本发明涉及无人机技术领域，更具体的说，是涉及一种无人机及存储介质。
背景技术
随着无人机技术的发展，无人机正日益广泛地应用于人们的生产生活之中，比如测绘、巡航监测等。随着无人机技术的蓬勃发展，市场上涌现出诸多关于无人机的应用案例。这些应用主要集中在地形测绘、地貌侦查、三维建模以及物流配送等方面。这些应用为大众的生产和生活带来了许多便利。
在旅游景点中，为了增强游客的旅游体验，一些景点往往会配有导游为游客介绍景点。然而由于导游工作人员培训周期长、雇佣成本高，使得很多景点单位望而却步。目前，已经有一些机构提出了一些基于机器人的方案来代替导游对景点进行讲解和介绍，但是机器人高昂的费用和相对单调的讲解方式使得该方案相比传统人工导游方案优势并不明显。无人机造价低廉，活动范围广泛，同时具有极高的展示效果，这使得无人机在景点导游领域中具有得天独厚的优势。相比传统的人工导游和机器人导游，无人机导游有着非常明显的优势，具有较高的应用潜力和商业价值。
虽然如此，但在景区中，无人机导游能做的仅仅只是带路及讲解，不能为游客做出临时路线变化，进而导致游客拥堵，影响游客的游玩体验。
技术实现要素：
本发明的目的是针对上述现有技术存在的缺陷，提供一种无人机景区游客滞留分析方法、系统、存储介质及一种无人机。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
第一方面，提供一种无人机景区游客滞留分析方法，所述方法包括步骤：
无人机定时巡航指定路段，获取指定路段的图像，根据指定路段的图像获取指定路段的人数；
按间隔时间获取指定路段的多张图像，将多张图像进行人像对比，获取人像的停留数据；
根据所述停留数据，判断滞留状态。
优选的，所述方法还包括：
在判断滞留状态后，计算各路段的滞留率。所述滞留率可以用于说明该路段的通畅程度，也可以用来说明该路段的游客流动情况。
优选的，所述按间隔时间获取指定路段的多张图像，将多张图像进行人像对比，获取人像的停留数据包括：
预设间隔时间，两次获取图像的时间间隔为所述间隔时间；
预设获取次数，根据预设的获取次数，获取到多张图像；
将多张图像进行人像识别，识别出相同的人像特征。
所述预设的间隔时间可以用于说明获取图像的周期，所述获取次数与所述间隔时间可以用于计算游客的停留时间，对多张图像进行人像识别，可以用于判断人是否处于停留状态。
优选的，所述根据所述停留数据，判断滞留状态包括：
根据相同的人像特征出现在多张图像中的次数达到预设的次数阈值，确定为滞留状态，并进行计数。这样，当多张图像中均出现了相同的人像特征，说明停留的时间够长，可以定义为滞留状态。
第二方面，提供一种无人机景区游客滞留分析系统，所述系统包括：
第一获取模块，用于无人机定时巡航指定路段，获取指定路段的图像，根据指定路段的图像获取指定路段的人数；
第二获取模块，用于按间隔时间获取指定路段的多张图像；
对比模块，用于将多张图像进行人像对比，获取人像的停留数据；
判断模块，用于根据所述停留数据，判断滞留状态。
优选的，所述系统还包括：
计算模块，用于在所述判断模块判断出滞留状态后，计算各路段的滞留率。通过所述计算模块计算出来的所述滞留率可以用于说明该路段的通畅程度，也可以用来说明该路段的游客流动情况。
优选的，所述第二获取模块包括：
间隔子模块，用于预设间隔时间，两次获取图像的时间间隔为所述间隔时间；
次数子模块，用于预设获取次数，根据预设的获取次数，获取到多张图像；
所述对比模块包括：
人像识别子模块，用于将多张图像进行人像识别，识别出相同的人像特征。
通过所述间隔子模块预设的间隔时间可以用于说明获取图像的周期，所述获取次数与所述间隔时间可以用于计算游客的停留时间，对多张图像进行人像识别，可以用于判断人是否处于停留状态。
