所述碰撞预测模型的线性整合层，分析所述动态特征信息，得到针对所述动态目标的动态变化分析结果；根据所述动态变化分析结果，生成所述无人机对应的碰撞预测结果；其中，所述基于所述碰撞预测模型的线性整合层，分析所述动态特征信息，得到针对所述动态目标的动态变化分析结果，包括：对于每个所述关键帧，基于所述碰撞预测模型的线性整合层，比对该关键帧对应的目标特征信息与相邻关键帧对应的目标特征信息，得到该关键帧对应的特征比对结果；所述相邻关键帧包括与该关键帧相邻且时序在该关键帧之前的关键帧和或与该关键帧相邻且时序在该关键帧之后的关键帧；基于所述线性整合层，根据每个所述关键帧对应的特征比对结果，确定每个所述特征比对结果对应的结果权重；基于所述线性整合层对应的线性整合公式，根据每个所述关键帧对应的特征比对结果以及每个所述特征比对结果对应的结果权重，计算所述线性整合层对应的输出数值；将所述线性整合层对应的输出数值确定为所述关键帧序列针对所述动态目标的动态变化分析结果；其中，所述视频数据包括多个视频帧且所述视频数据中的所有所述视频帧基于时序排序；其中，所述确定所述视频数据对应的关键帧序列，包括：基于预先设定的时间间隔，从所述视频数据中筛选出所述时间间隔对应的多个候选关键帧，得到候选关键帧序列；获取所述候选关键帧序列对应的滑动窗口的窗口参数；所述窗口参数包括所述滑动窗口的窗口长度、所述滑动窗口的滑动长度以及所述滑动窗口在所述候选关键帧序列的起始位置；所述起始位置用于表示所述滑动窗口所包含的时序最先的候选关键帧在所述候选关键帧序列中的排列次序；基于所述起始位置，选取所述窗口长度对应数量的候选关键帧作为关键帧，得到所述视频数据对应的关键帧序列；以及，在所述根据所述动态变化分析结果，生成所述无人机对应的碰撞预测结果之后，所述方法还包括：基于所述滑动长度和所述起始位置，更新所述滑动窗口的起始位置。

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权利要求：

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