一种无人机防御智能决策方法及系统、服务器及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种无人机防御智能决策方法及系统、服务器及介质，其首先捕捉移动目标，根据移动目标的飞行姿态计算移动目标为无人机概率的预判概率；在无人机概率的预判概率达到预设概率时，基于雷达探测的移动目标位置信息对移动目标进行跟踪，并基于跟踪图像对移动目标进行图像识别，计算移动目标为无人机的精准概率；建立移动目标威胁度预估模型，基于移动目标为无人机的精准概率对移动目标的威胁度进行预估；根据移动目标威胁度的预估结果对移动目标进行干扰。通过设置预判步骤和精判步骤，将对移动目标的识别过程进行阶梯划分，且通过在精确识别之前设置预判断，减少了目标虚警概率，同时减少了系统的数据运算负载，并提高了无人机防御效率。高了无人机防御效率。高了无人机防御效率。

【技术实现步骤摘要】
一种无人机防御智能决策方法及系统、服务器及介质


[0001]本专利技术涉及反无人机
，尤其是涉及一种无人机防御智能决策 方法及系统、服务器及介质。

技术介绍

[0002]近年来，随着低空空域的开放和无人机的普及，无人机在航拍、测绘、 救援、快递等领域已获得越来越广泛的应用，且应用领域不断扩展，随着 使用难度的不断降低，无人机在给人们生产生活带来巨大便利的同时也带 来了一些安全危害。但是在无人机识别的过程中，经常会因为飞鸟或其他 掠过监测领域上空的干扰物造成无人机错误判断，且对这些干扰物的识别 为系统产生了大量的数据运算负载，存在大量目标虚警的问题，严重影响 无人机的识别效率。