优选的，所述判断模块包括：
计数子模块，用于在所述判断模块根据相同的人像特征出现在多张图像中的次数达到预设的次数阈值，确定为滞留状态时进行计数。
这样，通过所述人像识别子模块识别人像特征后，当多张图像中均出现了某个相同的人像特征，说明停留的时间够长，可以定义为滞留状态。通过计数子模块将其计为加1滞留人数，做成累加后可计算出滞留人数。
第三方面，提供一种无人机，包括：存储器、处理器和图像采集装置，其中，所述存储器用于存储可执行程序代码和数据，所述处理器用于调用所述存储器存储的可执行程序代码，执行以下步骤：
当无人机定时巡航指定路段时，控制所述图像采集装置获取指定路段的图像，根据指定路段的图像获取指定路段的人数；
控制所述图像采集装置按间隔时间获取指定路段的多张图像，将多张图像进行人像对比，获取人像的停留数据；
根据所述停留数据，判断滞留状态。
优选的，所述处理器还用于调用所述存储器存储的可执行程序代码，执行以下步骤：
在判断滞留状态后，计算各路段的滞留率。
优选的，所述处理器控制所述图像采集装置按间隔时间获取指定路段的多张图像，将多张图像进行人像对比，获取人像的停留数据的方式包括：
预设间隔时间，两次获取图像的时间间隔为所述间隔时间；
预设获取次数，根据预设的获取次数，控制所述图像采集装置获取到多张图像；
将多张图像进行人像识别，识别出相同的人像特征。
优选的，所述处理器根据所述停留数据，判断滞留状态的方式包括：
根据相同的人像特征出现在多张图像中的次数达到预设的次数阈值，确定为滞留状态，并进行计数。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
当无人机定时巡航指定路段时，获取指定路段的图像，根据指定路段的图像获取指定路段的人数；
按间隔时间获取指定路段的多张图像，将多张图像进行人像对比，获取人像的停留数据；
根据所述停留数据，判断滞留状态。
优选的，所述计算机程序被所述处理器执行时还实现以下步骤：
在判断出滞留状态后，计算各路段的滞留率。
优选的，所述处理器按间隔时间获取指定路段的多张图像，将多张图像进行人像对比，获取人像的停留数据的方式包括：
预设间隔时间，两次获取图像的时间间隔为所述间隔时间；
预设获取次数，根据预设的获取次数，获取到多张图像；
将多张图像进行人像识别，识别出相同的人像特征。
优选的，所述处理器根据所述停留数据，判断滞留状态的方式包括：
根据相同的人像特征出现在多张图像中的次数达到预设的次数阈值，确定为滞留状态，并进行计数。
本发明带来的有益效果：通过无人机对景区内的指定路段进行拍摄分析，得到指定路段中滞留游客的数据，从而为景区将游客分流提供数据支持，具有获取数据快，获取数据精准的特点。
附图说明
图1为本发明实施例的流程示意图；
图2为本发明一种实施例的流程示意图；
图3为本发明另一种实施例的流程图；
图4为本发明又一种实施例的方法流程图；
图5为本发明实施例的方法流程图；
图6为本发明实施例的停留数据获取流程图；
图7为本发明实施例的系统模块示意图；
图8为本发明实施例的无人机的结构示意图。
具体实施方式
下面描述本发明的优选实施方式，本领域普通技术人员将能够根据下文所述用本领域的相关技术加以实现，并能更加明白本发明的创新之处和带来的益处。
本发明提供了一种无人机景区游客滞留分析方法、系统、存储介质及无人机，为更清楚的说明本发明的发明意图，首先提出一种本发明的实施环境，本发明的实施环境包括：在景区巡航的多个无人机终端，所述无人机终端上搭载有采集模块，所述采集模块用于获取景区图像，所述采集模块可以是摄像头，所述无人机终端上还可以搭载图像处理模块，用于处理通过采集模块采集到的景区图像；所述实施环境还包括：设置在景区内的电子公告牌，所述电子公告牌上设置有显示模块，当然也可以是语音播报模块，用于提醒行人各路段中的滞留人数。
