本發(fā)明涉及無人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種無需地面操控終端的無人機(jī)操控方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

傳統(tǒng)的無人機(jī)飛行是通過操作員手動操作無線遙控設(shè)備上的操作功能鍵或桿，控制無人機(jī)的飛行方向。但由于無人機(jī)在空中飛行時，容易受到應(yīng)用環(huán)境和其他干擾因素的影響，或容易受到操作員自身原因的影響，極有可能導(dǎo)致操作受到限制或不夠精準(zhǔn)。因此，通過無線遙控設(shè)備上的操作功能鍵或桿對無人機(jī)進(jìn)行飛行控制，對操作者的要求較高且操作復(fù)雜性較高。

因此，如何提升對無人機(jī)飛行控制的可操作性和可靠性是本領(lǐng)域技術(shù)人員需要解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種無需地面操控終端的無人機(jī)操控方法及系統(tǒng)，使得無人機(jī)能夠獲取操作者的手勢信息，并將其轉(zhuǎn)換成無人機(jī)可處理的飛行控制信號，執(zhí)行對應(yīng)的飛行。

本發(fā)明提供的一種無需地面操控終端的無人機(jī)操控方法，包括：接收操控者的手勢圖像；識別所述手勢圖像，并將其轉(zhuǎn)化為手勢號；將所述手勢號映射為對應(yīng)的飛行指令；根據(jù)所述飛行指令，執(zhí)行相應(yīng)的飛行動作；其中，識別所述手勢圖像并將其轉(zhuǎn)化為手勢號，又包括：提取所述手勢圖像的特征向量；利用檢測模型對所述特征向量進(jìn)行檢測分類，輸出對應(yīng)的手勢號；所述操作步驟全部在無人機(jī)側(cè)執(zhí)行。

優(yōu)選的，所述特征向量的提取包括：采用局部二值模式算法，遍歷所述手勢圖像中每個像素點(diǎn)，以每個所述像素點(diǎn)為中心像素點(diǎn)的第一計算單元作為基本計算單元，計算出每個所述像素點(diǎn)的特征值；將一個第一計算單元劃分成四個第二計算單元，分別對每個所述第二計算單元內(nèi)所有像素點(diǎn)的所述特征值進(jìn)行幾何平均計算，得到每個所述第二計算單元的特征值；由每個所述第二計算單元的特征值，計算得到所述一個第一計算單元的特征向量；根據(jù)步長遍歷所述手勢圖像中數(shù)個像素點(diǎn)，分別計算出所述數(shù)個像素點(diǎn)中的每一個作為中心像素點(diǎn)所形成的數(shù)個第一計算單元的數(shù)個特征向量；其中所述第一計算單元為一個n×n的像素點(diǎn)窗口。

優(yōu)選的，所述檢測模型是通過多個樣本圖像訓(xùn)練生成的svm多尺度多分類檢測模型，包括：提取預(yù)先收集的手勢識別樣本集的樣本圖像的特征向量；選用sigmoid核函數(shù)，將所述樣本圖像的特征向量映射到高維空間，在所述高維空間中進(jìn)行分類調(diào)整，形成最優(yōu)的支持向量。

優(yōu)選的，所述將一個第一計算單元劃分成四個第二計算單元的步驟，包括：將第一計算單元的中心像素點(diǎn)與第一計算單元左上角的一個像素點(diǎn)作為第一個第二計算單元的一組對角處的像素點(diǎn)；將第一計算單元的中心像素點(diǎn)與第一計算單元右上角的一個像素點(diǎn)作為第二個第二計算單元的一組對角處的像素點(diǎn)；將第一計算單元的中心像素點(diǎn)與第一計算單元右下角的一個像素點(diǎn)作為第三個第二計算單元的一組對角處的像素點(diǎn)；將第一計算單元的中心像素點(diǎn)與第一計算單元左下角的一個像素點(diǎn)作為第四個第二計算單元的一組對角處的像素點(diǎn)；其中，所述第二計算單元為一個的像素點(diǎn)窗口。

