【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像轨迹处理，特别是涉及一种基于飞行轨迹的无人机反制识别方法和系统。
技术介绍
1、近年来，无人机的使用越来越广泛，因无人机造成的事故也越来越多，对于无人机的检测与识别对于空中管制和安全维护具有重要作用。
2、现有的无人机检测与识别方法有很多，如利用光学成像传感器自动巡天，获取待检测区域的图像序列，利用序列图像之间的目标运动特性和单幅图像中的目标与背景的差异，检测无人机等低空飞行器。该方法易受环境干扰，难以分辨无人机目标与背景干扰造成的虚警。且检测到目标后，根据已有的信息无法进一步识别目标。此外，现有技术通过基于雷达监控无人机目标实施，依然存在无法识别目标类型的问题，同时雷达设备造价高，易受天气环境等因素的干扰。
技术实现思路
1、本申请主要解决的技术问题是提供一种基于飞行轨迹的无人机识别反制方法、系统和无人机识别反制系统，能够提高无人机识别的准确性。
2、为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种基于飞行轨迹的无人机识别反制方法，该方法包括：采集候选照片；其中，候选照片的拍摄场景包含拍摄背景和候选物体；响应于拍摄场景包括候选无人机，确定拍摄背景、候选物体和候选无人机之间的轨迹突变频率；响应于轨迹突变频率满足轨迹突变要求，采集拍摄背景、候选物体和候选无人机的深度信息；基于拍摄背景、候选物体和候选无人机的深度信息，得到初始无人机定位结果；基于初始无人机定位结果，确定候选物体的最终无人机定位结果；其中，最终无人机定位结果用于表示候选物体在
3、其中，确定拍摄背景、候选物体和候选无人机之间的轨迹突变频率，包括：分别采集拍摄背景的第一识别窗、候选物体的第二识别窗以及候选无人机的第三识别窗；基于第一识别窗、第二识别窗和第三识别窗之间的轨迹突变频率，确定拍摄背景、候选物体和候选无人机之间的轨迹突变频率；其中，第一识别窗、第二识别窗和第三识别窗之间的轨迹突变频率为第一识别窗、第二识别窗和第三识别窗的面积交叉比。
4、其中，采集拍摄背景、候选物体和候选无人机的深度信息，包括：分别采集拍摄背景的颜色数据、候选物体的第一飞行海拔、候选无人机的第二飞行海拔以及采集深度映射模型；将颜色数据、第一飞行海拔和第二飞行海拔分别输入深度映射模型，以分别得到拍摄背景与照片拍摄系统之间的第一偏离角度、候选物体与照片拍摄系统之间的第二偏离角度以及候选无人机与照片拍摄系统之间的第三偏离角度；拍摄背景与照片拍摄系统之间的第一偏离角度作为拍摄背景的深度信息、候选物体与照片拍摄系统之间的第二偏离角度作为候选物体的深度信息以及候选无人机与照片拍摄系统之间的第三偏离角度作为候选无人机的深度信息。
5、其中，基于拍摄背景、候选物体和候选无人机的深度信息，得到初始无人机定位结果，包括：响应于拍摄背景、候选物体和候选无人机任意两者之间的偏离角度差值的绝对值均小于或等于偏离角度差值阈值，确定候选物体在拍摄背景上时定位候选无人机。
6、其中，基于初始无人机定位结果，确定候选物体的最终无人机定位结果，包括：响应于当前照片对应的初始无人机定位结果为候选物体在拍摄背景上时定位候选无人机，基于历史照片对应的初始无人机定位结果，确定候选物体的最终无人机定位结果。
7、其中，基于历史照片对应的初始无人机定位结果，确定候选物体的最终无人机定位结果，包括：响应于历史照片对应的初始无人机定位结果均为候选物体在拍摄背景上时定位候选无人机，确定最终无人机定位结果为候选物体在拍摄背景上时定位候选无人机；或者，响应于历史照片中初始无人机定位结果为候选物体在拍摄背景上时定位候选无人机的照片数满足预设比例，确定最终无人机定位结果为候选物体在拍摄背景上时定位候选无人机。
8、其中，在基于历史照片对应的初始无人机定位结果，确定候选物体的最终无人机定位结果之后，基于飞行轨迹的无人机识别反制方法还包括：响应于确定候选物体在拍摄背景上时定位候选无人机，向用户终端发送提示候选物体定位候选无人机的提示信息。
9、其中，在响应于候选照片的拍摄场景还包括候选无人机，确定拍摄背景、候选物体和候选无人机之间的轨迹突变频率之前，基于飞行轨迹的无人机识别反制方法还包括：确定拍摄场景中的识别区域；其中，识别区域包括拍摄背景和候选物体；响应于拍摄场景还包括候选无人机，确定拍摄背景、候选物体和候选无人机之间的轨迹突变频率，包括：响应于拍摄场景中的识别区域还包括候选无人机，确定拍摄背景、候选物体和候选无人机之间的轨迹突变频率；和/或，拍摄背景包括天空背景，候选物体包括飞鸟。
