【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及雷达，具体涉及一种基于雷达的高楼火灾人员搜索方法及系统。
技术介绍
1、无人机在人员搜救领域应用需求日益广泛，但是在高楼发生火灾时，由于楼体内部的环境复杂，很难及时、有效的发现幸存人员，并为救援人员提供幸存人员的分布情况，现有技术，通常需要消防队员亲自进入火灾现场寻找幸存人员，搜索效率极低，救援难度大。且由于楼体内起火时，通常存在大量烟雾，若此时通过图像处理的方式，利用监控设备搜索幸存人员，存在很大误差，且监控设备会由于火灾高温随时损坏，会使幸存人员搜索效率进一步降低，且无法对各幸存人员是否能够同时被营救做出智能化、指导性的建议，救援效果差。
2、因此，现有技术还有待进一步发展。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服上述技术不足，提供一种基于雷达的高楼火灾人员搜索方法及系统，以解决现有技术存在的问题。
2、为达到上述技术目的，根据本专利技术的第一方面，本专利技术提供了一种基于雷达的高楼火灾人员搜索方法，所述方法包括：
3、s100、控制无人机沿预设路径绕目标楼体飞行，利用设置于无人机上的毫米波雷达对目标楼体内部进行三维点云数据采集，并在三维点云数据采集的过程中，利用设置于无人机下方的激光测距传感器测量无人机的高度数据，获取用户输入的目标楼体的层高数据，根据目标楼体的层高数据和高度数据，计算无人机当前的楼层数据，根据在各楼层获得的三维点云数据，形成目标楼体内部各楼层的三维点云模型；
4、s200、去除三维点云模型中的
5、s300、判断所述各目标的体积中是否存在处于第一预设区间内的数值，根据判断结果判定是否存在幸存人员，计算幸存人员的三维质心坐标，计算任意两个幸存人员的三维质心坐标的欧式距离，判断所述欧式距离是否大于或等于第二预设阈值，并根据判断结果判定该两个幸存人员是否能够被同时营救。
6、具体的，所述判断所述各目标的体积中是否存在处于第一预设区间内的数值，根据判断结果判定是否存在幸存人员，包括：
7、若所述各目标的体积中存在处于第一预设区间内的数值，判断存在幸存人员；
8、若所述各目标的体积中不存在处于第一预设区间内的数值，判断不存在幸存人员。
9、具体的，所述计算任意两个幸存人员的三维质心坐标的欧式距离，判断所述欧式距离是否大于或等于第二预设阈值，并根据判断结果判定该两个幸存人员是否能够被同时营救，包括：
10、若所述欧式距离小于第二预设阈值，判定该两个幸存人员可以被同时营救；
11、若所述欧式距离大于或等于第二预设阈值，获取该两个幸存人员的三维质心坐标对应的楼层数据，判断该两个幸存人员是否位于相邻楼层，并计算该两个幸存人员在水平方向上的距离，判断该两个幸存人员在水平方向上的距离是否大于或等于第三预设阈值，根据判断结果判定该两个幸存人员能否被同时营救。
12、具体的，所述判断该两个幸存人员是否位于相邻楼层，并计算该两个幸存人员在水平方向上的距离，判断该两个幸存人员在水平方向上的距离是否大于或等于第三预设阈值，根据判断结果判定该两个幸存人员能否被同时营救，包括：
13、若该两个幸存人员位于相邻楼层，且该两个幸存人员在水平方向上的距离小于第三预设阈值，判定该两个幸存人员能够被同时营救；
14、若该两个幸存人员不位于相邻楼层，判定该两个幸存人员不能够被同时营救。
15、具体的，所述方法还包括：
16、若该两个幸存人员能够被同时营救，将该两个幸存人员分为第一组，按照同样方法判断是否有其他幸存人员能够与该两个幸存人员同时被营救，若有，将能够与该两个幸存人员同时被营救的其他幸存人员分到第一组中，计算第一组的人数和所涉及到的楼层信息，并将未分到第一组中的其他幸存人员按照能否被同时营救继续分组，将各组对应的人数和所涉及到的楼层信息发送至移动终端进行显示。
