一种用于无人机反制的类脑智能处理系统技术方案

本申请提出了一种用于无人机反制的类脑智能处理系统，该系统包括：图像采集处理模块，用于采集目标区域的图像数据以生成图像流，并对图像流进行预处理；计算加速模块由多个类脑计算芯片构成，用于基于仿视网膜技术和目标检测技术对图像流进行检测，生成多目标跟踪列表，并选择待跟踪的目标进行单目标跟踪；系统管理模块，用于对每个模块进行管理和维护，并对目标数据进行加密处理和权限管理；处理器模块，用于进行系统的功能进程管理、业务管理和任务协议处理；接口模块与系统内的相关模块的连接，用于实现类脑智能处理系统的对外连接。该系统构建了类脑智能算法与智能计算平台，实现高效的无人机目标探测与跟踪。现高效的无人机目标探测与跟踪。现高效的无人机目标探测与跟踪。

【技术实现步骤摘要】
一种用于无人机反制的类脑智能处理系统


[0001]本申请涉及无人机
，尤其涉及一种用于无人机反制的类脑智能处理系统。

技术介绍

[0002]随着无人机技术的快速发展,目前无人机已广泛应用在测绘、资源勘探、环境监测和航空摄像等多个领域。而为了保护信息安全，需要对非法的无人机进行反制。其中，进行无人机反制时，首先需要进行无人机的探测、识别和跟踪，以便在后续进一步采取相关措施。
[0003]相关技术中，在进行无人机反制时，通常是布置分布式光电探测设备进行无人机的探测和跟踪。然而，由于实际应用中无人机所处的环境较为复杂、无人机的种类型号存在差异以及光电设备边缘端计算能力不足等因素的影响，相关技术中的无人机反制方案，在获取的结果中存在目标外观不清晰和背景干扰，探测结果存在误差等问题

