【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无人机领域，尤其涉及一种基于无人机的目标跟踪方法及系统。
技术介绍
1、随着无人机应用场景的不断丰富，无人机无论是在军用领域还是在民用领域都发挥着重要，如无人摄影、日常巡逻、野外搜索、目标侦查等领域，由于使用场景的多样化，对于无人机的目标识别及跟踪提出了更高要求。
2、当前，无人机的目标跟踪通常局限于保持目标处于无人机视野范围内，或是保持特定的观测距离、观测视角，对于复杂场景下的目标跟踪以及多目标跟踪等，传统逻辑下的无人机控制难以保障最佳观测视野，而且在复杂场景下，这种方式的目标跟踪会存在较大的逻辑运算时延，对于一些快速移动目标，导致跟踪目标丢失。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种基于无人机的目标跟踪方法及系统，用于解决现有目标跟踪存在较大的逻辑运算时延,容易导致目标丢失的问题。
2、在本专利技术实施例的第一方面，提供了一种基于无人机的目标跟踪方法，包括：
3、基于无人机摄像头采集目标图像，并通过centernet网络模型检测图像中目标位置；
4、根据目标位置控制调整当前无人拍摄视角，并根据目标移动方位通过强化学习模型规划无人机路径，控制无人机跟踪拍摄；
5、实时计算检测目标与无人机的相对位置，基于当前无人机定位，在局部地图上标注目标位置，并显示目标跟踪画面。
6、在本专利技术实施例的第二方面，提供了一种基于无人机的目标跟踪系统，包括：
7、目标检测模块，用于基于
8、目标跟踪模块，用于根据目标位置控制调整当前无人拍摄视角，并根据目标移动方位通过强化学习模型规划无人机路径，控制无人机跟踪拍摄；
9、目标显示模块，用于实时计算检测目标与无人机的相对位置，基于当前无人机定位，在局部地图上标注目标位置，并显示目标跟踪画面。
10、在本专利技术实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本专利技术实施例第一方面所述方法的步骤。
11、在本专利技术实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本专利技术实施例第一方面提供的所述方法的步骤。
12、本专利技术实施例中，通过centernet网络模型检测图像中目标位置，并通过强化学习模型规划无人机路径，控制无人机跟踪拍摄，实时计算出检测目标位置，并显示目标跟踪画面，从而实现检测目标的跟踪，不仅能够调整无人机观测视野，而且能够对无人机跟踪路径进行实时规划，避免复杂场景下传统目标跟踪方式计算时延较大的问题，同时，能够有效提升目标跟踪显示效果。
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1.一种基于无人机的目标跟踪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过CenterNet网络模型检测图像中目标位置还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标移动方位通过强化学习模型规划无人机路径，控制无人机跟踪拍摄包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标移动方位通过强化学习模型规划无人机路径，控制无人机跟踪拍摄包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时计算检测目标与无人机的相对位置包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在局部地图上标注目标位置，并显示目标跟踪画面包括：
7.一种基于无人机的目标跟踪系统，其特征在于，包括:
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述目标检测模块包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的一种基于无人机的目标跟踪方
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时实现如权利要求1至6任一项所述的一种基于无人机的目标跟踪方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的目标跟踪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过centernet网络模型检测图像中目标位置还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标移动方位通过强化学习模型规划无人机路径，控制无人机跟踪拍摄包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标移动方位通过强化学习模型规划无人机路径，控制无人机跟踪拍摄包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时计算检测目标与无人机的相对位置包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在局...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭乐江，吴凡，李玉波，孙旭，罗刚，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军预警学院，
类型：发明
国别省市：
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