摘要
本申请属于无人机识别技术领域,具体公开了一种基于resnet‑18模型的无人机识别方法及系统。该方法包括:获取无人机发射的图传信号;提取射频指纹特征,构建射频指纹数据集;将数据集输入到ResNet‑18深度神经网络进行分类训练,输出特定无人机型号的识别结果;在ResNet‑18深度神经网络构建中,在每个残差块输出后插入Squeeze‑ and‑ Excitation通道注意力模块,先通过全局平均池化对输出特征图进行通道级信息挤压,再经两层全连接网络学习通道权重,最后对各通道进行加权,使网络能够在不同阶段自适应地关注对无人机型号区分最为重要的频段或时间段。本申请能显著提升无人机识别的鲁棒性和精度。
技术关键词
无人机识别方法
深度神经网络
电磁屏蔽环境
信号采集系统
无人机识别系统
同步采样技术
指纹特征
通道
捕获无人机
分辨率
输出特征
滑动窗口
阶段
无人机设备
射频收发器
树形结构
系统为您推荐了相关专利信息
攻击预测方法
深度Q网络
实体
日志结构
系统配置信息
深度神经网络模型
视频流
文本
手语翻译方法
识别模块
温湿度监测装置
调控方法
组合装置
温控装置
时间段
运动特征
运动能力评估
运动状态监控
老年人
数据处理方法