【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无人机探测反制，具体涉及一种面向电力设施的无人机探测反制方法和一种面向电力设施的无人机探测反制装置。
技术介绍
1、随着无人机技术的快速发展和广泛应用，其在电网运行安全方面的潜在威胁日益凸显。特别是在地理多样且经济发展迅速的地区，无人机在农业植保、三维测绘等领域得到了广泛应用，与此同时由于“黑飞”和飞行操作人员操作不当导致的无人机撞线事故也日渐增多，对输电线、变电站等关键电网设施造成物理损害，导致停电和运行中断，对电力供应稳定性构成威胁。如何有效完成针对电力设施的无人机防控工作已成为确保电网稳定运行和人员安全的关键问题。
2、现有技术的问题和缺点：
3、目前包括植保无人机在内的各类行业应用无人机虽然已经部分配备了如毫米波雷达在内的机载避障系统，但由于输配电线路反射特征稀疏且无人机机载避障系统易受天气、沙尘等环境因素影响，无人机在自动飞行作业时难以对输配电线路进行绝对可靠的检测及避让。与此同时，无人机临近高压输配电线路飞行时，飞控系统可能受到强磁场干扰，导致飞行控制系统故障从而产生飞行事故。除此之外，无人机的违规飞行或飞行失控也可能会撞击输配电线路，造成停电事故及次生灾害，给社会或环境带来不利影响。
4、1、无人机自身避障系统能力有限，无法避开输配电线路等特征稀疏的设施；
5、2、阴天、雾天等能见度较低的场景下，仅靠视觉难以准确发现并定位无人机；
6、3、电力线路保护区主要为条状、长距离结构，传统防控手段主要面向全向区域防护，其防控设备架设及结构形态难以适应
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供面向电力设施的无人机探测反制方法及装置，其能够部署在输配电设施处，针对外部破坏无人机进行360度实时智能识别、探测定位、视频跟踪，并对无人机及其操纵者进行喊话驱离，以反制设施安全范围内外部破坏无人机威胁。
2、为达到以上目的，本专利技术提供一种面向电力设施的无人机探测反制方法，对外部破坏无人机进行侦测反制，包括以下步骤：
3、步骤s1：对无人机探测反制装置进行安装部署，以使得无人机探测反制装置进入常态化运行的侦测阶段，并且通过视觉侦测算法和音频侦测算法结合的方式对外部破坏无人机进行实时侦测，从而判断是否位于入侵区域；
4、步骤s2：无人机探测反制装置根据外部破坏无人机位于不同的入侵区域进行不同的处置。
5、作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，步骤s1的视觉侦测算法具体实施为：
6、(首先检测算法使用一种改进的深度学习算法yolov5s-360id进行检测，该算法相较于传统的yolov5s算法)对目标检测边框回归损失函数进行改进，改进后损失函数leiou如下所示：
7、
8、式中，iou表示预测边框与真实边框的交叠率，ρ2(b,bgt)表示锚框中心点与目标框之间的欧氏距离，ρ2(w,wgt)表示锚框与目标框之间的宽度差，ρ2(h,hgt)表示锚框与目标框之间的高度差，wc和hc表示包含锚框和基本框的最小限定矩形的宽和高；
9、通过训练完成的模型，实时输入全景图像进行检测，在全景图像中检测到外部破坏无人机的目标后，引导水平转盘和监控摄像机转盘转动至目标方位；取全景图像的中心为坐标原点，图像向右为横轴正方形，向上为纵轴的正方形；
10、将检测到的目标中心像素坐标转换为水平转盘和监控摄像机转盘转动的目标角度，从而控制水平转盘和监控摄像机转盘转动，需要计算平面坐标到球面坐标的方位角和天顶角θ，如式所示：
11、
12、式中，px和py分别表示在图像平面坐标下检测目标的中心横纵坐标，w和h分别表示全景图像宽和高的最大有效像素值；
13、安装时将水平转盘和监控摄像机转盘的初始0角度对准图像的正中心，此时，代表水平转盘旋转的绝对偏航角度目标，θ代表监控摄像机转盘旋转的绝对俯仰角度目标；
14、水平转盘和监控摄像机转盘转动到目标区域后，由监控摄像机开启检测自行跟踪目标，跟踪采用与全景检测相同的深度学习算法，在检测到目标后将监控摄像机图像中目标的二维坐标转换为控制水平转盘和监控摄像机转盘的角度；
15、以全景摄像机的坐标为参考坐标，将监控摄像机图像坐标转换为全景摄像机图像坐标轴参考系下的坐标，求出坐标后代入上式即求出监控摄像机控制的目标绝对角度。
16、作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，控制水平转盘和监控摄像机转盘的目标绝对角度具体实施为：