優(yōu)選的，所述步長的值至少為一個像素點(diǎn)且不超過所述手勢圖像內(nèi)橫向或縱向的像素點(diǎn)總個數(shù)，所述步長的值每增加一個像素點(diǎn)，相應(yīng)的所述第一計算單元的個數(shù)會減少。

優(yōu)選的，將所述手勢號映射為對應(yīng)的飛行指令的步驟，包括：根據(jù)數(shù)據(jù)配置表，查找所述手勢號對應(yīng)的飛行指令；其中，所述手勢號在數(shù)據(jù)配置表中通過自定義關(guān)聯(lián)對應(yīng)飛行指令，所述數(shù)據(jù)配置表為可實時擴(kuò)充的指令表。

優(yōu)選的，在對所述數(shù)據(jù)配置表進(jìn)行查找的過程中，如果在所述數(shù)據(jù)配置表內(nèi)未找到所述手勢號，則放棄所述手勢號；如果在所述數(shù)據(jù)配置表內(nèi)找到所述手勢號，則將所述手勢號對應(yīng)匹配的飛行指令，反饋至無人機(jī)。

一種無需地面操控終端的無人機(jī)操控系統(tǒng)，包括：接收單元，接收操控者的手勢圖像；識別單元，識別所述手勢圖像，并將其轉(zhuǎn)化為手勢號；轉(zhuǎn)換單元，將所述手勢號映射為對應(yīng)的飛行指令；執(zhí)行單元，根據(jù)所述飛行指令，執(zhí)行相應(yīng)的飛行動作；其中，所述識別單元又包括特征提取單元和手勢檢測識別單元，所述特征提取單元提取所述手勢圖像的特征向量；所述手勢檢測識別單元利用檢測模型對所述手勢圖像的特征向量進(jìn)行檢測分類，輸出對應(yīng)的手勢號；所述的全部單元都設(shè)置在無人機(jī)上。

優(yōu)選的，所述特征提取單元提取所述特征向量包括：采用局部二值模式算法，遍歷所述手勢圖像中每個像素點(diǎn)，以每個所述像素點(diǎn)為中心像素點(diǎn)的第一計算單元作為基本計算單元，計算出每個所述像素點(diǎn)的特征值；將一個第一計算單元劃分成四個第二計算單元，分別對每個所述第二計算單元內(nèi)所有像素點(diǎn)的所述特征值進(jìn)行幾何平均計算，得到每個所述第二計算單元的特征值；由每個所述第二計算單元的特征值，計算得到所述一個第一計算單元的特征向量；根據(jù)步長遍歷所述手勢圖像中數(shù)個像素點(diǎn)，分別計算出所述數(shù)個像素點(diǎn)中的每一個作為中心像素點(diǎn)所形成的數(shù)個第一計算單元的數(shù)個特征向量；其中所述第一計算單元為一個n×n的像素點(diǎn)窗口。

優(yōu)選的，所述檢測模型是通過多個樣本圖像訓(xùn)練生成的svm多尺度多分類檢測模型，包括：提取出預(yù)先收集的手勢識別樣本集的樣本圖像的特征向量；選用sigmoid核函數(shù)，將所述樣本圖像的特征向量映射到高維空間，在所述高維空間中進(jìn)行分類調(diào)整，形成最優(yōu)的支持向量。

優(yōu)選的，所述將一個第一計算單元劃分成四個第二計算單元的步驟，包括：將第一計算單元的中心像素點(diǎn)與第一計算單元左上角的一個像素點(diǎn)作為第一個第二計算單元的一組對角處的像素點(diǎn)；將第一計算單元的中心像素點(diǎn)與第一計算單元右上角的一個像素點(diǎn)作為第二個第二計算單元的一組對角處的像素點(diǎn)；將第一計算單元的中心像素點(diǎn)與第一計算單元右下角的一個像素點(diǎn)作為第三個第二計算單元的一組對角處的像素點(diǎn)；將第一計算單元的中心像素點(diǎn)與第一計算單元左下角的一個像素點(diǎn)作為第四個第二計算單元的一組對角處的像素點(diǎn)；其中，所述第二計算單元為一個的像素點(diǎn)窗口。

