【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机领域，具体是基于深度学习的动作识别响应系统。
技术介绍
1、随着科学技术的不断发展，无人驾驶飞行器的技术也在不断的进步，从而广泛的应用于各个领域，由于无人机设备内监测传感器的多样性和可变换性，使得其广泛应用于农业、快递物流、资源勘探、环境监测以及设施维护等领域，从而给人们的生活和工作带来便利，且随着技术的不断发展，无人机的应用领域还将继续扩大；
2、然而，随着无人机技术的不断的发展，无人机设备在动作识别和响应过程中的灵敏度受外界因素影响程度较大，因此，如何减少外界因素对无人机设备飞行过程中的动作识别相应的影响是我们需要解决的问题，为此，现提供基于深度学习的动作识别响应系统。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供基于深度学习的动作识别响应系统。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：基于深度学习的动作识别响应系统，包括设备控制中心，所述设备控制中心通信连接有数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、干扰分析模块以
【技术保护点】
1.基于深度学习的动作识别响应系统，包括设备控制中心，其特征在于，所述设备控制中心通信连接有数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、干扰分析模块以及动作响应模块；
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的动作识别响应系统，其特征在于，所述数据采集模块中无人机设备采集其飞行过程中的环境监测数据和飞行数据的过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的动作识别响应系统，其特征在于，所述数据处理模块对所获得的环境监测数据进行分析处理，获取环境监测数据对应的风险评估等级的过程包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的动作识别响应系统...
【技术特征摘要】
1.基于深度学习的动作识别响应系统，包括设备控制中心，其特征在于，所述设备控制中心通信连接有数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、干扰分析模块以及动作响应模块；
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的动作识别响应系统，其特征在于，所述数据采集模块中无人机设备采集其飞行过程中的环境监测数据和飞行数据的过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的动作识别响应系统，其特征在于，所述数据处理模块对所获得的环境监测数据进行分析处理，获取环境监测数据对应的风险评估等级的过程包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的动作识别响应系统，其特征在于，所述数据分析模块内预设有弹性分析节点，根据环境监测数据对应的风险评估等级设置各个...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹江，杨华，李朋，吴冠霖，王景，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院战争研究院，
类型：发明
国别省市：
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