(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210900821.5 (22)申请日 2022.07.28 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114979497 A (43)申请公布日 2022.08.30 (73)专利权人 深圳联和智慧科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区粤海街 道高新区社区科技南路16号深圳湾 科 技生态园11栋A2805 (72)发明人 杨翰翔　付正武　 (74)专利代理 机构 广州博联知识产权代理有限 公司 44663 专利代理师 梁志标 (51)Int.Cl. H04N 5/232(2006.01) H04N 5/225(2006.01) H04N 7/18(2006.01)G05D 1/10(2006.01) B64C 39/02(2006.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/62(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 40/16(2022.01) (56)对比文件 CN 111405242 A,2020.07.10 CN 111523397 A,2020.08.1 1 CN 109996039 A,2019.07.09 CN 106991396 A,2017.07.28 CN 114785951 A,202 2.07.22 CN 20980 5977 U,2019.12.17 CN 113053105 A,2021.0 6.29 JP 2011009893 A,201 1.01.13 审查员 彭鹏翔 (54)发明名称 一种基于杆载的无人机联动跟踪 方法、 系统 及云平台 (57)摘要 本申请提供一种基于杆载的无人机联动跟 踪方法、 系统及云平台， 首先， 根据接收的智慧灯 杆周边的图像画面及摄像设备的图像拍摄角度 得到所述智慧灯杆所在监控区域的区域监控画 面； 然后， 对区域监控画面中的目标对象进行分 析得到运动信息； 最后， 在目标对象离开智慧灯 杆所在监控区域时， 根据目标对象离开智慧灯杆 所在监控区域的方向及运动速度生成控制参数 以控制所述杆载无人机对目标对象进行跟踪。 如 此， 可以在目标对象脱离智慧灯杆上摄像设备的 监控区域时， 通过智慧灯杆上配置的杆载无人机 对目标对象进行持续跟踪， 以避免智慧灯杆因摄 像设备的监控区域有 限导致目标对象容易丢失 的问题， 拓展智慧灯杆的监控区域范围， 提升智 慧灯杆的监控能力。 权利要求书6页 说明书14页 附图3页 CN 114979497 B 2022.11.08 CN 114979497 B 1.一种基于杆载的无人机联动跟踪方法， 其特征在于， 所述方法应用于与智慧灯杆中 的摄像设备及杆 载无人机通信的云平台， 所述方法包括： 获取所述摄像设备实时拍摄的所述智慧灯杆周边的图像画面及所述摄像设备的图像 拍摄角度； 根据接收的所述智慧灯杆周边的图像画面及所述摄像设备的图像拍摄角度得到所述 智慧灯杆 所在监控区域的区域 监控画面； 检测所述 区域监控画面中是否包括预先配置的目标对象， 若检测所述 区域监控画面中 存在所述 目标对象， 则对所述区域监控画面中的所述 目标对象进行分析得到运动信息， 其 中， 所述运动信息包括 运动轨迹及运动速度； 根据所述目标对象的运动信息判定所述目标对象是否离开所述智慧灯杆所在监控区 域， 若判定所述目标对 象离开所述智慧灯杆所在监控区域， 则获取所述 目标对象离开智慧 灯杆所在监控区域的方向及运动速度， 根据目标对象离开智慧灯杆所在监控区域的方向及 运动速度生成控制参数以控制所述杆 载无人机对所述目标对象进行跟踪； 所述获取所述摄像设备实时拍摄的所述智慧灯杆周边的图像画面及所述摄像设备的 图像拍摄角度的步骤之前， 所述方法还包括调整所述摄像设备的拍摄参数 的步骤， 所述步 骤包括： 调整所述摄像设备的拍摄参数， 所述拍摄参数包括所述摄像设备与地面之间的俯仰角 及所述摄 像设备与地 面之间的高度； 根据所述摄 像设备与地 面之间的俯仰角及高度得到所述摄 像设备对应的拍摄视距； 控制所述摄像设备拍摄所述智慧灯杆周边的图像画面及所述摄像设备的图像拍摄角 