一种基于深度学习的无人机载核辐射侦测方法及系统

本发明涉及无人机载核辐射侦测技术领域，提出了一种基于深度学习的无人机载核辐射侦测方法及系统，包括：采集γ能谱信号，并将所述γ能谱信号数字化，得到原始能谱数据；对原始能谱数据进行预处理，得到预处理能谱数据；基于深度学习网络构建核素识别模型，对预处理能谱数据进行核素识别，得到原始核素识别结果；对原始核素识别结果进行后处理分析与精化，得到核素识别结果；将核素识别结果与地理位置信息融合，得到核辐射污染分布图，并设置基于核素种类和强度的多级预警机制。本发明提升了复杂环境下核素识别的精度，实现了低信噪比条件下多种核素的高灵敏检测。