基于深度学习的反无人机预警神经网络

为解决传统雷达探测设备面对"低小慢"无人机时产生的难检测与易突防问题,通过深度卷积神经网络对空中无人机进行实时识别,提取目标的类别与像空间位置信息;根据无人机像空间位置在时域下的变化趋势,绘制无人机飞行映射轨迹;利用长短期记忆网络对飞行映射轨迹进行预测,获取无人机在未来时域内的预测航迹方向,实现对无人机的预警跟踪、实时检测与轨迹推断。结果表明,所提出的算法中目标识别平均准确率可达到82%,轨迹预测平均准确率可达到80%计算速度可达到24帧/秒,可见能够在地基计算平台下对空中无人机进行实时精确预警,可以有效地防止识别领空内的非合作无人机渗透与突防。