摘要
本发明提供一种多种传感器融合的无人机探测方法及系统,其中,本发明通过接收各传感器的数据流,得到综合感知信息集,利用深度学习模型对综合感知信息集进行分析,生成动态目标行为模式数据,应用自适应噪声抵消技术与机器学习优化的滤波器相结合的方法进行信号质量优化,生成优化后的探测信号,通过预测性分析算法进行飞行路径预测,生成预测飞行路径数据,利用分布式边缘计算框架处理综合感知信息集,通过联邦学习机制优化深度学习模型,生成优化后的探测策略,基于预测飞行路径数据和优化后的探测策略,生成更新后的探测流程;本发明提供的技术方案,增强了目标识别的准确性,确保了信号的高质量通过了低可见度条件下的检测能力,实现快速响应。
技术关键词
深度学习模型
无人机探测方法
机器学习优化
噪声抵消技术
传感器融合
分布式边缘
三维地形模型
多层滤波器
光谱分析技术
集成学习框架
信号
城市结构
地理信息系统
粒子滤波器
卡尔曼滤波器
强化学习算法
动态
数据
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查询分析方法
铁水含硅量
高炉冶金设备
副产物
尾气
抗菌肽
识别优化方法
大语言模型
功能识别方法
深度学习模型
径流预测方法
集成策略
径流预报技术
集成方法
训练集
电磁散射理论
接地故障预警方法
监测点
电磁环境数据
接地故障状态
港口大型设备
健康状态监测
模型训练方法
重构矩阵
集合经验模态分解