[发明专利]一种智能飞行器多任务处理方法

权利要求书

1.一种智能飞行器多任务处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、在所述智能飞行器中设立神经网络；

S2、获取训练数据，并通过所述训练数据对所述神经网络进行训练：

S21、通过所述数据预处理模块对所述训练数据进行预处理得到第一处理数据，其中，所述训练数据中的图像识别训练数据和调制识别训练数据是按照预设比例进行获取的，所述预处理具体为将所述图像识别训练数据和所述调制识别训练数据进行数据维度转换，所述第一处理数据包括第一图像识别训练数据和第一调制识别训练数据；

对所述调制识别训练数据进行数据维度转换具体为将所述调制识别训练数据进行矩阵转换，得到2*32*32的调制识别矩阵训练数据，然后将该调制识别矩阵训练数据进行标准化处理得到第一调制识别训练数据；

S22、通过所述神经网络输入模块对所述第一处理数据进行二次处理得到第二处理数据，所述二次处理具体为将所述第一图像识别训练数据和第一调制识别训练数据转换为数据维度相同的图像识别训练集和调制识别训练集，且将数据维度相同的所述图像识别训练集和所述调制识别训练集进行混合得到第二处理数据；

所述第二处理数据具体为多批次数据，且每一批数据中图像识别训练集和调制识别训练集的比例为所述预设比例，每一批数据中图像识别训练集和调制识别训练集均有对应的指定位置；

S23、通过所述神经网络主体模块对所述第二处理数据进行非线性运算得到混合输出数据；

S24、通过所述神经网络分离鉴别模块将所述混合输出数据进行分离识别得到图像识别训练结果和调制识别训练结果，并输出所述图像识别训练结果和所述调制识别训练结果：

S241、根据所述指定位置在所述混合输出数据中确定图像识别任务对应的所有数据，并将该图像识别任务对应的所有数据拼接为图像识别任务对应的张量；同时根据所述指定位置在所述混合输出数据中确定调制识别任务对应的所有数据，并将该调制识别任务对应的所有数据拼接为调制识别任务对应的张量；

S242、将该图像识别任务对应的张量通过所述神经网络分离鉴别模块中的图像识别分离层进行识别得到图像识别训练结果，并输出所述图像识别训练结果；同时将该调制识别任务对应的张量通过所述神经网络分离鉴别模块中的调制识别分离层进行识别得到调制识别训练结果，并输出所述调制识别训练结果；

S3、基于训练后的所述神经网络同时执行图像识别任务和调制识别任务：

所述神经网络包括依次连接的数据预处理模块、神经网络输入模块、神经网络主体模块和神经网络分离鉴别模块，所述训练数据包括图像识别训练数据和调制识别训练数据

同时执行图像识别任务和调制识别任务具体包括以下分步骤：

S31、实时采集图像识别数据和调制识别数据；

S32、通过所述数据预处理模块对所述图像识别数据和所述调制识别数据进行预处理得到第一图像识别数据和第一调制识别数据；

S33、通过所述神经网络输入模块对所述第一图像识别数据和所述第一调制识别数据进行二次处理得到图像识别数据集和调制识别数据集，并将所述图像识别数据集和所述调制识别数据集按照指定位置进行混合得到第二处理数据；

S34、通过所述神经网络主体模块对所述第二处理数据进行非线性运算得到混合输出数据；

S35、通过所述神经网络分离鉴别模块将所述混合输出数据进行分离识别得到图像识别结果和调制识别结果，并输出所述图像识别结果和所述调制识别结果。

2.如权利要求1所述的智能飞行器多任务处理方法，其特征在于，所述步骤S21中的对所述图像识别训练数据进行数据维度转换之前，还包括对所述图像识别训练数据进行随机裁剪、随机翻转和标准化处理。