无人机凭借其灵活性在警用反恐侦察领域正发挥愈来愈大的作用,通过无人机航拍对恐怖分子进行行为识别是一种十分有效的侦察手段。依靠人工操作的无人机侦察存在效率低下、准确率低等问题。由于无人机飞行拍摄行人尺寸小,同时行人角度不停变化,因此基于计算机视觉的算法对人体行为识别能力不足,难以区分站立、奔跑等运动状态。针对上述问题,本论文研发了基于无人机航拍的人体行为识别软件,对于增加警用侦察手段、提高无人机侦察能力具有较好的工程意义和理论研究价值。本论文基于搭载有昇腾310处理器的Atlas 200DK嵌入式设备研发了基于无人机航拍的人体行为识别软件,实现了实时视频处理分发与人体行为识别,能够识别无人机航拍视角下人体站立、奔跑、匍匐、据枪行为。软件基于模块化设计,分为采集模块、算法模块、编码模块和推流模块。其中采集模块通过机载摄像头采集无人机航拍视频;推流模块基于RTMP协议实现网络视频流的传输;编码模块基于昇腾310处理器提供的硬件编码加速能力实现H.264视频流编码;算法模块基于YOLOv5实现目标检测,采用Mosaic数据增强方法扩充小目标数据集,通过对不同尺度特征层的loss添加平衡系数,加强其对小目标的辨识能力,采用Focal Loss完成识别任务。基于Deep SORT算法,采用特征匹配和卡尔曼滤波方式实现多目标跟踪算法。基于带门控循环单元的循环神经网络实现人体行为识别算法,通过注意力机制加强人体关键点特征,加强对无人机航拍视角下行人站立、奔跑的识别能力,通过维持恒等映射保留枪支特征,加强对据枪状态的识别能力。系统测试表明,该软件实现了无人机航拍视角下对人体的专项行为识别,对站立、奔跑、匍匐、据枪的单帧识别准确率分别达到93%、85%、93%、80%,能满足实际使用需求。