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本发明涉及无人机控制领域，具体为深度学习的无人机应急防卫控制系统及方法，利用深度神经网络学习基地区域周边的异常状态数据预测潜在入侵并设定无人机集群巡检策略，在入侵初始阶段快速发起无人机监视；识别无人机集群在巡检过程本地受到的干扰，调整无人机集群的飞行布局和对至少部分无人机的控制策略，确保性能良好的无人机维持集群整体正常飞行；根据入侵物与无人机集群之间的相对空间关系动态数据，调整无人机飞行状态，实现无人机集群对入侵物的准确围堵防控；还根据入侵物的飞行轨迹，控制无人机集群对入侵物发起非接触干扰，直到入侵物发生飞行状态变化为止，能够有效适应不同入侵物的飞行变化场景，提高防卫可靠性和时效性。