基于人像分割的智能搜救无人机系统设计

为了在确保救援人员安全的同时,迅速有效地开展野外搜救任务,对搜救方式的选择变得非常重要。针对传统搜救系统消耗人力大、搜索效率低等弊端,提出了一种无人机智能搜救系统。系统分为自动控制、图像拼接和人像检测三个子系统。控制系统保证无人机依照指定路线安全飞行,实时地采集并回传图像;图像拼接系统将回传的图像通过ORB特征提取算法合成大型高清航拍影像,以便救援人员能在最短的时间内根据遇难者所在地的地形和环境特点规划最优的救援路线。人像检测系统使用谷歌最新的语义分割模型DeepLab V3+神经网络进行人像分割,以实现人像检测的功能。该神经网络运行速度快、精度高、对截断人像识别效果较好,适用于野外救援等紧急情况的实时应用场景。经过多次实验,结果表明该无人机搜救系统测试稳定,识别准确率高,能在多种复杂的野外环境中发挥较好的救援作用。