10、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种基于飞行轨迹的无人机识别反制系统，该无人机识别反制系统包括存储器和处理器，存储器存储有程序指令，处理器用于执行程序指令以实现上述的基于飞行轨迹的无人机识别反制方法。
11、上述技术方案，在确定拍摄背景、候选物体和候选无人机的轨迹突变频率满足轨迹突变要求时，基于拍摄背景、候选物体和候选无人机的深度信息确定候选物体在拍摄背景上时是否定位候选无人机。故在确定拍摄背景、候选物体和候选无人机的轨迹突变频率满足轨迹突变要求时，通过拍摄背景、候选物体和候选无人机的深度信息进一步确定候选物体在拍摄背景上时是否定位有候选无人机，减少因为照片景深造成的错位轨迹突变而导致误检的情况发生，提高了无人机识别的准确性。
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1.一种基于飞行轨迹的无人机反制识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于飞行轨迹的无人机识别反制方法，其特征在于，所述确定所述拍摄背景、所述候选物体和所述候选无人机之间的轨迹突变频率，包括：
3.根据权利要求1所述的基于飞行轨迹的无人机识别反制方法，其特征在于，所述采集所述拍摄背景、所述候选物体和所述候选无人机的深度信息，包括：
4.根据权利要求3所述的基于飞行轨迹的无人机识别反制方法，其特征在于，所述基于所述拍摄背景、所述候选物体和所述候选无人机的深度信息，得到初始无人机定位结果，包括：
5.根据权利要求1所述的基于飞行轨迹的无人机识别反制方法，其特征在于，所述基于所述初始无人机定位结果，确定所述候选物体的最终无人机定位结果，包括：
6.根据权利要求5所述的基于飞行轨迹的无人机识别反制方法，其特征在于，所述基于历史照片对应的所述初始无人机定位结果，确定所述候选物体的最终无人机定位结果，包括：响应于所述历史照片对应的所述初始无人机定位结果均为所述候选物体在所述拍摄背景上时定位所述候选无人机，确定
7.根据权利要求5所述的基于飞行轨迹的无人机识别反制方法，其特征在于，在所述基于历史照片对应的所述初始无人机定位结果，确定所述候选物体的最终无人机定位结果之后，所述方法还包括：
8.根据权利要求1所述的基于飞行轨迹的无人机识别反制方法，其特征在于，在所述响应于所述候选照片的拍摄场景还包括候选无人机，确定所述拍摄背景、所述候选物体和所述候选无人机之间的轨迹突变频率之前，所述方法还包括：
9.一种基于飞行轨迹的无人机识别反制系统，其特征在于，所述无人机识别反制系统包括存储器和处理器，所述存储器存储有程序指令，所述处理器用于执行所述程序指令以实现如权利要求1-8任一项所述的基于飞行轨迹的无人机识别反制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于飞行轨迹的无人机反制识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于飞行轨迹的无人机识别反制方法，其特征在于，所述确定所述拍摄背景、所述候选物体和所述候选无人机之间的轨迹突变频率，包括：
3.根据权利要求1所述的基于飞行轨迹的无人机识别反制方法，其特征在于，所述采集所述拍摄背景、所述候选物体和所述候选无人机的深度信息，包括：
4.根据权利要求3所述的基于飞行轨迹的无人机识别反制方法，其特征在于，所述基于所述拍摄背景、所述候选物体和所述候选无人机的深度信息，得到初始无人机定位结果，包括：
5.根据权利要求1所述的基于飞行轨迹的无人机识别反制方法，其特征在于，所述基于所述初始无人机定位结果，确定所述候选物体的最终无人机定位结果，包括：
6.根据权利要求5所述的基于飞行轨迹的无人机识别反制方法，其特征在于，所述基于历史照片对应的所述初始无人机定位结果，确定所述候选物...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄天赐，陈致福，张明，张灿，
申请(专利权)人：长沙北斗产业安全技术研究院股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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