優(yōu)選的，所述步長的值至少為一個像素點(diǎn)且不超過所述手勢圖像內(nèi)橫向或縱向的像素點(diǎn)總個數(shù)，所述步長的值每增加一個像素點(diǎn)，相應(yīng)的所述第一計算單元的個數(shù)會減少。

優(yōu)選的，所述轉(zhuǎn)換單元將所述手勢號映射為對應(yīng)的飛行指令的步驟，包括：根據(jù)數(shù)據(jù)配置表，查找所述手勢號對應(yīng)的飛行指令；其中，所述手勢號在數(shù)據(jù)配置表中通過自定義關(guān)聯(lián)對應(yīng)飛行指令，所述數(shù)據(jù)配置表為可實時擴(kuò)充的指令表。

優(yōu)選的，在對所述數(shù)據(jù)配置表進(jìn)行查找的過程中，如果在所述數(shù)據(jù)配置表內(nèi)未找到所述手勢號，則放棄所述手勢號；如果在所述數(shù)據(jù)配置表內(nèi)找到所述手勢號，則將所述手勢號對應(yīng)匹配的飛行指令，反饋至無人機(jī)。

一種應(yīng)用所述無人機(jī)操控系統(tǒng)的無人機(jī)。

根據(jù)本發(fā)明所提供的無需地面操控終端的無人機(jī)操控方法，操作者無需使用操作終端進(jìn)行手勢識別，而是通過無人機(jī)直接獲取操作者的手勢信息，并直接在無人機(jī)側(cè)進(jìn)行識別，轉(zhuǎn)換為飛行指令，進(jìn)而執(zhí)行相應(yīng)的飛行動作，因此極大的降低了操作復(fù)雜性和對操作者的要求。

附圖說明

僅以例舉為目的，以下將參考附圖對本發(fā)明（包括附圖所示）的具體實施方式進(jìn)行說明，其中：

圖1為本發(fā)明實施例公開的一種無人機(jī)的操控方法流程圖；

圖2為本發(fā)明實施例公開的以3×3表示的第一計算單元為基本計算單元的示意圖；

圖3為本發(fā)明實施例公開的以3×3表示的第一計算單元劃分為四個第二計算單元的示意圖；

圖4為本發(fā)明實施例公開的以n×n表示的第一計算單元劃分為四個第二計算單元的示意圖；

圖5為本發(fā)明實施例公開的一種無人機(jī)的操控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步的詳細(xì)描述，通過參考附圖描述的實施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明實施例公開一種無需地面操控終端的無人機(jī)操控方法及系統(tǒng)，以實現(xiàn)對無人機(jī)的安全可靠控制。

參見圖1，本發(fā)明實施例公開一種無需地面操控終端的無人機(jī)操控方法流程圖，其步驟包括：

步驟s100，采集操控者的手勢圖像；

無人機(jī)上設(shè)置的攝像頭對操作者的手勢圖像進(jìn)行采集，其形成過程具體為：無人機(jī)上設(shè)置的攝像頭中的感光元件接收到視場內(nèi)的物體反射的光線，將光信號轉(zhuǎn)換為電信號，然后連接到圖像處理單元（isp），圖像處理單元對原始的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的處理，包括去馬賽克、圖像去燥、自動聚焦、自動曝光、伽馬矯正、白平衡、顏色空間、圖像縮放等一系列的預(yù)處理，最終得到正常的圖像流，供無人機(jī)內(nèi)的處理單元讀取相應(yīng)的幀數(shù)據(jù)，即待處理的圖像數(shù)據(jù)，供進(jìn)一步的處理。