17、具体的，所述计算幸存人员的三维质心坐标的方法包括：
18、将三维点云模型中，对应人体的点赋值为预设质量数据，获取三维点云模型中，任意一个幸存人员对应的每个点的预设质量数据、每个点的x、y和z坐标数据和预设人体总质量数据，利用下列公式计算该幸存人员的三维质心坐标（x1,y1,z1)：
19、x1=(σmixi)/m；
20、y1=(σmiyi)/m；
21、z1=(σmizi)/m；
22、其中，mi表示该幸存人员对应的每个点的质量元素的质量，xi、yi和zi分别表示该幸存人员对应的每个点的x、y和z坐标，m表示预设人体总质量数据。
23、具体的，所述控制无人机沿预设路径绕目标楼体飞行，包括：
24、无人机起飞后，由人工控制无人机在第一预设高度绕楼体飞行一周，在飞行过程中，利用无人机上设置的gps传感器记录无人机绕楼体飞行一周的飞行轨迹，记为第一轨迹，然后控制无人机爬升层高数据对应的高度，使无人机爬升至上一层，然后控制无人机在上一层的高度按照第一轨迹绕楼体飞行一周，直至无人机在目标楼体的每一层都按照第一轨迹绕楼体飞行一周，所述第一预设高度为层高数据的一半。
25、具体的，所述根据在各楼层获得的三维点云数据，形成目标楼体内部各楼层的三维点云模型，包括：
26、将三维点云数据采集过程中，任意一点的三维坐标数据，以及采集该点的三维坐标数据时，无人机所在楼层数据进行存储，进而使三维点云模型中的每个点都带有楼层数据。
27、具体的，所述根据识别到的目标的轮廓进行点云切片，采用双向最近点搜索法对单个乱序的点云切片进行排序处理，并确定正确的点云切片外轮廓多边形，进而计算得到各目标的体积，包括：
28、s1：点云切片：
29、纵向切割点云数据，点云高度为h，以h为间距自下而上依次切割点云数据，并得到n组水平点云切片si；
30、其中，n＝h/h；
31、si＝{d(x ,y ,z)|x ,y∈r+,z＝(i/n)h ,i∈[0 ,n]}；
32、其中，d(x ,y ,z)为三维点云模型中各点的坐标，r+为正实数集；
33、s2：切片点云数据轮廓边界确定：采用双向最近点搜索法对单个乱序的点云切片进行排序处理，并确定正确的点云切片外轮廓多边形；
34、s3：计算切片面积：
35、平面点云切片排序完成后，该平面点云切片分为m个点组成，计算切片面积公式为：
36、
37、ai为点云切片外轮廓对变形围成的面积，xj、yj为点云切片外轮廓多边形p本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于雷达的高楼火灾人员搜索方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于雷达的高楼火灾人员搜索方法，其特征在于，所述判断所述各目标的体积中是否存在处于第一预设区间内的数值，根据判断结果判定是否存在幸存人员，包括：
3.根据权利要求1所述的基于雷达的高楼火灾人员搜索方法，其特征在于，所述计算任意两个幸存人员的三维质心坐标的欧式距离，判断所述欧式距离是否大于或等于第二预设阈值，并根据判断结果判定该两个幸存人员是否能够被同时营救，包括：
4.根据权利要求3所述的基于雷达的高楼火灾人员搜索方法，其特征在于，所述判断该两个幸存人员是否位于相邻楼层，并计算该两个幸存人员在水平方向上的距离，判断该两个幸存人员在水平方向上的距离是否大于或等于第三预设阈值，根据判断结果判定该两个幸存人员能否被同时营救，包括：
5.根据权利要求4所述的基于雷达的高楼火灾人员搜索方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的基于雷达的高楼火灾人员搜索方法，其特征在于，所述计算幸存人员的三维质心坐标的方法包括：
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