申请/专利权人：四川腾盾科技有限公司

申请日：2024-01-31

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117666624B

主分类号：G05D1/46

分类号：G05D1/46;G05D1/695;G05D109/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明提供一种固定翼无人机集群目标跟踪队形排列方法，包括：S1，获取固定翼无人机集群中的固定翼无人机个数以及各固定翼无人机上视频图像采集设备采集的视频图像；S2，将视频图像输入预先训练的深度学习模型，进行目标识别；S3，根据目标识别结果以及固定翼无人机个数，分配各固定翼无人机进行目标跟踪；S4，根据分配的固定翼无人机和跟踪目标，规划固定翼无人机集群的队形排列；S5，判断目标跟踪任务是否结束，如果目标跟踪任务未结束，则间隔一段时间后重新返回执行步骤S2。本发明能够解决固定翼无人机集群同时对目标进行目标跟踪，在保持目标跟踪高鲁棒性的同时避免固定翼无人机与集群中其他固定翼无人机相撞的问题。

主权项：1.一种固定翼无人机集群目标跟踪队形排列方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，获取固定翼无人机集群的状态信息，包括固定翼无人机集群中的固定翼无人机个数以及各固定翼无人机上视频图像采集设备采集的视频图像；S2，将所述视频图像输入预先训练的深度学习模型，进行目标识别；S3，根据目标识别结果以及固定翼无人机个数，分配各固定翼无人机进行目标跟踪；S4，根据分配的固定翼无人机和跟踪目标，规划固定翼无人机集群的队形排列；S5，判断目标跟踪任务是否结束，如果目标跟踪任务未结束，则间隔一段时间后重新返回执行步骤S2；步骤S2中所述目标识别包括识别目标类型以及预先设置的目标重要性和识别正确率；每个目标的识别正确率取所有固定翼无人机视野中识别出该目标的识别正确率的最大值；步骤S3中所述目标跟踪包括单一目标跟踪和多目标跟踪；步骤S4包括：每个跟踪目标由一架固定翼无人机以跟踪目标为圆心且半径为R的圆上从各个角度对跟踪目标进行识别，得到跟踪目标各个角度不同纹理细节特征的识别正确率，并以识别正确率最大值对应的位置作为此跟踪目标的基准点；当跟踪目标各个角度不同纹理细节特征的识别正确率的最大值与最小值之差小于预设阈值时，每个跟踪目标的固定翼无人机的位置是基于基准点，以跟踪目标为圆心且半径为R的圆的内接多边形的顶点；其中，内接多边形的边数等于每个跟踪目标的固定翼无人机个数；当跟踪目标各个角度不同纹理细节特征的识别正确率的最大值与最小值之差大于预设阈值时，每个跟踪目标的固定翼无人机的位置是基于基准点，按照各个角度不同纹理细节特征的识别正确率从大到小选取对应的位置作为此跟踪目标的固定翼无人机的位置，直到选取的位置数量等于该跟踪目标的固定翼无人机数量为止。

全文数据：

权利要求：

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