所述手勢圖像包括基于操控者手勢識別的控制動作，不同的手勢圖像代表不同的操作功能，例如左右手臂移動，控制無人機(jī)對應(yīng)向左向右飛行；手臂前后移動，控制無人機(jī)對應(yīng)向前向后飛行；手臂上下移動，控制無人機(jī)對應(yīng)向上向下飛行，握拳控制無人機(jī)開始錄像；手指并攏伸直控制無人機(jī)降落；剪刀手控制無人機(jī)拍照，上述手勢信息及其所代表的飛行功能僅作為舉例說明，也可以有其它形式的手勢信息及與其對應(yīng)的飛行功能。

步驟s200，識別所述手勢圖像，并將其轉(zhuǎn)化為手勢號；

其中，識別所述手勢圖像并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號的過程具體如下：

步驟s201，提取所述手勢圖像的特征向量；

在本發(fā)明中，手勢圖像特征的提取主要是采用局部加權(quán)平均方法。該方法的優(yōu)點(diǎn)是過濾了一些訓(xùn)練樣本干擾，在大樣本量的情況下能夠獲得更好的數(shù)據(jù)識別模型。該局部加權(quán)平均方法具體如下：

首先采用局部二值模式（lbp，localbinarypattern）算法，以第一計算單元為基本的計算單元，遍歷并計算出采集的手勢圖像中每個像素點(diǎn)的特征值。

具體的，在基本的lbp算法中，在采集的手勢圖像內(nèi)以n×n的像素點(diǎn)窗口作為第一計算單元m1，計算出所述第一計算單元m1內(nèi)中心像素點(diǎn)的lbp值。如圖2所示，以一個3×3的像素點(diǎn)窗口表示的第一計算單元m1作為示例說明該步驟的處理過程。在一個3×3的第一計算單元m1內(nèi)，以所述第一計算單元m1內(nèi)的中心像素點(diǎn)為閾值，將與該中心像素點(diǎn)相鄰的周圍8個像素點(diǎn)的灰度值分別與該中心像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行比較，若相鄰的周圍像素點(diǎn)的灰度值大于中心像素點(diǎn)的灰度值，則該周圍像素點(diǎn)的位置被標(biāo)記為1，否則為0。這樣，一個3×3的第一計算單元m1內(nèi)除中心像素點(diǎn)外的周圍8個像素點(diǎn)經(jīng)比較可產(chǎn)生8位二進(jìn)制數(shù)值（通常轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制數(shù)即lbp碼），即得到上述第一計算單元m1內(nèi)的中心像素點(diǎn)的lbp值，其中，第一計算單元m1內(nèi)的中心像素點(diǎn)的lbp值的計算公式表示為：

；

其中，p表示第一計算單元m1內(nèi)中心像素點(diǎn)的周圍像素點(diǎn)的個數(shù)，gp表示第一計算單元m1內(nèi)除中心像素點(diǎn)外的周圍像素點(diǎn)的灰度值，gc表示第一計算單元m1內(nèi)中心像素點(diǎn)的灰度值，r表示第一計算單元m1內(nèi)像素點(diǎn)組成的內(nèi)切圓的直徑。

在計算出一個第一計算單元m1的中心像素點(diǎn)的lbp值后，以該第一計算單元m1的中心像素點(diǎn)為當(dāng)前起點(diǎn)向周圍的像素點(diǎn)遷移，可遷移至周圍的任意像素點(diǎn)，然后以遷移后所在位置處的像素點(diǎn)為新的中心像素點(diǎn)，形成一個新的3×3的第一計算單元m1，重新計算得到所述新的中心像素點(diǎn)的lbp值，依次類推，遍歷圖像中每個像素點(diǎn)即可分別算出圖像中每個像素點(diǎn)的特征值，并用這個值來反映該區(qū)域的紋理信息。

