[发明专利]一种基于深度学习的无人机目标识别分类方法有效
| 申请号： | 201910168705.7 | 申请日： | 2019-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN110084094B | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 徐钦;李臻;黄双双;苏志杰;单志林;王颖;潘玉静;李朝英;胡佳;黄穗;朱秋君;鄢雯 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第三十八研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G01V3/12 |
| 代理公司： | 合肥昊晟德专利代理事务所(普通合伙) 34153 | 代理人： | 王林 |
| 地址： | 230000 安徽省合*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的无人机目标识别分类方法，具体处理步骤包括：(1)通过无线电监测手段，采集得到小型民用无人机的链路信号；(2)将该链路信号发送给数据处理中心，进行信号预处理，得到信号的时域特征和频域特征；(3)将信号的时域特征和频域特征输入到深度学习网络中进行计算，输出得到信号的目标识别分类结果；(4)将所采集的信号数据和识别结果保存至数据库，若为新发现的目标类别，经人工确认后添加至信号识别库。本发明所提供的无人机目标识别分类方法，将深度学习算法应用于无人机无线电信号监测领域，以突破传统无线电信号分析方法的应用瓶颈，切实可行地解决低空安全防护中无人机信号监测和识别问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 无人机 目标 识别 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的无人机目标识别分类方法，其特征在于，具体步骤包括：(1)通过无线电监测手段，采集得到小型民用无人机的链路信号；(2)将该链路信号发送给数据处理中心，进行信号预处理，得到信号的时域特征数据和频域特征数据；(3)将信号的时域特征数据和频域特征数据输入到深度学习网络中进行计算，输出得到信号的目标识别分类结果；(4)将所采集的信号数据和识别结果保存至数据库，若为新发现的目标类别，经人工确认后添加至信号识别库中。
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