17、首先将全景摄像机的图像二维坐标点(px,py)转换为全景摄像机坐标系中的坐标(xp,yp,zp)，如式所示：
18、
19、式中，kp为全景摄像机的内参矩阵；
20、相机内参矩阵计算方式如式所示：
21、
22、式中，fx和fy为焦距，分别表示在图像水平和垂直方向上的焦距，cx和cy为图像的光心坐标，表示图像中心的位置；
23、带入全景摄像机的参数至上式即可计算得出kp；
24、使用水平转盘和监控摄像机转盘的旋转矩阵rg由下式得出监控摄像机坐标系坐标与全景摄像机坐标系坐标的变换关系，如下所示：
25、
26、监控摄像机(即云台相机)的旋转矩阵rg由俯仰轴(监控摄像机转盘轴)和偏航轴(水平转盘轴)两个轴的旋转矩阵得出，如下式所示：
27、
28、式中，代表水平转盘当前旋转的偏航角度，θc代表监控摄像机转盘当前旋转的俯仰角度；
29、监控摄像机图像的二维坐标点(gx,gy)与监控摄像机坐标系中的坐标(xg,yg,zg)转换关系式如下式所示：
30、
31、式中，kg为监控摄像机的内参矩阵(可以由求得)；
32、由上式获得监控摄像机图像二维坐标转换为全景摄像机图像二维坐标并且关系式为：
33、
34、带入检测目标的二维坐标后求得其在全景摄像机图像坐标系下的坐标，之后带入求得控制所需的旋转角度。
35、作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，步骤s1的音频侦测算法具体实施为：
36、将麦克风接收到的声信号转换为mfcc特征图，然后使用cnn网络进行无人机识别，转换声信号到mfcc特征图，首先要将信号通过一个高通滤波器，如下式所示：
37、y[n]＝x[n]-0.97x[n-1]；
38、设计使用窗口函数对信号进行分帧处理，窗口函数如下式所示：
39、
40、式中，n表示音频每帧的长度；
41、将滤波后信号y[n]与窗口函数w(n)相乘得到z[n]，如下式所示：
42、z[n]＝y[n]*w[n]；
43、对得到的z[n]进行傅里叶变化，使用如下式所示进行梅尔频谱计算：
44、...
【技术保护点】
1.一种面向电力设施的无人机探测反制方法，对外部破坏无人机进行侦测反制，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向电力设施的无人机探测反制方法，其特征在于，步骤S1的视觉侦测算法具体实施为：
3.根据权利要求2所述的一种面向电力设施的无人机探测反制方法，其特征在于，控制水平转盘和监控摄像机转盘的目标绝对角度具体实施为：
4.根据权利要求3所述的一种面向电力设施的无人机探测反制方法，其特征在于，步骤S1的音频侦测算法具体实施为：
5.根据权利要求4所述的一种面向电力设施的无人机探测反制方法，其特征在于，根据视觉侦测算法和音频侦测算法的多源传感器结合的无人机探测算法具体实施为：
6.根据权利要求4所述的一种面向电力设施的无人机探测反制方法，其特征在于，步骤S2具体实施为以下步骤：
7.一种面向电力设施的无人机探测反制装置，应用于权利要求1-6任一项所述的一种面向电力设施的无人机探测反制方法，其特征在于，包括主体、全景摄像机、监控摄像机、麦克风阵列、喊话器和底座，其中：
【技术特征摘要】
1.一种面向电力设施的无人机探测反制方法，对外部破坏无人机进行侦测反制，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向电力设施的无人机探测反制方法，其特征在于，步骤s1的视觉侦测算法具体实施为：
3.根据权利要求2所述的一种面向电力设施的无人机探测反制方法，其特征在于，控制水平转盘和监控摄像机转盘的目标绝对角度具体实施为：
4.根据权利要求3所述的一种面向电力设施的无人机探测反制方法，其特征在于，步骤s1的音频侦测算法具体实施为：...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖华杰，李凯，詹奎，沈枫磊，张亚勤，徐瑞雪，周颖，曹浩然，张智铨，李泽昂，马希赫，宋镇峰，甘雨，葛留强，宋亦千，肖克琳，苏渝萍，
申请(专利权)人：赋兴浙江数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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