公开(公告)号：CN118279770B

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410705649.7

申请日：2024-06-03

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 钱尼旺 ,  杨溢

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/62 ,  G06V10/24 ,  G06T7/246 ,  G06T17/05 ,  G06T19/00 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于SLAM算法的无人机跟拍方法，首先获取无人机参数和实时飞行图像，进行预处理，基于预处理后的飞行图像得到无人机当前位置及摄像头覆盖范围，完成图像识别，锁定跟拍目标；然后获取无人机飞行数据，基于SLAM算法，根据飞行数据进行SLAM的图优化，使用卷积神经网络提取环境特征，提高SLAM算法精度；接着根据无人机实时飞行数据构建跟踪算法，实时跟踪跟拍目标并适应环境变化；最后将跟拍目标的运动轨迹和根据历史操作调整调整后的界面布局，发送至用户终端显示，接收用户终端的确认信息。本发明方法解决了固定机位跟拍无法实时跟踪客体运动和难以适应复杂的环境变化的问题，进一步提高了多目标跟拍的精度。

公开(公告)号：CN118279770A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410705649.7

申请日：2024-06-03

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 钱尼旺 ,  杨溢

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/62 ,  G06V10/24 ,  G06T7/246 ,  G06T17/05 ,  G06T19/00 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于SLAM算法的无人机跟拍方法，首先获取无人机参数和实时飞行图像，进行预处理，基于预处理后的飞行图像得到无人机当前位置及摄像头覆盖范围，完成图像识别，锁定跟拍目标；然后获取无人机飞行数据，基于SLAM算法，根据飞行数据进行SLAM的图优化，使用卷积神经网络提取环境特征，提高SLAM算法精度；接着根据无人机实时飞行数据构建跟踪算法，实时跟踪跟拍目标并适应环境变化；最后将跟拍目标的运动轨迹和根据历史操作调整调整后的界面布局，发送至用户终端显示，接收用户终端的确认信息。本发明方法解决了固定机位跟拍无法实时跟踪客体运动和难以适应复杂的环境变化的问题，进一步提高了多目标跟拍的精度。