摘要
本发明公开了一种基于无人机集群的目标智能协同识别方法,属于无人机集群控制与计算机视觉领域。所述方法通过动态异构联邦学习架构实现集群组网与模型初始化;采用时空注意力机制优化任务分配,利用可变形网络提取多视角目标特征;提出级联式特征蒸馏融合策略,对多光谱、激光雷达等多源数据进行模态压缩与跨模态门控融合;设计基于元学习的抗干扰弹性通信机制,结合时空对抗检测与动态频谱感知技术增强系统鲁棒性;建立无监督联邦增量学习系统,通过动量加权聚合实现模型在线进化。本发明在复杂环境下目标识别准确率提升35%,时延降至200ms级,为军事侦察、灾害救援等场景提供高精度实时识别支持。
技术关键词
协同识别方法
动态频谱感知技术
时空注意力机制
无监督
联邦模型
学习系统
融合策略
深度强化学习
级联式
无人机集群控制
软件定义无线电
多视角
集成激光雷达
差分隐私
多光谱
干扰信号特征
三维环境地图
系统状态监控
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被动式
大气消光系数
湍流
图像获取单元
无监督神经网络
风力发电机齿轮箱
疲劳寿命评估
故障检测方法
判断风力发电机
误差加权
地质数据处理方法
无监督学习算法
在线学习机制
地层结构
特征选择算法
规则知识库
数字孪生
管理方法
网格
时空注意力机制