无人机飞行数据异常检测方法及系统、电子设备

本发明涉及深度学习领域，提供一种无人机飞行数据异常检测方法及系统、电子设备，方法包括获取无人机模拟飞行数据以作为源域，获取真实的无人机飞行数据以作为目标域；选择相似度最高的若干个模拟飞行数据用于模型训练和集成迁移；对预先构建的神经网络基础预测模型进行训练，并利用目标域进行微调和评估；得到最终目标域的预测输出结果和用于异常判定依据最终预测残差序列；采用动态检测阈值对待检测的无人机飞行数据进行异常检测。用以解决相关技术在有限样本下的无人机飞行数据异常检测精度不高和鲁棒性不足的缺陷，本申请的方案中通过充分利用多个源域数据信息进行知识迁移，避免了对单一源域特征的过度依赖，从而提高模型精度。