在一些可能的实施环境中，本发明的实施环境还可以包括：基站，在景区巡航的多个无人机终端通过将数据传输到基站，由基站进行处理，并将处理的数据发送到电子公告牌上进行通告。
如图1所示，第一方面，提供一种无人机景区游客滞留分析方法，所述方法包括步骤：
s1、无人机定时巡航指定路段，获取指定路段的图像，根据指定路段的图像获取指定路段的人数；进一步的，通过所述无人机上的摄像头对指定路段进行拍摄，获取到指定路段的图像，所述无人机可以指定多条路段同时进行拍摄，同时获取到多条指定路段的图像。
更进行一步，对指定路段的图像进行人像识别，识别出指定路段上的人数，具体的，因为一般景区的路段不会太长，所以在无人机的飞行高度范围内，是可以拍摄到整条路段上的人，可以通过抬高无人机的飞行高度，或者更长的路段上的人数，也可以通过降低无人机的飞行高度，获取到更清晰的图像，使在进行人像分析时，更快速的识别出人数。
s2、按间隔时间获取指定路段的多张图像，将多张图像进行人像对比，获取人像的停留数据；进一步的，在获取到指定路段的人数后，间隔一段时间再次对指定路段进行拍摄，再次获取拍摄图像，间隔相同的时间后，又一次对指定路段进行拍摄，其中，间隔时间可以由人为进行设定，拍摄的次数也可以由人为进行设定。
具体的，对多张图像中的每张图像进行人像识别，将每张图像的识别结果进行对比，获取停留的时间，比如，以1分钟为时间间隔，对指定路段进行拍摄5次为例，前后拍摄获取5张照片，用时4分钟，识别到一个相同人像在5张照片中出现的次数为两张照片以上出现，则可以认为该名游客停留时间至少为一分钟。
s3、根据所述停留数据，判断滞留状态。进一步的，当停留数据达到一个预定的值后，则定义这样的停留为滞留状态。同样的，以1分钟为时间间隔，对指定路段进行拍摄5次为例，前后拍摄获取5张照片，用时4分钟，识别到一个相同人像在5张照片中出现的次数为两张照片以上出现，则可以认为该名游客停留时间至少为一分钟，预定出现3张照片以上时为滞留状态，即是游客停留时间至少为两分钟。
整体来说，通过无人机对景区内的指定路段进行拍摄分析，得到指定路段中滞留游客的数据，从而为景区将游客分流提供数据支持，具有获取数据快，获取数据精准的特点。
如图2所示，作为一种可能的实施例，所述方法可以包括：
s1a、仅一台无人机定时巡航指定路段，获取指定路段的图像，根据指定路段的图像获取指定路段的人数；进一步的，通过所述无人机上的摄像头对指定路段进行拍摄，获取到指定路段的图像，所述无人机可以只对指定的一条路段进行拍摄，使拍摄到的图像更加清晰，更容易进行识别。
更进行一步，对指定路段的图像进行人像识别，识别出指定路段上的人数，具体的，因为一般景区的路段不会太长，所以在无人机的飞行高度范围内，是可以拍摄到整条路段上的人，可以通过抬高无人机的飞行高度，或者更长的路段上的人数，也可以通过降低无人机的飞行高度，获取到更清晰的图像，使在进行人像分析时，更快速的识别出人数。
s2a、按间隔时间获取指定路段的多张图像，将多张图像进行人像对比，获取人像的停留数据；进一步的，在获取到指定路段的人数后，间隔一段时间再次对指定路段进行拍摄，再次获取拍摄图像，间隔相同的时间后，又一次对指定路段进行拍摄，其中，间隔时间可以由人为进行设定，拍摄的次数也可以由人为进行设定。
具体的，对多张图像中的每张图像进行人像识别，将每张图像的识别结果进行对比，获取停留的时间，比如，以1分钟为时间间隔，对指定路段进行拍摄5次为例，前后拍摄获取5张照片，用时4分钟，识别到一个相同人像在5张照片中出现的次数为两张照片以上出现，则可以认为该名游客停留时间至少为一分钟。