技术实现思路

[0004]本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0005]为此，本申请的第一个目的在于提出一种用于无人机反制的类脑智能处理系统，该类脑智能处理系统通过构建类脑智能算法与智能计算平台，实现高效、准确的无人机目标探测与跟踪，提高了无人机反制的智能性和可靠性。
[0006]本申请的第二个目的在于提出一种电子设备。
[0007]为实现上述目的，本申请的实施例在于提出一种用于无人机反制的类脑智能处理系统，该系统包括：图像采集处理模块、计算加速模块、系统管理模块、处理器模块、接口模块和系统背板，每个模块与所述系统背板连接，其中，
[0008]所述图像采集处理模块，用于采集目标区域的图像数据以生成图像流，并对所述图像流进行图像预处理；
[0009]所述计算加速模块由多个类脑计算芯片构成，所述计算加速模块用于基于仿视网膜技术和目标检测技术对处理后的图像流进行检测，生成多目标跟踪列表，并从所述多目标跟踪列表中选择待跟踪的目标进行单目标跟踪；
[0010]所述系统管理模块，用于对每个模块进行管理和维护，进行故障预警和故障处理，并对目标数据进行加密处理和权限管理；
[0011]所述处理器模块，用于进行系统的功能进程管理、业务管理和任务协议处理；
[0012]所述接口模块与系统内的相关模块的连接，所述接口模块用于实现类脑智能处理系统的对外连接。
[0013]可选地，在本申请的一个实施例中，所述计算加速模块，包括：目标检测单元、动态显著性检测单元、融合单元和多目标跟踪单元，其中，所述目标检测单元，用于对所述处理后的图像流中的单帧图像进行静态目标检测，生成检测目标列表；所述动态显著性检测单
元，用于通过构建仿视网膜大细胞通路模型计算所述处理后的图像流中每个像素点的运动变化信息，通过确定每个所述像素点的亮度变化提取运动显著区域信息；所述融合单元，用于通过融合所述检测目标列表的信息与所述运动显著区域信息，从所述目标列表中剔除虚警目标；所述多目标跟踪单元，用于将剔除所述虚警目标后得到的检测结果作为观测值，将所述观测值输入多目标跟踪算法生成多目标跟踪列表。
[0014]可选地，在本申请的一个实施例中，所述融合单元，具体用于：提取所述检测目标列表中每个检测目标的中心位置，并通过所述运动显著区域信息计算每个所述中心位置的峰值旁瓣比；将每个所述峰值旁瓣比与预设的旁瓣比阈值进行比较，将大于所述旁瓣比阈值的峰值旁瓣比对应的检测目标作为所述虚警目标。
[0015]可选地，在本申请的一个实施例中，所述计算加速模块，具体用于：将图像流中的图像进行灰度反转以生成反转图像，针对原始图像和所述反转图像进行两路跟踪；基于卡尔曼滤波器将两路的跟踪结果进行融合，并通过所述卡尔曼滤波器对生成的融合跟踪结果进行平滑滤波。
[0016]可选地，在本申请的一个实施例中，所述图像采集处理模块的核心组件为现场可编程逻辑门阵列FPGA，所述图像采集处理模块的图像输入接口支持2路CameraLink Base输入，或者1路的Medium模式、Full模式或Deca模式输入；所述图像采集处理模块，具体用于对所述图像流进行图像去噪、局部增强和图像分割处理。
[0017]可选地，在本申请的一个实施例中，所述计算加速模块支持多个槽位，每个所述槽位用于连接对应的类脑计算芯片，每个所述类脑计算芯片支持8GB内存和32GB EMMC，所述计算加速模块进行整数运算的算力在128TOPS之上。
[0018]可选地，在本申请的一个实施例中，每个所述类脑计算芯片通过可插拔的方式与对应的槽位连接，所述多个类脑计算芯片呈环形排列。可选地，在本申请的一个实施例中，所述接口模块，包括：多个视频输入接口、至少1个电源输入接口、多个以太网接口、多个USB接口、至少1个高清多媒体接口、至少1个电源按钮和至少1个串行通信接口，其中，所述多个USB接口和所述至少1个高清多媒体接口，用于实现所述类脑智能处理系统的调试和设备维护；所述至少1个串行通信接口，与所述处理器模块或所述系统管理模块连接，用于实现所述类脑智能处理系统的管理或维护。
[0019]可选地，在本申请的一个实施例中，所述系统管理模块，具体用于：监测每个模块在运行过程中的运行状态信息，根据所述运行状态信息生成日志记录；关断发生故障的模块，并控制排除故障后的模块进行复位和重试；对每个模块进行过压保护、欠压保护和过流保护。
[0020]为实现上述目的，本专利技术第二方面实施例提出了一种电子设备，包括：如上述第一方面实施例任一项所述的用于无人机反制的类脑智能处理系统。
[0021]本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：本申请实现了小型化的无人机反制智能系统，通过内置多颗类脑计算芯片，显著提高了无人机反制系统的边缘端计算能力，支撑人工智能与类脑智能模型的部署。进而，引入生物视觉与目标检测技术构建运动信息感知与融合模型，实现背景噪声的过滤与运动目标的筛选，提高了无人机探测与识别的准确性和可靠性，通过构建类脑智能算法与智能计算平台，实现高效、准确的无人机跟踪。由此，本申请提高了无人机反制的智能性、精确性和可靠性。并且，本申请基于模块化
的设计和背板设计，易于进行每个功能模块的替换升级和数据容量带宽扩展，有利于无人机反制系统的升级和维护。
[0022]本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0023]本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0024]图1为本申请实施例提出的一种用于无人机反制的类脑智能处理系统的结构示意图；
[0025]图2为本申请实施例提出的一种无人机的反制方法的流程图；
[0026]图3为本申请实施例提出的一种仿视网膜大细胞通路模型的结构示意图；
[0027]图4为本申请实施例提出的一种无人机的检测方法的流程图；
[0028]图5为本申请实施例提出的一种无人机的跟踪方法的流程图；
[0029]图6为本申请实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于无人机反制的类脑智能处理系统，其特征在于，包括：图像采集处理模块、计算加速模块、系统管理模块、处理器模块、接口模块和系统背板，每个模块与所述系统背板连接，其中，所述图像采集处理模块，用于采集目标区域的图像数据以生成图像流，并对所述图像流进行图像预处理；所述计算加速模块由多个类脑计算芯片构成，所述计算加速模块用于基于仿视网膜技术和目标检测技术对处理后的图像流进行检测，生成多目标跟踪列表，并从所述多目标跟踪列表中选择待跟踪的目标进行单目标跟踪；所述系统管理模块，用于对每个模块进行管理和维护，进行故障预警和故障处理，并对目标数据进行加密处理和权限管理；所述处理器模块，用于进行系统的功能进程管理、业务管理和任务协议处理；所述接口模块与系统内的相关模块的连接，所述接口模块用于实现类脑智能处理系统的对外连接。2.根据权利要求1所述的用于无人机反制的类脑智能处理系统，其特征在于，所述计算加速模块，包括：目标检测单元、动态显著性检测单元、融合单元和多目标跟踪单元，其中，所述目标检测单元，用于对所述处理后的图像流中的单帧图像进行静态目标检测，生成检测目标列表；所述动态显著性检测单元，用于通过构建仿视网膜大细胞通路模型计算所述处理后的图像流中每个像素点的运动变化信息，通过确定每个所述像素点的亮度变化提取运动显著区域信息；所述融合单元，用于通过融合所述检测目标列表的信息与所述运动显著区域信息，从所述检测目标列表中剔除虚警目标；所述多目标跟踪单元，用于将剔除所述虚警目标后得到的检测结果作为观测值，将所述观测值输入多目标跟踪算法生成多目标跟踪列表。3.根据权利要求2所述的用于无人机反制的类脑智能处理系统，其特征在于，所述融合单元，具体用于：提取所述检测目标列表中每个检测目标的中心位置，并通过所述运动显著区域信息计算每个所述中心位置的峰值旁瓣比；将每个所述峰值旁瓣比与预设的旁瓣比阈值进行比较，将大于所述旁瓣比阈值的峰值旁瓣比对应的检测目标作为所述虚警目标。4.根据权利要求1所述的用于无人机反制的类脑智能处理系统，其特征在于，所述计算加速模块，具体用于：将图像流...

【专利技术属性】
技术研发人员：李椋，王刚，王以政，高凯，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院军事医学研究院，
类型：发明
国别省市：