一种地震仪结合深度学习的低空飞机实时识别方法技术

本发明专利技术公开一种地震仪结合深度学习的低空飞机实时识别方法，涉及数据处理及识别技术领域，解决现有低空飞机探测方法易受外界环境影响导致探测效果不佳的问题；本发明专利技术包括通过机场铁路附近布设的地震仪收集原始振动信号数据；将原始振动信号数据依次经过滤波、短时傅里叶变换、重采样及标准化处理为数据集，所述数据集包括训练集和测试集；基于数据集训练并测试改进MobileNetV3‑Small网络作为飞机信号识别模型；利用获取的飞机信号识别模型对低空飞机信号进行实时识别；本发明专利技术利用深度学习中的轻量化网络MobilenetV3‑Small训练作为识别模型，在具有高准确率的前提下，节省了计算资源，适用于低空飞机信号的实时识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理及识别，具体涉及一种地震仪结合深度学习的低空飞机实时识别方法。

技术介绍

1、地震仪是地球物理勘探领域中一种常用的仪器，用于检测和记录地震波及其传播路径。作为具有高灵敏度和广泛频带的传感器，地震仪能够实时记录地震数据，准确测量地震波的振幅、频率和传播速度。

2、飞机作为主要的交通工具之一，自然是交通监测中的重要内容。雷达是目前一种有效的飞行轨迹监测技术手段，通过电磁波与飞机产生的物体反射和散射，雷达系统可以准确地确定飞机的位置、速度和方向等信息。同时，雷达还具备高时间分辨率。它能够以较高的速率进行扫描和测量，从而实时地提供飞机的位置信息。这种精准实时的检测能力对于航空交通管理、飞机追踪以及紧急情况下的快速响应非常重要。但雷达观测仍存在着一些不可避免的缺点。第一，当飞机飞行高度较低时，呈现在雷达上的横截面面积不足，导致雷达技术很难探测到低空飞机。第二，雷达自身体型庞大且无法移动，既容易被发现，又缺乏灵活性；第三，雷达探测在复杂地形条件下存在地形遮蔽盲区，不能完全覆盖整个区域；第四，雷达探测容易被气象条件影响，在极端天气精度不本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种地震仪结合深度学习的低空飞机实时识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种地震仪结合深度学习的低空飞机实时识别方法，其特征在于，所述步骤1包括：通过布置的地震台站阵列记录振动信号数据，同时人工记录飞机经过的时刻，根据飞机经过时刻选取振动信号数据，选取的振动信号数据涵盖不同机型的飞机振动信号以及不同工况的非飞机噪声振动信号。

3.根据权利要求1所述的一种地震仪结合深度学习的低空飞机实时识别方法，其特征在于，所述步骤2包括：

4.根据权利要求1所述的一种地震仪结合深度学习的低空飞机实时识别方法，其特征在于，所述步骤2.2包括...

【技术特征摘要】

1.一种地震仪结合深度学习的低空飞机实时识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种地震仪结合深度学习的低空飞机实时识别方法，其特征在于，所述步骤1包括：通过布置的地震台站阵列记录振动信号数据，同时人工记录飞机经过的时刻，根据飞机经过时刻选取振动信号数据，选取的振动信号数据涵盖不同机型的飞机振动信号以及不同工况的非飞机噪声振动信号。

3.根据权利要求1所述的一种地震仪结合深度学习的低空飞机实时识别方法，其特征在于，所述步骤2包括：

4.根据权利要求1所述的一种地震仪结合深度学习的低空飞机实时识别方法，其特征在于，所述步骤2.2包括：以固定时长的窗口及滑窗对滤波处理后的振动信号数据进行滑窗采样以生成一系列短时傅里叶频谱图，再结合人工记录的飞机经过时刻，对频谱图分类标记。

5.根据权利要求1所述的一种地震仪结合深度学习的低空飞机实时识别方法，其特征在于，所述步骤2.4中短时傅里叶频...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴兆其，刘泽鹏，胥鸿睿，程天健，李安宏，杨顺杰，闫子诚，蒋小龙，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：