一种基于多模态设备指纹的无人机巡检设备识别方法和系统

本发明公开了一种基于多模态设备指纹的无人机巡检设备识别方法和系统，属于无人机安全技术领域，方法包括：采集待识别设备的多模态特征并进行预处理和降维；对同一场景、同一批次的无人机巡检设备构建k‑近邻无向图，融合邻居信息；针对每一个无人机巡检设备，将融合了邻居信息的多模态特征映射为查询、键和价值矩阵，并通过自适应权重对多模态特征进行融合；基于融合后输出的融合特征向量，利用训练后的深度学习分类模型识别无人机身份，并依据概率向量的信息熵，判定当前无人机巡检设备是否为合法设备。本发明能够解决现有技术抗伪造能力差、区分精度不足以及难以在边缘侧实时部署的问题，提高无人机巡检设备的识别精度。