度， 并接收所述摄 像设备发送的所述图像画面及对应的图像拍摄角度； 根据所述图像画面及对应的图像拍摄角度检测是否能得到所述智慧灯杆周边监控区 域的区域 监控画面； 若不能得到所述智慧灯杆周边监控区域的区域监控画面， 则 重新调整所述摄像设备的 拍摄参数， 若能得到所述智慧灯杆周边监控区域的区域监控画面， 从所述区域监控画面中 检测是否存在靠近所述区域监控画面边缘的验证对 象， 其中， 所述验证对 象为预先设置于 所述智慧灯杆周边 监控区域的物体； 若检测到所述区域监控画面中存在验证对象位于所述区域监控画面的边缘， 对所述验 证对象进行识别， 若无法识别所述验证对 象中的设定对 象特征， 则重新调整所述摄像设备 的拍摄参数； 若能识别所述验证对象的设定对象特征则完成对所述摄像设备的拍摄参数的 调整， 其中， 所述验证对象及所述设定对象特 征预先配置在所述云平台 中； 所述对所述区域 监控画面中的所述目标对象进行分析 得到运动信息的步骤， 包括： 获取所述区域 监控画面中拍摄时间不同的在先监控画面以及后续 监控画面； 检测所述在先监控画面及所述后续 监控画面中是否存在对象检测框； 若所述在先监控画面及所述后 续监控画面均存在对象检测框， 确定所述在先监控画面 中的第一对象检测框以及所述后续 监控画面中的第二对象检测框； 对所述第一对象检测框中的目标对象与所述第二对象检测框中的目标对象进行相似 度匹配； 若相似度匹配成功， 则根据所述在先监控画面中的第一对象检测框的位置、 所述后续权　利　要　求　书 1/6 页 2 CN 114979497 B 2监控画面中的第二对象检测框的位置、 所述在先监控画 面及所述后续监控画 面的拍摄时间 得到运动信息； 所述确定所述在先监控画面中的第一对象检测框以及所述后续监控画面中的第二对 象检测框的步骤， 包括： 将所述在先监控画面和所述后续监控画面输入相似对象轨迹跟随模型， 其中， 所述相 似对象轨迹跟随模型包括对象位置确定 子模型和对象轨 迹跟随子模型； 通过所述对象位置确定子模型确定所述在先监控画面中的第一对象检测框， 其中， 所 述对象位置确定子模型利用样本对进 行训练得到对应的子模型参数， 所述样本对包括样本 画面以及所述样本画面中对象检测框的特 征信息； 通过所述对象轨迹跟随子模型确定所述后续监控画面中的第二对象检测框， 其中， 所 述对象轨 迹跟随子模型采用与所述对象位置确定 子模型相同的子模型参数； 对所述第一对象检测框中的目标对象与所述第二对象检测框中的目标对象进行相似 度匹配， 包括： 利用所述相似对象轨迹跟随模型中的目标对象识别层确定所述第一对象检测框的在 先目标对象信息参数； 利用所述相似对象轨迹跟随模型中的跟随对象识别层确定所述第二对象检测框的后 续目标对象信息参数； 所述相似对象轨迹跟随模型根据所述在先目标对象信息参数与所述后续目标对象信 息参数， 确定所述第一对象检测框中的目标对象与所述第二对象检测框中的目标对象之间 的差异参数； 将所述差异参数与 预设的差异参数阈值进行比较， 若所述差异参数小于所述预设的差 异参数阈值， 则判定所述第一对象检测框中的目标对象与所述第二对象检测框中的目标对 象相似度匹配成功， 反之， 则判定所述第一对 象检测框中的目标对 象与所述第二对 象检测 框中的目标对象相似度匹配不成功； 所述通过所述对象位置确定子模型确定所述在先监控画面中的第一对象检测框的步 骤， 包括： 利用所述对象位置确定子模型， 将所述在先监控画面进行设定次数的在先欠采样处 理， 得到所述设定次数 的在先画面样本； 所述设定次数 的在先欠采样处理的欠采样参数不 同； 针对每个在先画面样本， 所述对象位置确定子模型确定所述在先画面样本 中第一对象 检测框的特 征信息； 所述通过所述对象轨迹跟随子模型确定所述后续监控画面中的第二对象检测框的步 骤， 包括： 利用所述对象轨迹跟随子模型， 将所述后续监控画面进行设定次数的后续欠采样处 理， 得到所述设定次数 的后续画面样本； 所述后续欠采样处理的欠采样参数与所述在先欠 采样处理的欠采样参数一 一对应； 针对每个后 续画面样本， 所述对象轨迹跟随子模型确定所述后续画面样本 中第二对象 检测框的特 征信息； 根据所述在先画面样本中第一对象检测框的特征信息与所述后续画面样本中第二对权　利　要　求　书 2/6 页 3 CN 114979497 B 3