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公开(公告)号:CN116051960A
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202310120959.8
申请日:2023-02-16
Applicant: 南京大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/20 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无人机群飞行行为识别方法,首先对获得的十类无人机群飞行行为数据进行了预处理,在无人机群行为离线识别场景下,将每类无人机集群飞行行为的原始轨迹序列数据进行归一化,并转化为灰度图像,然后将图像信息输入到构建的卷积神经网络里进行训练;在无人机群行为在线识别场景下,首先将每类无人机集群飞行行为的原始轨迹序列数据进行标准化,然后将标准化后的数据随机截取一个长度固定的时间序列,输入到构建的循环神经网络中进行训练。该方法充分发挥深度学习神经网络的优势,具有设计简单,鲁棒性较佳,训练完成的神经网络模型具有识别准确率高的优点。