[发明专利]一种基于改进残差网络的无人机异常行为识别方法有效
| 申请号： | 202211121134.X | 申请日： | 2022-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN115457414B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 余莎莎;关权鹂;戚轩;郝鹏;叶勉;张学军 | 申请（专利权）人： | 西华大学 |
| 主分类号： | G06V20/17 | 分类号： | G06V20/17;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/088 |
| 代理公司： | 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) 51241 | 代理人： | 苟铭 |
| 地址： | 610039 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进残差网络的无人机异常行为识别方法，包括：将无人机的图像分为训练集和测试集，构建改进的残差网络模型，对训练集进行特征提取、网络训练。通过测试集验证准确率后，进行无人机的图像分类，将提取后的信息特征代入改进孤立森林算法中进行异常行为识别。对飞行特征参数进行提取和预处理，通过随机斜率超平面来分割数据集构建孤立树，从而建立孤立森林。将样本数据遍历孤立树，通过基于相对质量的方法，并代入威胁系数作为权重，计算出样本的异常得分，从而判定出无人机异常行为。本发明的优点是：提高了准确率，缩短了训练时间，降低模型时间复杂度,加快判别时间。提高了检测数据集异常得分的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 网络 无人机 异常 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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