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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202211121134.X | 专利名称: | 一种基于改进残差网络的无人机异常行为识别方法 |
申请日: | 2022-09-15 | 申请/专利权人 | 西华大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 四川省成都市金牛区土桥金周路999号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/17搜分类 网络 网络传输 改 港口搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |