摘要
本发明提供了一种基于无人机巡航的异常检测方法及装置,方法包括:获取目标任务的任务需求和无人机性能数据,根据无人机性能数据,匹配符合所述任务需求的目标无人机;根据目标区域、飞行环境数据和当前位置,通过路径规划算法生成初步飞行路径;利用遗传算法对初步飞行路径进行优化,并采用冲突检测算法对优化后的路径进行冲突检测,以实现动态调整,获得目标飞行路径;控制目标无人机进行巡检,并获得任务监控数据;通过机器学习技术对任务监控数据进行异常检测,获得异常响应数据。可以提高巡检效率和异常检测识别的效率。
技术关键词
异常检测方法
无人机
路径规划算法
机器学习技术
遗传算法
GPS位置数据
扩展卡尔曼滤波器
电池状态数据
训练预测模型
异常检测装置
Web技术
匹配模块
机器学习模型
传感器
措施
实时位置
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资源动态配置
面向多场景
无人机作业
动态势场
切向速度分量
智能化仓储系统
机器学习模型
数据处理模块
数据采集模块
物流
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YOLO算法
多尺度裂缝
网络
多尺度特征提取
无人机机械臂
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无人机底板
拉伸弹簧
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网络流量特征
故障预测模型
网络流量数据
智能控制方法
网络流量信息