s3a、根据所述停留数据，判断滞留状态。进一步的，当停留数据达到一个预定的值后，则定义这样的停留为滞留状态。同样的，以1分钟为时间间隔，对指定路段进行拍摄5次为例，前后拍摄获取5张照片，用时4分钟，识别到一个相同人像在5张照片中出现的次数为两张照片以上出现，则可以认为该名游客停留时间至少为一分钟，预定出现3张照片以上时为滞留状态，即是游客停留时间至少为两分钟。
如图3所示，作为另一种可能的实施例，所述方法可以包括：
s1b、至少一台无人机定时巡航指定路段，获取指定路段的图像，根据指定路段的图像获取指定路段的人数；进一步的，通过所述无人机上的摄像头对指定路段进行拍摄，获取到指定路段的图像，当指定的路段较长时，可以为该指定路段配置两台无人机进行拍摄。
更进行一步，通过两台无人机在同一飞行高度下获取两张互不重叠的图像，对指定路段的两张图像进行人像识别，识别出指定路段上的人数进行拼接，得到最终的人数，当然，因为一般景区的路段不会太长，所以在无人机的飞行高度范围内，是可以拍摄到整条路段上的人，可以通过抬高无人机的飞行高度，或者更长的路段上的人数，也可以通过降低无人机的飞行高度，获取到更清晰的图像，使在进行人像分析时，更快速的识别出人数。
s2b、两台无人机按间隔时间获取指定路段的两部分多张图像，将两部分多张图像进行人像对比，获取人像的停留数据；进一步的，在获取到指定路段的人数后，间隔一段时间再次对指定路段进行拍摄，再次获取拍摄图像，间隔相同的时间后，又一次对指定路段进行拍摄，其中，间隔时间可以由人为进行设定，拍摄的次数也可以由人为进行设定。
具体的，对多张图像中的每张图像进行人像识别，将每张图像的识别结果进行对比，获取停留的时间，比如，以1分钟为时间间隔，对指定路段进行拍摄5次为例，前后拍摄获取5张照片，用时4分钟，识别到一个相同人像在5张照片中出现的次数为两张照片以上出现，则可以认为该名游客停留时间至少为一分钟。
s3b、根据所述停留数据，判断滞留状态。进一步的，当停留数据达到一个预定的值后，则定义这样的停留为滞留状态。同样的，以1分钟为时间间隔，对指定路段进行拍摄5次为例，前后拍摄获取5张照片，用时4分钟，识别到一个相同人像在5张照片中出现的次数为两张照片以上出现，则可以认为该名游客停留时间至少为一分钟，预定出现3张照片以上时为滞留状态，即是游客停留时间至少为两分钟。
如图4所示，作为又一种可能的实施例，所述方法还可以包括：
s1c、一组无人机定时巡航指定路段，获取指定路段的图像，根据指定路段的图像获取指定路段的人数；进一步的，通过所述无人机上的摄像头对指定路段进行拍摄，获取到指定路段的图像，可以为指定的路段配置至少一组无人机进行拍摄，所述一组无人机至少包括两台无人机，分别一高一低进行飞行拍摄，获取两组不同的图像，使图像的识别更加精准。
更进行一步，对指定路段的图像进行人像识别，识别出指定路段上的人数，具体的，因为一般景区的路段不会太长，所以在无人机的飞行高度范围内，是可以拍摄到整条路段上的人，可以通过抬高无人机的飞行高度，或者更长的路段上的人数，也可以通过降低无人机的飞行高度，获取到更清晰的图像，使在进行人像分析时，更快速的识别出人数。
s2c、使用一组无人机按间隔时间获取指定路段的两组多张图像，将两组多张图像分别按组进行人像对比，获取两组人像的停留数据取平均值；进一步的，在获取到指定路段的人数后，间隔一段时间再次对指定路段进行拍摄，再次获取拍摄图像，间隔相同的时间后，又一次对指定路段进行拍摄，其中，间隔时间可以由人为进行设定，拍摄的次数也可以由人为进行设定。
具体的，对多张图像中的每张图像进行人像识别，将每张图像的识别结果进行对比，获取停留的时间，比如，以1分钟为时间间隔，对指定路段进行拍摄5次为例，前后拍摄获取5张照片，用时4分钟，识别到一个相同人像在5张照片中出现的次数为两张照片以上出现，则可以认为该名游客停留时间至少为一分钟。
