一种基于多模态感测的陆海空探测定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多模态感测的陆海空探测定位方法，通过声波接收器采集无人机的声波信号数据，根据声波数据计算每个声波接收器的接受信号时延，进一步得到无人机的定位坐标，并对无人机的相对于接收器阵列的飞行方向进行判断。通过对声波信号进行特征提取，对目标物体是否为无人机的判定结果输出。由判定的无人机方向，启动摄像头对准无人机的飞行方向进行无人机的图像采集，对图像进行处理，对采集到的图像进行图像压缩，最后对无人机进行检测识别。声波探测判定结果和图像检测识别结果只要有一个判定为无人机，都将会进行预警提示。根据无人机的频率变化情况判定无人机的状态属于悬停、靠近、远离哪一种。本发明专利技术具有判定精度高，能在大雾天气使用、成本低、算力小的特点。点。点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多模态感测的陆海空探测定位方法


[0001]本专利技术涉及探测定位
，尤其涉及基于一种基于多模态感测的陆海空探测定位方法。

技术介绍

[0002]近年来，常有报到无人机在机场附近飞行造成飞机无法正点飞行。随着无人机技术的发展，无人机越来越普及，且由于现在技术的越发成熟，无人机已经向着小型化、微型化的发展，微型无人机体积小、操作简单、飞行高度低、地物遮挡多，使得无人机在禁止飞行的场所飞行不易被发现，且加上大雾天气，对无人机的探测更加困难，防范处理无人机的干扰和破坏，已经成为边境、危险场所、军事要地和重大安保活动现场的世界性的难题，具体表现为难管控、难侦测、难处置。目前针对无人机的探测有人工观测、接收器探测、无线电探测和图像检测等。
[0003]人工观测的方式是靠人的视力和听力去感知判断，正常情况下，人的听力在500
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800米，能见度为0.25平方米的天气，人的对于空中的物体的视力为2
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3公里，况且人的精力有限，专注时长有限，人的主观意志容易受天气的影响，不能满足一天24小时的监测，使得人工观测判定的准确性不稳定，人工成本也较高。接收器探测是通过阵列的接收器接受无人机的回波信息，获取无人机的速度、位置等特征信息来识别无人机，单接收器的阵列大小对无人机的探测精准度有一定的影响。
[0004]尤其是在以无人机去探测无人机时。由于无人机自身的大小，使得在无人机上阵列空间较小的情况下，会影响无人机的探测精度，且对于体积较小、低噪声的无人机探测较为困难。无线电探测是使用频率来识别无人机，但对于不发射无线电信号的无人机则难以进行探测，图像探测是通过摄像头采集无人机的图像数据进行特征提取来进行无人机的探测识别，该方法对处于大雾天气或晚上黑夜的微型的无人机来说探测较为困难，且对硬件的算力要求较高。

