基于多模态时序建模的无人机数据异常检测方法

本申请实施例提供一种基于多模态时序建模的无人机数据异常检测方法，通过对无人机工作过程中获取的原始数据进行多级数据预处理，生成规范化输入数据流；通过多层次特征提取网络中的连续LSTM块提取规范化输入数据流的时序特征，生成浅层时序特征集合；对浅层时序特征集合进行深度时序建模，生成深层时序特征集合；将浅层时序特征集合与深层时序特征集合进行多阶段信息融合与掩码筛选，生成融合时空关联特征集合；根据融合时空关联特征集合生成无人机的姿态参数预测结果，并基于姿态参数预测结果和基于预测误差统计分布获得的自适应阈值，利用偏差比较与多层级异常判断机制获得无人机的异常检测决策结果，从而提升无人机数据的异常检测准确性。