智能识别和姿态估计的全自动追踪水上救援无人机

智能识别和姿态估计的全自动追踪水上救援无人机

宋竟绮， 张立泽， 李瑾， 郭田田， 郑佳骏 

（ 河北工程大学 河北省邯郸市 056000）

摘要：随着我国海洋沉船事故和溺水事故的增加，水上救援问题日益严峻。我国目前的水上救援措施大部分靠人工救援或者使用无人机递送救生圈，无法快速实现救援，存在安全系数低、效率低等缺点。本文介绍了一种智能识别和姿态估计的全自动追踪水上救援无人机，先对无人机的研究意义进行了阐述，然后对无人机的组成模块及其应用原理进行了介绍，最后总结了此项目的创新性。

关键词：智能识别 姿态估计 自动追踪 救援无人机

引言

目前我国水上救援搜救方式存在速度慢、效率高、救援成本高等问题，同时还会给救援人员的生命安全带来危险。智能识别和姿态估计的全自动追踪水上救援无人机搭载了智能视觉识别和人体姿态估计系统，通过深度学习便可以实现对落水人员的是否处于溺水状态进行判断，并将人员位置进行反馈实现无人机自动追踪功能，为我国水上安全问题提供更优解决方案。随着我国无人机技术和人工智能化系统的迅猛发展，为采用智能化水上救援提供良好的基础。

一、研究意义

目前的水上救援任务人员和设备受环境影响严重，给极端恶劣环境下救援任务带来重重困难，采用无人机与智能化结合系统进行水上救援，无人机相比较于人工可以更好适应恶劣环境，再结合算法控制可以最大限度优化环境干扰问题。采用无人机救援相比于人工救援，救援成本较低，相比现有的水上救援设备和方法具有安全性高、速度快、效率高等一系列优点。随着智能化的持续发展，采用无人机智能识别系统进行水上救援具有重要的研究意义和良好的发展前景。

二、研究内容

无人机采用四旋翼机体，其结构和飞行原理简单，通过控制四个电机的不同速度差值，实现各种飞型运动状态。并且四旋翼飞行器具有稳定性强的优点，现在四旋翼无人机飞行控制器和控制算法已经非常成熟，无人机的飞行控制器自驾仪的使用方法简单，参数调节方便，便于和智能识别系统结合实现自动救援功能。并且四旋翼无人机飞行稳定可靠商业应用广泛，，并且操作简单，易于上手。甚至没有任何飞行经验的新手，经过很短时间的培训，都能熟练操作。

无人机最核心的部分就是智能识别和姿态估计模块，在其中加入了智能识别系统、DENSEPOSE技术人体姿态估计系统、红外精准定位系统和自动追踪系统。首先图像拾取模块采用高清摄像头采集人体图像，通过图像传输器传送至智能识别模块对人体进行识别，DENSEPOSE技术可以将摄像头拾取的二维图片根据人像运动映射到三维空间中，将图片切成疏密不同的点，从而实现对落水人员姿态进行估计判断。如果发现人员落水，无人机会第一时间通过红外精准定位将人员位置锁定，并将信息传输至飞行控制系统，通过控制四个电机正反转和速度差，来实现全自动追踪功能。

图像处理分为以下过程。首先要建立足够大的模型数据库，比如道路上的行人、水里游泳的人和处于溺水姿态的人员。图像处理会将模型分割成不同大小的网格，每个网格单元负责检测中心点落在该网格单元内的目标。姿态识别深度学习具体实现需要搭建深度学习框架，对于姿态识别的大体框架其实基本都是相同的，首先初始化卷积神经网络，寻找自己所需要检测物体的训练样本，大量训练样本数据可以基于网络搜集得到，需要注意的是搜集的的数据要全面，应用范围广。再进行划分训练样本网络，训练卷积神经网络，直到损失值小于0.01。最后将训练好的卷积神经网络模型保存至计算机，便于以后的使用。并提取测试样本图片的特征，确定图片目标矩形框位置，验证模型的识别效果以及准确度。完成模型的训练之后，将模型和具体硬件结合，进行算法落地，应用于以后的目标检测任务。