技术实现思路

[0005]鉴于现有技术的缺陷，本专利技术旨在于提供一种基于多模态感测的陆海空探测定位方法。
[0006]为了实现上述技术目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0007]一种基于多模态感测的陆海空探测定位方法，所述方法包括：
[0008]通过声波接收器采集无人机的声波信号数据，根据声波数据计算每个声波接收器的接受信号时延，进一步得到无人机的定位坐标，对无人机的相对于接收器阵列的飞行方向进行判断；
[0009]通过对声波信号进行特征提取，对目标物体是否为无人机的判定结果输出；
[0010]判定无人机方向后，启动摄像头对准无人机的飞行方向进行无人机的图像采集并对图像进行处理；
[0011]对采集到的图像进行图像压缩，最后对无人机进行检测识别。
[0012]需要说明的是，所述声波接收器为五元的阵列方式，其中，所述阵列中心位置处设置一个接收器，其余四个接收器围成长方形，并对称布置，并以中心接收器为坐标中心建立一个坐标系。
[0013]需要说明的是，所述坐标系可以建立接收器与目标无人机坐标(x,y,z)两两接收器之间接收到声波信号的时延之间的方程式.两两接收器之间的声波信号接收时延计算采用互广义相关算法，根据得到的时延，计算出目标无人机的坐标,即对无人机进行定位。
[0014]需要说明的是，根据互广义相关算法计算出的时延比较的正负，可以判断出无人机与接收器坐标的相对方向。
[0015]需要说明的是，对采集到的声波信号进行频域分析，运用梅尔倒谱系数法对声波信号进行特征提取，可以分类出无人机、自然噪声、汽车噪声，运用BP神经网络对无人机的判定结果输出，由于该神经网络的输出结果为是否是无人机的噪声，所以BP神经网络的激活函数采用sigmoid函数。
[0016]需要说明的是，图像检测和声波探测输出中只要一个探测到无人机都，都会发出预警信号。
[0017]需要说明的是，根据多普勒效应，当无人机接近接收器时，声波频率会变大，无人机远离接收器时，接收到的声波频率的将变小，无人机悬停时，接收的声波频率变化不大，以此可以判断无人机的运行状态。
[0018]需要指出的是，本专利技术运用FFA
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Net去雾新网络算法对图像进行处理，增强在光线不足的情况下图像的清晰度；同时为减小硬件算力，将去雾网络处理过的图片运用奇异值分解进行图像的压缩，最后运用Faster R
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CNN对无人机进行检测识别。
[0019]本专利技术有益效果在于：
[0020]1、用较低的成本做到对无人机的实时检测，价格能够让用户轻松的负担，即便无人值守，也可以对无人机进行探测，在检测到无人机目标时，用户能够得到无人机存在的预警信号，便于对违禁的无人机进行反制。防止无人机的违禁飞行带来的潜在危险，减少伤亡事故。
[0021]2、采用声波传感器和视觉传感器融合探测的方式，避免单一的传感器探测精准度不高的局限性，比如单一的声波传感器会受到距离影响使得检测到的信号较小，视觉传感器会受到光线的影响。利用贝叶斯概率，融合二者的优势可提高无人机探测的精准度。
[0022]3、采用声波探测无人机的方向后再旋转摄像头到无人机的方向进行图像采集，避免摄像头对全方位的探测带来的存储数据量大的问题，同时，对采集的图像进行奇异值分解，减少了硬件的算力。
附图说明
[0023]图1是本专利技术无人机探测方法的示意图。
[0024]图2是本专利技术无人机探测方法接收器布置图。
具体实施方式
[0025]下面结合实施例进一步阐述本专利技术。这些实施例仅用于说明本专利技术而不用于限制
本专利技术的范围。本领域的技术人员在本专利技术的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本专利技术所要求保护的范围。
[0026]本专利技术为一种基于多模态感测的陆海空探测定位方法，所述方法包括：
[0027]通过声波接收器采集无人机的声波信号数据，根据声波数据计算每个声波接收器的接受信号时延，进一步得到无人机的定位坐标，对无人机的相对于接收器阵列的飞行方向进行判断；
[0028]通过对声波信号进行特征提取，对目标物体是否为无人机的判定结果输出；
[0029]判定无人机方向后，启动摄像头对准无人机的飞行方向进行无人机的图像采集并对图像进行处理；
[0030]对采集到的图像进行图像压缩，最后对无人机进行检测识别。
[0031]进一步的，本专利技术的所述声波接收器为五元的阵列方式，其中，所述阵列中心位置处设置一个接收器，其余四个接收器围成长方形，并对称布置，并以中心接收器为坐标中心建立一个坐标系。
[0032]进一步的，本专利技术的所述坐标系可以建立接收器与目标无人机坐标(x,y,z)两两接收器之间接收到声波信号的时延之间的方程式.两两接收器之间的声波信号接收时延计算采用互广义相关算法，根据得到的时延，计算出目标无人机的坐标,即对无人机进行定位。
[0033]进一步的，本专利技术的根据互广义相关算法计算出的时延比较的正负，可以判断出无人机与接收器坐标的相对方向。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多模态感测的陆海空探测定位方法，其特征在于，所述方法包括：通过声波接收器采集无人机的声波信号数据，根据声波数据计算每个声波接收器的接受信号时延，进一步得到无人机的定位坐标，对无人机的相对于接收器阵列的飞行方向进行判断；通过对声波信号进行特征提取，对目标物体是否为无人机的判定结果输出；判定无人机方向后，启动摄像头对准无人机的飞行方向进行无人机的图像采集并对图像进行处理；对采集到的图像进行图像压缩，最后对无人机进行检测识别。2.根据权利要求1所述的基于多模态感测的陆海空探测定位方法，其特征在于，所述声波接收器为五元的阵列方式，其中，所述阵列中心位置处设置一个接收器，其余四个接收器围成长方形，并对称布置，并以中心接收器为坐标中心建立一个坐标系。3.根据权利要求2所述的基于多模态感测的陆海空探测定位方法，其特征在于，所述坐标系可以建立接收器与目标无人机坐标(x,y,z)两两接收器之间接收到声波信号的时延之间的方程式.两...

【专利技术属性】
技术研发人员：林国义，
申请(专利权)人：林国义，
类型：发明
国别省市：