一种无人机识别系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种无人机识别系统及方法，涉及无人机识别技术领域。本发明专利技术通过雷达识别平台和图像识别平台相互协同配合，通过目标匹配握手完成双侧无人机目标的识别同步；在单侧路径缺失时，进行协同路径补齐，从而实现识别互补；在双侧路径缺失时，进行匹配路径补齐，从而实现目标路径的完整跟踪；通过城市监控网络进行部署，无需新增设备成本；在图像监测节点较多的城市便能补足对雷达监测的弱点；通过无人机目标丢失前后的红外图像数据，判断无人机目标的飞行状态；若出现重新起飞状态，则很有可能违规飞行者在匹配路径沿途起降，执法人员便能根据重新起飞状态缩小违规飞行者的搜寻范围，更好地打击“乱飞”现象。现象。现象。

【技术实现步骤摘要】
和雷达测量角度
Ɵ1；图像数据包括图像监测节点信息和图像识别目标信息；图像监测节点信息包括图像监测节点编号、图像监测节点位置和图像识别目标集合；图像识别目标信息包括图像识别目标编号、目标图像数据、算法测量距离R2、算法测量速度V2和算法测量角度
Ɵ2；其中，雷达数据和图像数据均使用统一的时空坐标系表示各识别路径上的时空坐标点；目标图像数据包括红外图像数据和可见光图像数据。
[0009]作为更加具体的解决方案，雷达数据处理中心对雷达数据进行处理，得到雷达特征数据和目标雷达路径；雷达特征数据包括目标雷达特征、目标雷达时空特征和目标雷达运动特征；其中，通过对目标反射信号进行信号处理，并提取反射信号强度和反射信号分布，得到目标雷达特征；通过对雷达识别目标进行参考坐标映射，并提取时间坐标和空间坐标，得到目标雷达时空特征；通过测量雷达测量距离R1、雷达测量速度V1、雷达测量角度
Ɵ1和衍生算量，得到目标雷达运动特征；图像数据处理中心对图像数据进行处理，得到图像特征数据和目标图像路径；图像特征数据包括目标图像特征、目标温度特征、目标图像时空特征和目标图像运动特征；其中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人机识别系统，其特征在于，包括雷达识别平台和图像识别平台，各识别平台在监测区域内对无人机进行雷达/图像识别，并在监测重合区域构建无人机目标路径协同识别区域；雷达识别平台：包括若干雷达监测节点和雷达数据处理中心；通过各雷达监测节点对范围内无人机进行目标识别，得到对应雷达数据；通过雷达数据处理中心对各雷达数据进行处理，得到监测区域内雷达识别目标和雷达识别路径；图像识别平台：包括若干图像监测节点和图像数据处理中心；通过各图像监测节点对范围内无人机进行目标识别，得到对应图像数据；通过图像数据处理中心对各图像数据进行处理，得到监测区域内图像识别目标和图像识别路径；无人机目标路径协同识别区域：协同雷达识别平台和图像识别平台对监测重合区域的无人机进行目标匹配握手和目标补齐路径；其中，目标匹配握手：通过雷达识别目标和图像识别目标进行特征匹配判断，并在判断为：同一目标时，互通各侧信息；目标补齐路径：在目标匹配握手的基础上，在单侧路径缺失时，进行协同路径补齐；在双侧路径缺失时，进行匹配路径补齐。2.根据权利要求1所述的一种无人机识别系统，其特征在于，雷达数据包括雷达监测节点信息和雷达识别目标信息；雷达监测节点信息包括雷达监测节点编号、雷达监测节点位置和雷达识别目标集合；雷达识别目标信息包括雷达识别目标编号、目标反射信号、雷达测量距离R1、雷达测量速度V1和雷达测量角度
Ɵ1；图像数据包括图像监测节点信息和图像识别目标信息；图像监测节点信息包括图像监测节点编号、图像监测节点位置和图像识别目标集合；图像识别目标信息包括图像识别目标编号、目标图像数据、算法测量距离R2、算法测量速度V2和算法测量角度
Ɵ2；其中，雷达数据和图像数据均使用统一的时空坐标系表示各识别路径上的时空坐标点；目标图像数据包括红外图像数据和可见光图像数据。3.根据权利要求2所述的一种无人机识别系统，其特征在于，雷达数据处理中心对雷达数据进行处理，得到雷达特征数据和目标雷达路径；雷达特征数据包括目标雷达特征、目标雷达时空特征和目标雷达运动特征；其中，通过对目标反射信号进行信号处理，并提取反射信号强度和反射信号分布，得到目标雷达特征；通过对雷达识别目标进行参考坐标映射，并提取时间坐标和空间坐标，得到目标雷达时空特征；通过测量雷达测量距离R1、雷达测量速度V1、雷达测量角度
Ɵ1和衍生算量，得到目标雷达运动特征；图像数据处理中心对图像数据进行处理，得到图像特征数据和目标图像路径；图像特征数据包括目标图像特征、目标温度特征、目标图像时空特征和目标图像运动特征；其中，对可见光图像数据进行目标识别，并提取可见光像素值和像素值分布，得到目标图像特征；对红外图像数据进行目标识别，并提取红外辐射能量和红外辐射分布，得到目标温度特征；对图像识别目标进行参考坐标映射，并提取时间坐标和空间坐标，得到目标图像时空特征；通过算法测量距离R2、算法测量速度V2和算法测量角度
Ɵ2和衍生算量，得到目标图像运动特征。4.一种无人机识别方法，运用于如上权利要求1至权利要求3任一项所述的一种无人机识别系统中，其特征在于，在无人机目标路径协同识别区域内发现无人机目标时，执行对应目标匹配握手步骤，包括：雷达侧目标匹配握手和图像侧目标匹配握手；雷达侧目标匹配握手通过步骤A1至步骤A5执行：步骤A1：雷达识别平台持续进行无人机识别；
步骤A2：当雷达识别平台发现无人机目标，则采集无人机目标的雷达数据并向图像识别平台发送协同识别消息；其中，协同识别消息包括：目标雷达路径和雷达特征数据；步骤A3：图像识别平台接收协同识别消息，调整对应区域的图像监测节点延目标雷达路径进行定点搜寻；步骤A4：当图像识别平台发现无人机目标，则采集无人机目标的图像特征数据进行目标特征确认；目标特征确认通过步骤A4.1至步骤A4.2执行；步骤A4.1：找寻目标雷达时空特征与目标图像时空特征中的时空重合点；若发现时空重合点，则执行下一步；若未发现时空重合点，则返回步骤A3；步骤A4.2：对比时空重合点对应的目标图像运动特征和目标雷达运动特征，若两者匹配，则判断为：同一目标，发送握手请求；若两者不匹配，则返回步骤A3；步骤A5：雷达识别平台接收握手请求，互通各侧信息，完成雷达侧目标匹配握手；其中，图像侧目标匹配握手为雷达侧目标匹配握手的镜像步骤；将已握手的无人机目标的目标雷达路径和目标图像路径进行双向误差矫正，得到准确识别路径。5.根据权利要求4所述的一种无人机识别方法，其特征在于，当已握手的无人机目标发生单侧路径缺失时，进行协同补齐路径；其中，雷达路径缺失时，进行雷达路径补齐；雷达路径补齐通过步骤B1至步骤B6执行；步骤B1：获取雷达路径缺失时的时空...

【专利技术属性】
技术研发人员：常兴，
申请(专利权)人：武汉能钠智能装备技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：