其中准确率与召回率是反相关的关系，也就是增加准确率时会降低召回率，增加召回率意味着会降低准确率。

无人的控制系统使用陀螺仪、加速度计、磁力计等传感器采集无人机飞行数据，通过滤波算法，姿态结算得到飞机实时飞行姿态，利用双闭环PID控制实现飞机的稳定飞行。

当四轴飞行器正常飞行时，突遇外力(大风等)或电磁干扰，有可能使得加速度传感器或磁力传感器采集到的数据失真，造成姿态解算出来的欧拉角错误。角度单环PID控制算法仅仅考虑了飞行器的角度信息，这种情况下，使系统很难稳定运行，因此加入角速度作为内环，角速度由陀螺仪采集数据输出，采集值受外界影响较小，抗干扰能力强，并且角速度变化灵敏，所以当受到外界的干扰时，恢复速度迅速。并且相当于无人机有两个控制器控制飞行器，它会比单个控制器控制更多的变量，使得无人机的适应能力和稳定性更强。

三、智能识别追踪水上救援无人机的创新性

具有自动性控制，更为智能化。无人机利用高清摄像头扫描落水者的具体位置，应用了人体视觉识别技术和DENSEPOSE人体姿态估计技术相结合，通过建立模型和人体姿态数据库，利用深度学习，再通过系统处理判断人员是否为溺水状态以及可以通过红外精准定位确定落水者位置，通过控制算法可以实现智能识别追踪。达成了从人员落水到无人机识别、估计、追踪、报警、救援全自动化进程，具有更高的救援效率。

抗干扰能力强。通过全方位的摄像头对周围环境以及人体图像进行分析处理，在导航系统应用了惯性导航原理，在其中加入了陀螺仪和气压传感器，并在四个轴杆位置分别设置了传感器，传感器将数据传输飞行控制系统，从而计算出环境的风向、风速、温度、湿度等影响，优化规划出最好的航行路线，避免了水上救援产品受天气、风速等自然状况的影响。而且飞控会将数据传输至基站，方便工作人员进行观察和分析。

四、结束语

智能识别和姿态估计的全自动追踪水上救援无人机具有精确性、高效性、快速性等优点，推动了我国水上救援快速发展。综上所述，通过对无人机智能识别水上救援系统的研究，可以更快的救起落水人员，可以发挥其灵活性和精准性，在使用过程中，需要对出现的各种故障要进行深度的剖析，这对提高救援系统的准确性和安全性有重要作用，同时可以对无人机智能识别水上救援系统深入研究提高重要保障。

五、参考文献

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[2]裴林;李东,旋翼无人机在水上救援中的应用研究,【J】,黑龙江科学,2018,32-33,32-33

[3]宋杰;闻佳,无人船技术在海事的应用,【J】,中国海事,2015,49-52,49-52

[4]彭鹏飞;陶维功,我国水上飞机的海事管理对策与建议,【J】,中国海事,2010,50-53,50-53

[5]王瑞强,消防无人机在灭火救援中的应用研究,【J】,今日消防,2022,41-43,41-43

作者简介：

宋竟绮 1999年8月13日 男 汉族 河北省黄骅市 本科 电气工程及其自动化

张立泽 2000年10月29日 男 河北省邢台市 本科 休闲体育

李瑾 2001年 女 汉族 重庆市开州区 本科

郭田田 1999年9月9日 男 汉族 河北省黄骅市 本科 电气工程及其自动化

郑佳骏 2000年10月24日 男 满族 河北省秦皇岛市 本科 电气工程及其自动化

项目来源：2021年大中学生科技创新能力培育项目

项目名称：基于Densepose技术水上救援无人机的系统研究