另外，在上述一個3×3的第一計算單元m1中，所述內(nèi)切圓是以中心像素點(diǎn)為圓心，以包括中心像素點(diǎn)在內(nèi)的3個直線排列的相鄰像素點(diǎn)的長度為內(nèi)切圓直徑。上述3×3的第一計算單元只是n×n的第一計算單元m1中的一個特例，為了適應(yīng)不同尺寸的紋理特征，并達(dá)到灰度和旋轉(zhuǎn)不變形的要求，所述3×3的第一計算單元m1可通過改變內(nèi)切圓的直徑r進(jìn)行擴(kuò)展，即所述內(nèi)切圓還可以中心像素點(diǎn)為內(nèi)切圓圓心，內(nèi)切圓直徑以包括中心像素點(diǎn)在內(nèi)的5個直線排列的相鄰像素點(diǎn)、7個直線排列的相鄰像素點(diǎn)、9個直線排列的相鄰像素點(diǎn)或更多等方式以此類推向外擴(kuò)展，從而形成不同尺寸n×n的像素點(diǎn)窗口。

其次，將一個第一計算單元劃分為四個第二計算單元，并分別對每一個第二計算單元進(jìn)行幾何平均計算，得到每一個第二計算單元的修正的lbp算子。

具體的，仍以3×3的像素點(diǎn)窗口表示的第一計算單元m1作為示例說明該步驟的處理過程，如圖3所示，在該3×3的像素點(diǎn)窗口表示的第一計算單元m1中，將中心像素點(diǎn)與第一計算單元m1左上角的一個像素點(diǎn)作為第一個第二計算單元r1的一組對角處的像素點(diǎn)；同理，將中心像素點(diǎn)與第一計算單元m1右上角的一個像素點(diǎn)作為第二個第二計算單元r2的一組對角處的像素點(diǎn)；將中心像素點(diǎn)與第一計算單元m1右下角的一個像素點(diǎn)作為第三個第二計算單元r3的一組對角處的像素點(diǎn)；將中心像素點(diǎn)與第一計算單元m1左下角的一個像素點(diǎn)作為第四個第二計算單元r4的一組對角處的像素點(diǎn)，因此圖3中所示的一個3×3的第一計算單元可依次劃分為四個第二計算單元，劃分得到的每個第二計算單元的規(guī)格是3×3的像素點(diǎn)窗口。然而，上述3×3的第一計算單元只是n×n的第一計算單元的一種特例。

通用的，對于n×n的像素點(diǎn)窗口表示的第一計算單元，如圖4所示，將其劃分為四個第二計算單元所采用的方法與上述3×3的第一計算單元的劃分方式相同，仍是將第一計算單元m1的中心像素點(diǎn)與第一計算單元m1左上角的一個像素點(diǎn)作為第一個第二計算單元r1的一組對角處的像素點(diǎn)，同理，將第一計算單元m1的中心像素點(diǎn)與第一計算單元m1右上角的一個像素點(diǎn)作為第二個第二計算單元r2的一組對角處的像素點(diǎn)；將第一計算單元m1的中心像素點(diǎn)與第一計算單元m1右下角的一個像素點(diǎn)作為第三個第二計算單元r3的一組對角處的像素點(diǎn)；將第一計算單元m1的中心像素點(diǎn)與第一計算單元m1左下角的一個像素點(diǎn)作為第四個第二計算單元r4的一組對角處的像素點(diǎn)，因此一個n×n的像素點(diǎn)窗口表示的第一計算單元被劃分仍可得到四個第二計算單元，并且每個第二計算單元的規(guī)格是一個的像素點(diǎn)窗口。

對于上述得到的其中任意一個第二計算單元，將所述第二計算單元內(nèi)包含的所有像素點(diǎn)進(jìn)行幾何平均計算，得到關(guān)于所述第二計算單元的一個特征值，即修正的lbp算子，其中，對于每一個第二計算單元，其特征值的計算表示如下：