s3c、根据所述停留数据，判断滞留状态。进一步的，当停留数据达到一个预定的值后，则定义这样的停留为滞留状态。同样的，以1分钟为时间间隔，对指定路段进行拍摄5次为例，前后拍摄获取5张照片，用时4分钟，识别到一个相同人像在5张照片中出现的次数为两张照片以上出现，则可以认为该名游客停留时间至少为一分钟，预定出现3张照片以上时为滞留状态，即是游客停留时间至少为两分钟。
如图5所示，在本发明实施例中，所述方法还包括：
s1d、无人机定时巡航指定路段，获取指定路段的图像，根据指定路段的图像获取指定路段的人数；进一步的，通过所述无人机上的摄像头对指定路段进行拍摄，获取到指定路段的图像，所述无人机可以指定多条路段同时进行拍摄，同时获取到多条指定路段的图像。
作为一种可能的实施例，所述无人机可以只对指定的一条路段进行拍摄，使拍摄到的图像更加清晰，更容易进行识别。
作为另一种可能的实施例，当指定的路段较长时，可以为该指定路段配置两台无人机进行拍摄。
作为又一种可能的实施例，可以为指定的路段配置至少一组无人机进行拍摄，所述一组无人机至少包括两台无人机，分别一高一低进行飞行拍摄，获取两组不同的图像，使图像的识别更加精准。
更进行一步，对指定路段的图像进行人像识别，识别出指定路段上的人数，具体的，因为一般景区的路段不会太长，所以在无人机的飞行高度范围内，是可以拍摄到整条路段上的人，可以通过抬高无人机的飞行高度，或者更长的路段上的人数，也可以通过降低无人机的飞行高度，获取到更清晰的图像，使在进行人像分析时，更快速的识别出人数。
s2d、按间隔时间获取指定路段的多张图像，将多张图像进行人像对比，获取人像的停留数据；进一步的，在获取到指定路段的人数后，间隔一段时间再次对指定路段进行拍摄，再次获取拍摄图像，间隔相同的时间后，又一次对指定路段进行拍摄，其中，间隔时间可以由人为进行设定，拍摄的次数也可以由人为进行设定。
具体的，对多张图像中的每张图像进行人像识别，将每张图像的识别结果进行对比，获取停留的时间，比如，以1分钟为时间间隔，对指定路段进行拍摄5次为例，前后拍摄获取5张照片，用时4分钟，识别到一个相同人像在5张照片中出现的次数为两张照片以上出现，则可以认为该名游客停留时间至少为一分钟。
s3d、根据所述停留数据，判断滞留状态。进一步的，当停留数据达到一个预定的值后，则定义这样的停留为滞留状态。同样的，以1分钟为时间间隔，对指定路段进行拍摄5次为例，前后拍摄获取5张照片，用时4分钟，识别到一个相同人像在5张照片中出现的次数为两张照片以上出现，则可以认为该名游客停留时间至少为一分钟，预定出现3张照片以上时为滞留状态，即是游客停留时间至少为两分钟。
s4d、在判断滞留状态后，计算各路段的滞留率。所述滞留率可以用于说明该路段的通畅程度，也可以用来说明该路段的游客流动情况。
具体的，根据滞留状态的人数，得到滞留人数，通过滞留人数与游客人数的比值，得到滞留率。
如图6所示，在本发明实施例中，所述按间隔时间获取指定路段的多张图像，将多张图像进行人像对比，获取人像的停留数据包括：
s21、预设间隔时间，两次获取图像的时间间隔为所述间隔时间；所述间隔时间可以设置为1分钟或是2分钟，当然，1分钟与2分钟只是举例进行说明，这并不是对本发明的限制，还可以是其他大于0的间隔时间。
s22、预设获取次数，根据预设的获取次数，获取到多张图像；所述获取次数可以是5次，10次等，当然，5次与10次只是举例说明，并不是对本性明后限制，在本发明中，还可以是其他大于1的次数选择。
