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申请/专利权人：华东交通大学
摘要：本发明公开了一种基于可见光与红外识别的无人机巡检方法，属于图像处理技术领域，构建现场监控系统和人员识别系统，在人员识别系统中建立RGB图像识别模块、红外图像识别模块和人员位置可信度计算模块，解决了通过对RGB图像和红外图像进行结合，提高图片中人体识别度的技术问题，本发明系统扩展性强，巡检灵活性高，增强识别的准确性和可靠性，人员识别精度高，提高识别的可靠性，减少误报，管理中心服务器可展示人员位置及其可信度，为巡检人员提供直观、可靠的决策支持。
主权项：1.一种基于可见光与红外识别的无人机巡检方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：构建现场监控系统和人员识别系统，现场监控系统获取现场拍摄的原始RGB图像和原始红外图像，并通过互联网将原始RGB图像和原始红外图像发送给人员识别系统进行处理；步骤2：在人员识别系统中建立RGB图像识别模块、红外图像识别模块和人员位置可信度计算模块；步骤3：RGB图像识别模块采用YOLO算法识别出原始RGB图像中的所有人体像素，为每一个人体构建一个RGB个人像素集合；步骤4：红外图像识别模块生成原始红外图像的灰度图，将灰度图中的像素进行温度映射，筛选出人体温度范围的像素，生成人体热量识别图像；步骤5：人员位置可信度计算模块根据以下公式对人员位置可信度进行计算： 其中，ηh∈[0，1]为可信度，PRGB，human，h表示编号为h的人的RGB像素集合，pRGB，human，h，i表示第h个人的像素集合中的第i个像素，H表示人体编号的集合，pIR，human，i表示人体热量识别图像中的像素；步骤6：预设一个可信度阈值，将可信度ηh与可信度阈值进行对比，判断出像素是否表示人体，人员识别系统展示图像中对人体的识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东交通大学 一种基于可见光与红外识别的无人机巡检方法
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