基于深度学习的无人机群体轨迹分析与目标识别研究

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随着人工智能无人化技术的发展,无人机设备在现代战争中的使用频率不断提高。受到现代作战模式变化的影响,现阶段军事无人机从传统的独立飞行作战模式,逐渐向大机群联合作战模式转变,因此针对无人机集群的轨迹分析与目标识别研究迫在眉睫。本文从无人机视觉探测的三方面技术难点出发,对图像综合去噪、小目标识别及定位技术、无人机轨迹预判及意图分析等问题进行深入探讨。由于雨雾低照度等自然环境对远距离目标侦查及识别影响巨大,传统图像增强算法无法涵盖复杂天气,因此本文提出了基于领域自适应的复合去噪算法MDDNet(Multi Domain DenoiseNetwork)。算法采用多阶段通道注意力自编码器CAUNet(Channel Attention UNet)实现对图像中混合噪声的分离,结合改进的StarGANv2网络实现对分离后的噪声进行针对性去除。引入改进的CycleGAN网络减小合成样本与真实样本间的分布差异,提高了模型在真实场景下的泛化性,并通过消融性实验证明了各改进模块的有效性。实验结果表明MDDNet可以有效抑制真实场景下的复合噪声,能够为后续的目标检测算法提供有效的无人机群体图像信息。本文通过对CenterNet的网络结构进行优化设计,结合Deepsort多目标跟踪算法实现对无人机群体目标的持续稳定识别与轨迹跟踪。提出无人机轨迹轨与行为预测网络UTBPN(UAV trajectory and behavior prediction network),设计了一种基于距离度量的目标意图评判方法,结合LSTM输出的目标预测轨迹,实现对无人机群的意图判别。通过实验表明,提出的算法各项指标均能达到设计要求,为后续基于深度学习的无人机群体识别及意图分析提供了有意义的理论尝试。
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