s23、将多张图像进行人像识别，识别出相同的人像特征。进一步的，可以根据人像的轮廓特征进行识别，进而对多张图像的轮廓特征进行识别，将相同的轮廓特征进行标记。
当然，也可以是通过人像的服装等来进行识别。
所述预设的间隔时间可以用于说明获取图像的周期，所述获取次数与所述间隔时间可以用于计算游客的停留时间，对多张图像进行人像识别，可以用于判断人是否处于停留状态。
进一步的，当停留数据达到一个预定的值后，则定义这样的停留为滞留状态。同样的，以1分钟为时间间隔，对指定路段进行拍摄5次为例，前后拍摄获取5张照片，用时4分钟，识别到一个相同人像在5张照片中出现的次数为两张照片以上出现，则可以认为该名游客停留时间至少为一分钟，预定出现3张照片以上时为滞留状态，即是游客停留时间至少为两分钟。
在本发明实施例中，所述根据所述停留数据，判断滞留状态包括：
根据相同的人像特征出现在多张图像中的次数达到预设的次数阈值，确定为滞留状态，并进行计数。这样，当多张图像中均出现了相同的人像特征，说明停留的时间够长，可以定义为滞留状态。
如图7所示，第二方面，提供一种无人机景区游客滞留分析系统，所述系统包括：
第一获取模块1，用于无人机定时巡航指定路段，获取指定路段的图像，根据指定路段的图像获取指定路段的人数；所述第一获取模块1可以摄像头，通过摄像头拍摄指定路段的图像。
第二获取模块2，用于按间隔时间获取指定路段的多张图像；所述第二获取模块也可以是摄像头，当然，所述第二获取模块2可以独立的于所述第一获取模块1的第二摄像头，也可以与所述第一获取模块1共用的一个摄像头。
对比模块3，用于将多张图像进行人像对比，获取人像的停留数据；所述对比模块3可以带有处理器的图像识别装置。
判断模块4，用于根据所述停留数据，判断滞留状态。所述判断模块4可以一块处理芯片。
在本发明实施例中，所述系统还包括：
计算模块5，用于在所述判断模块判断出滞留状态后，计算各路段的滞留率。通过所述计算模块计算出来的所述滞留率可以用于说明该路段的通畅程度，也可以用来说明该路段的游客流动情况。所述计算模块5可以是一块具有计算功能的处理芯片。
在本发明实施例中，所述第二获取模块2包括：
间隔子模块，用于预设间隔时间，两次获取图像的时间间隔为所述间隔时间；所述间隔子模块可以是一个定时触发器，所述定时触发器被写入了多久触发一次的指令。
次数子模块，用于预设获取次数，根据预设的获取次数，获取到多张图像；所述次数子模块可以是一个次数编码器。
所述对比模块3包括：
人像识别子模块，用于将多张图像进行人像识别，识别出相同的人像特征。所述人像识别子模块可以一块用于人像识别的芯片。
通过所述间隔子模块预设的间隔时间可以用于说明获取图像的周期，所述获取次数与所述间隔时间可以用于计算游客的停留时间，对多张图像进行人像识别，可以用于判断人是否处于停留状态。
在本发明实施例中，所述判断模块4包括：
计数子模块，用于在所述判断模块根据相同的人像特征出现在多张图像中的次数达到预设的次数阈值，确定为滞留状态时进行计数。所述计数子模块可以是一个与所述判断模块4信号连接的计数器。
这样，通过所述人像识别子模块识别人像特征后，当多张图像中均出现了某个相同的人像特征，说明停留的时间够长，可以定义为滞留状态。通过计数子模块将其计为加1滞留人数，做成累加后可计算出滞留人数。
第三方面，本申请实施例还提供一种无人机，可以用于执行前述实施例提供的无人机景区滞留分析方法的部分或全部步骤。如图8所示，该无人机至少可以包括：存储器10、至少一个处理器20，例如cpu(centralprocessingunit，中央处理器)，至少一个图像采集装置30，用于采集视频图像，如摄像头。其中，存储器10、处理器20以及图像采集装置30可以通过一条或多条总线进行通信连接。本领域技术人员可以理解，图8中示出的无人机的结构并不构成对本发明实施例的限定，它既可以是总线形结构，也可以是星型结构，还可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