其中，，表示一個第二計算單元中的一個像素點(diǎn)的lbp值，lr表示一個第二計算單元的修正的lbp算子，i表示一個第二計算單元內(nèi)的行數(shù)，j表示一個第二計算單元內(nèi)的列數(shù)。

按照上述計算方式，上述依次劃分得到的四個第二計算單元，通過上述計算可分別得到四個對應(yīng)的修正的lbp算子lr1、lr2、lr3和lr4。

再次，在所述第一計算單元內(nèi)，利用上述得到的4個第二計算單元的修正的lbp算子進(jìn)行計算，得到表示所述第一計算單元的特征向量，其計算式表示如下：

其中，本地整體結(jié)構(gòu)（los,localoverallstructure）表示第一計算單元的特征向量，表示經(jīng)驗參數(shù)，其具體值依據(jù)應(yīng)用模型具體設(shè)置。

在計算出一個上述第一計算單元的特征向量后，以該第一計算單元的中心像素點(diǎn)為當(dāng)前起點(diǎn)向周圍的像素點(diǎn)遷移，可遷移至周圍的任意像素點(diǎn)，然后以遷移后所在位置處的像素點(diǎn)為新的中心像素點(diǎn)，形成一個新的第一計算單元，按照上述劃分方法和計算方法計算出新的第一計算單元的特征向量，依次類推，遍歷手勢圖像中數(shù)個像素點(diǎn)即可分別得到以這些像素點(diǎn)為中心像素點(diǎn)的第一計算單元的特征向量。一個手勢圖像中數(shù)個第一計算單元的特征向量的集合則代表此手勢圖像的手勢圖像特征。其中，從一個像素點(diǎn)遷移至另一個像素點(diǎn)的步長l的選取會對算法的執(zhí)行效率產(chǎn)生重要影響，步長l的值最小為一個像素點(diǎn)，最大為n-1個像素點(diǎn)，n為手勢圖像內(nèi)橫向或縱向的像素點(diǎn)個數(shù)。步長l每增加1個像素點(diǎn)對應(yīng)遍歷時候的第一計算單元會減少到原來的1/2ⁿ倍，具體的步長大小要根據(jù)檢測手勢的大小和獲取的視頻幀的圖像尺寸而定，根據(jù)經(jīng)驗值多次試驗得出，步長過大會丟失部分第一計算單元的手勢圖像信息，步長過小對手勢圖像內(nèi)特征提取的計算量會過于龐大，且容易捕捉不到豐富的邊緣信息。

步驟s202，采用基于支持向量機(jī)（svm,supportvectormachine）多尺度多分類檢測模型對所述手勢信息進(jìn)行檢測識別，輸出對應(yīng)的手勢號。

所述svm多尺度多分類檢測模型是事先通過多個圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練形成的，其生成過程具體如下：

事先收集手勢識別樣本集，其中收集的手勢識別樣本集中，包括正樣本集和負(fù)樣本集，正樣本集指的是具有手勢的一定數(shù)量的樣本圖像，負(fù)樣本集指的是沒有手勢的樣本圖像。依次加載所述正負(fù)樣本集，按照步驟s201中所述的計算方法，計算得到樣本集中每個樣本圖像內(nèi)數(shù)個第二計算單元的特征向量，這些特征向量構(gòu)成集合，即為最終的每個樣本圖像的特征向量。

用svm分類訓(xùn)練方法進(jìn)行訓(xùn)練，加載上面得到的樣本圖像的特征向量，選用sigmoid核函數(shù)，將所述樣本圖像的特征向量的特征數(shù)據(jù)映射到高維空間，在所述高維空間中進(jìn)行分類調(diào)整，計算得到支持向量，即形成手勢識別模型。

用上述形成的手勢識別模型對無人機(jī)采集的所述手勢圖像的特征向量進(jìn)行分類標(biāo)注，得到所述手勢圖像對應(yīng)的手勢號，所述手勢號對應(yīng)的為二進(jìn)制形式的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。