技术实现思路

[0003]本专利技术提出一种无人机防御智能决策方法及系统、服务器及介质，以 克服上述技术不足。
[0004]为达到上述技术目的，本专利技术的技术方案第一方面提供一种无人机防 御智能决策方法，其包括如下步骤：
[0005]捕捉移动目标，根据移动目标的飞行姿态计算移动目标为无人机概率 的预判概率；
[0006]在无人机概率的预判概率达到预设概率时，基于雷达探测的移动目标 位置信息对移动目标进行跟踪，并基于跟踪图像对移动目标进行图像识别， 计算移动目标为无人机的精准概率；
[0007]建立移动目标威胁度预估模型，基于移动目标为无人机的精准概率对 移动目标的威胁度进行预估；
[0008]根据移动目标威胁度的预估结果对移动目标进行干扰。
[0009]本专利技术第二方面提供一种无人机防御智能决策系统，其包括如下功能 模块：
[0010]移动目标预判模块，用于捕捉移动目标，根据移动目标的飞行姿态计 算移动目标为无人机概率的预判概率；
[0011]移动目标识别模块，用于在无人机概率的预判概率达到预设概率时， 基于雷达探测的移动目标位置信息对移动目标进行跟踪，并基于跟踪图像 对移动目标进行图像识别，计算移动目标为无人机的精准概率；
[0012]预估威胁模块，用于建立移动目标威胁度预估模型，基于移动目标为 无人机的精准概率对移动目标的威胁度进行预估；
[0013]移动目标干扰模块，用于根据移动目标威胁度的预估结果对移动目标 进行干扰。
[0014]本专利技术第三方面提供一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所 述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述 计算机程序时实现上述一
种无人机防御智能决策方法的步骤。
[0015]本专利技术第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储 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上述一种无 人机防御智能决策方法的步骤。
[0016]与现有技术相比，本专利技术通过根据移动目标的飞行姿态对移动目标是 否为无人机进行预判断，然后根据对预判概率超过预设概率的移动目标进 行精准的跟踪识别，从而将对移动目标的识别过程进行阶梯划分，通过在 精确识别之前设置预判断，减少了目标虚警概率，同时减少了系统的数据 运算负载，并提高了无人机防御效率。
附图说明
[0017]图1是本专利技术实施例所述的一种无人机防御智能决策方法的流程框图；
[0018]图2是本专利技术实施例所述的一种无人机防御智能决策系统的模块框图。
具体实施方式
[0019]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图 及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体 实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0020]如图1所示，本专利技术的实施例提供了一种无人机防御智能决策方法， 其包括如下步骤：
[0021]S1、捕捉移动目标，根据移动目标的飞行姿态计算移动目标为无人机 概率的预判概率。
[0022]首先设置监测领域没有任何干扰物的图片为基准场景图片，实时采集 监测领域的场景图片，将采集的场景图片与基准场景图片进行比对，判断 识别是否存在移动目标，如果发现移动目标，则基于移动目标飞行高度因 素、移动目标飞行速度因素、移动目标飞行方向突变因素对移动目标是否 是无人机进行预判断。
[0023]移动目标为为无人机的预判概率P＝P1+P2+P3。其中，P1为移动目标飞 行高度因素，P2为移动目标飞行速度因素，P3为移动目标飞行方向突变因 素。所述移动目标飞行高度因素、移动目标飞行速度因素、移动目标飞行 方向突变因素的选值可以根据经验设定，例如当移动目标飞行高度在0到 500米之间时，P1＝0.4，否则P1＝0；当移动目标飞行速度在0到20米每秒 之间时，P2＝0.3，否则P2＝0；在一个观测周期内，如果移动目标飞行方向 突变，P3＝0，否则P3＝0.3。上述飞行高度区间及飞行速度区间可根据应用 场景灵活调配。
[0024]其中，所述移动目标飞行方向突变的判读方法如下：
[0025]采集移动目标相邻时刻的飞行速度矢量；计算得到相邻时刻的飞行速 度矢量在水平方向投影夹角；判断相邻时刻的飞行速度矢量在水平方向投 影夹角是否大于预设的突变夹角阈值，若大于，则判断移动目标飞行方向 发生突变。具体的，所述相邻时刻的飞行速度矢量在水平方向投影夹角θ的 计算公式如下：
[0026][0027]其中，为V0在水平方向投影与正北方向夹角，为V1在水平方向 投影与正北方向夹角，V0为T0时刻移动目标飞行速度，V1为下一秒T1时刻 移动目标飞行速度。根据经验
可以设定：若θ＞60，则判读移动目标飞行 方向发生突变。
[0028]S2、在无人机概率的预判概率达到预设概率时，基于雷达探测的移动 目标位置信息对移动目标进行跟踪，并基于跟踪图像对移动目标进行图像 识别，计算移动目标为无人机的精准概率。
[0029]可以根据经验值设定预设概率为40％至100％，则当移动目标为无人机 的预判概率未达到40％时，判断其不是无人机，当移动目标为无人机的预判 概率在40％至100％之间时，判断移动目标为无人机的概率较大，则进一步 基于雷达探测的目标位置信息，自动调度转台光电无人机检测跟踪仪器跟 踪该移动目标，并采集光电跟踪视频，然后利用训练好的神经网络模型对 光电跟踪视频中包含无人机的跟踪图像进行无人机识别，计算出移动目标 为无人机的精准概率。
[0030]所述神经网络模型的训练方法如下：
[0031]采集大量包含不同类型无人机的基础训练图片，将无人机的基础训练 图片输入至神经网络模型中；
[0032]使用边缘检测算子对基础训练图片进行边缘检测，将无人机图像自基 础训练图片中提取出来；
[0033]自无人机图像中提取得到无人机图像特征，根据无人机图像特征对神 经网络模型进行训练，得到训练好的无人机识别模型；
[0034]采用训练好的无人机识别模型对跟踪图像进行无人机识别。
[0035]S3、建立移动目标威胁度预估模型，基于移动目标为无人机的精准概 率对移动目标的威胁度进行预估。
[0036]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人机防御智能决策方法，其特征在于，包括如下步骤：捕捉移动目标，根据移动目标的飞行姿态计算移动目标为无人机概率的预判概率；在无人机概率的预判概率达到预设概率时，基于雷达探测的移动目标位置信息对移动目标进行跟踪，并基于跟踪图像对移动目标进行图像识别，计算移动目标为无人机的精准概率；建立移动目标威胁度预估模型，基于移动目标为无人机的精准概率对移动目标的威胁度进行预估；根据移动目标威胁度的预估结果对移动目标进行干扰。2.根据权利要求1所述一种无人机防御智能决策方法，其特征在于，基于移动目标飞行高度因素、移动目标飞行速度因素、移动目标飞行方向突变因素综合计算得到移动目标为无人机的预判概率。3.根据权利要求2所述一种无人机防御智能决策方法，其特征在于，所述移动目标飞行方向突变的判读方法如下：采集移动目标相邻时刻的飞行速度矢量；计算得到相邻时刻的飞行速度矢量在水平方向投影夹角；判断相邻时刻的飞行速度矢量在水平方向投影夹角是否大于预设的突变夹角阈值，若大于，则判断移动目标飞行方向发生突变。4.根据权利要求3所述一种无人机防御智能决策方法，其特征在于，所述相邻时刻的飞行速度矢量在水平方向投影夹角θ的计算公式如下：其中，为V0在水平方向投影与正北方向夹角，为V1在水平方向投影与正北方向夹角。5.根据权利要求1所述一种无人机防御智能决策方法，其特征在于，所述基于跟踪图像对移动目标进行图像识别，具体包括：采集大量包含不同类型无人机的基础训练图片，将无人机的基础训练图片输入至神经网络模型中；使用边缘检测算子对基础训练图片进行边缘检测，将无人机图像自基础训练图片中提取出来；自无人机图像中提取得到无人机图像特征，根据无人机图像特征对神经网络模型进行训练，得到训练好的无人机识别模型；采用训练好的无人机识别模型对跟踪图像进行无人机识别。6.根据权利要求1所述一种无人机防御智能决策方法，其特征在于，所述基于移动目标为无人机的精准概率对移...

【专利技术属性】
技术研发人员：田衍，肖勇，程数理，
申请(专利权)人：中国船舶重工集团公司第七零九研究所，
类型：发明
国别省市：