其中，存储器10可以是高速ram存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器10可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器20的存储装置。存储器10可以用于存储可执行程序代码和数据，本发明实施例不作限定。
在图8所示的无人机中，处理器20可以用于调用存储器10存储的可执行程序代码，执行以下步骤：
当无人机定时巡航指定路段时，控制图像采集装置30获取指定路段的图像，根据指定路段的图像获取指定路段的人数；
控制图像采集装置30按间隔时间获取指定路段的多张图像，将多张图像进行人像对比，获取人像的停留数据；
根据停留数据，判断滞留状态。
可选的，处理器20还可以用于调用存储器10存储的可执行程序代码，执行以下步骤：
在判断滞留状态后，计算各路段的滞留率。
可选的，处理器20控制图像采集装置30按间隔时间获取指定路段的多张图像，将多张图像进行人像对比，获取人像的停留数据的方式可以包括：
预设间隔时间，两次获取图像的时间间隔为间隔时间；
预设获取次数，根据预设的获取次数，控制图像采集装置30获取到多张图像；
将多张图像进行人像识别，识别出相同的人像特征。
可选的，处理器20根据停留数据，判断滞留状态的方式可以包括：
根据相同的人像特征出现在多张图像中的次数达到预设的次数阈值，确定为滞留状态，并进行计数。
实施图8所示的无人机，通过无人机对景区内的指定路段进行拍摄分析，得到指定路段中滞留游客的数据，从而为景区将游客分流提供数据支持，具有获取数据快，获取数据精准的特点。
第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时可以实现以下步骤：
当无人机定时巡航指定路段时，获取指定路段的图像，根据指定路段的图像获取指定路段的人数；
按间隔时间获取指定路段的多张图像，将多张图像进行人像对比，获取人像的停留数据；
根据停留数据，判断滞留状态。
可选的，该计算机程序被处理器执行时还可以实现以下步骤：
在判断出滞留状态后，计算各路段的滞留率。
可选的，处理器按间隔时间获取指定路段的多张图像，将多张图像进行人像对比，获取人像的停留数据的方式可以包括：
预设间隔时间，两次获取图像的时间间隔为间隔时间；
预设获取次数，根据预设的获取次数，获取到多张图像；
将多张图像进行人像识别，识别出相同的人像特征。
可选的，处理器根据停留数据，判断滞留状态的方式可以包括：
根据相同的人像特征出现在多张图像中的次数达到预设的次数阈值，确定为滞留状态，并进行计数。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的
另外，在本申请各个实施例中的处理器、芯片可以集成在一个处理单元中，也可以是单独物理存在，也可以两个或两个以上硬件集成在一个单元中。计算机可读存储介质或计算机可读程序可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：read-onlymemory，简称：rom)、随机存取器(英文：randomaccessmemory，简称：ram)、磁盘或光盘等。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施方式只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。