步驟s300，將所述手勢號映射成對應(yīng)的飛行指令，發(fā)送給無人機(jī)；

無人機(jī)的處理單元內(nèi)部具有一個數(shù)據(jù)配置表，所述處理單元根據(jù)所述手勢號對所述數(shù)據(jù)配置表進(jìn)行查詢，查找所述手勢號所映射的飛行指令。其中，在數(shù)據(jù)配置表中，每一個手勢號通過自定義關(guān)聯(lián)對應(yīng)一個飛行指令，在對所述數(shù)據(jù)配置表進(jìn)行查找的過程中，如果在該數(shù)據(jù)配置表內(nèi)未找到該手勢號，則放棄該手勢號；如果在該數(shù)據(jù)配置表內(nèi)找到該手勢號，則將該手勢號對應(yīng)匹配的飛行指令，反饋至無人機(jī)的處理單元。該配置表為可實時擴(kuò)充的指令表，可隨著識別手勢號的增加而增加配置表，所述擴(kuò)充是指預(yù)先往存儲rom中追加新的手勢號與新的飛行指令的配對關(guān)系。

操作者連續(xù)執(zhí)行多個手勢時，可依次生成多個手勢號，并根據(jù)數(shù)據(jù)配置表相應(yīng)映射成多個飛行指令。

步驟s400，無人機(jī)根據(jù)所述飛行指令，執(zhí)行相應(yīng)的飛行動作或其它動作。

無人機(jī)的處理單元接收到飛行指令后，將數(shù)字化的飛行控制協(xié)議轉(zhuǎn)換成飛行器件支持的控制信號，控制相應(yīng)的飛行器件運(yùn)行。其中，所述飛行器件包括飛機(jī)上各硬件結(jié)構(gòu)和軟件控制等。

綜上所述，當(dāng)操作員通過手勢對無人機(jī)進(jìn)行遙控時，無線遙控終端上的采集器采集操控者的手勢信息，識別所述手勢信息，并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，將所述手勢號轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的飛行指令，發(fā)送給無人機(jī)，無人機(jī)執(zhí)行該飛行指令。

與上述方法實施例相對應(yīng)，本發(fā)明還提供了一種無需地面操控終端的無人機(jī)操控系統(tǒng)1。

參見圖5，本發(fā)明實施例公開的一種無需地面操控終端的無人機(jī)操控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖，包括：

接收單元10，用于接收無人機(jī)相機(jī)采集的操作員的手勢圖像；

識別單元20，用于識別采集的手勢圖像，并將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字形式的手勢號；

其中，所述識別單元20又包括特征提取單元21和手勢檢測識別單元22，特征提取單元21用于將手勢圖像轉(zhuǎn)化成特征向量；所述手勢檢測識別單元22用于將所述特征向量進(jìn)行分類標(biāo)注，輸出相應(yīng)的手勢號。

轉(zhuǎn)換單元30，用于將所述手勢號轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的飛行指令，反饋給無人機(jī)；

執(zhí)行單元40，根據(jù)所述飛行指令，執(zhí)行相應(yīng)的飛行動作。

本領(lǐng)域技術(shù)人員在考慮說明書及實踐這里公開的發(fā)明后，將容易想到本發(fā)明的其它實施方案。本申請旨在涵蓋本發(fā)明的任何變型、用途或者適應(yīng)性變化，這些變型、用途或者適應(yīng)性變化遵循本發(fā)明的一般性原理并包括未公開的本技術(shù)領(lǐng)域中的公知常識或慣用技術(shù)手段。說明書和實施例僅被視為示例性的，本發(fā)明的真正范圍和精神由下面的權(quán)利要求指出。

應(yīng)當(dāng)理解的是，本發(fā)明并不局限于上面已經(jīng)描述并在附圖中示出的精確結(jié)構(gòu)，并且可以在不脫離其范圍進(jìn)行各種修改和改變。本發(fā)明的范圍僅由所附的權(quán)利要求來限制。