本發明專利技術公開了一種黑飛無人機窄帶精準打擊方法，屬于黑飛無人機檢測技術領域，通過設計在輔無人機上安裝激光雷達、紅外線攝像頭和熱成像攝像頭對目標區域實時獲取信息并配備聲音檢測模塊，在主無人機上安裝移動基站、將深度學習模型部署在無人機上的計算平臺以及在無人機上安裝衛星導航系統，輔無人機通過無線傳輸模塊將獲取的信息通過窄帶通信技術傳輸至主無人機上的移動基站，通過激光雷達、紅外線和熱成像攝像頭獲取黑飛無人機的位置和移動軌跡，主無人機發送控制信號至輔無人機構建一主多輔無人機群，通過主無人機上的計算平臺。臺。臺。
【技術實現步驟摘要】
一種黑飛無人機窄帶精準打擊方法
[0001]本專利技術涉及一種黑飛無人機打擊方法，特別是涉及一種黑飛無人機窄帶精準打擊方法，屬于黑飛無人機打擊方法
技術介紹
[0002]黑飛無人機通常指未經過法律監管、沒有合法飛行許可、或者用于非法活動的無人機。
[0003]這些無人機通常不符合航空器安全標準，可能存在安全隱患，并且容易對社會造成不良影響。
[0004]在現有技術中關于對未經過法律監管、沒有合法飛行許可、或者用于非法活動的無人機進行打擊的時候存在比較多的缺陷這些包括法律和技術方面的缺陷：
[0005]現有的無人機防御系統中，大多數技術還不夠成熟和完善，干擾器的效果受到環境影響較大，高功率激光器的使用場景有限等，難以應對復雜多變的打擊情況；
[0006]目前針對無人機的管理尚未健全，打擊行動存在一定的風險和監管問題；
[0007]為此設計一種黑飛無人機窄帶精準打擊方法來解決上述問題。
技術實現思路
[0008]本專利技術的主要目的是為了提供一種黑飛無人機窄帶精準打擊方法，通過設計在輔無人機上安裝激光雷達、紅外線攝像頭和熱成像攝像頭對目標區域實時獲取信息并配備聲音檢測模塊，在主無人機上安裝移動基站、將深度學習模型部署在無人機上的計算平臺以及在無人機上安裝衛星導航系統，輔無人機通過無線傳輸模塊將獲取的信息通過窄帶通信技術傳輸至主無人機上的移動基站，通過激光雷達、紅外線和熱成像攝像頭獲取黑飛無人機的位置和移動軌跡，主無人機發送控制信號至輔無人機構建一主多輔無人機群，通過主無人機上的計算平臺，采用AI技術和高精度地圖將黑飛無人機周圍區域的建筑物、道路信息進行三維重建，一主多輔無人機群對黑飛無人機進行跟蹤，通過主無人機上的計算平臺深度學習模型計算打擊黑飛無人機位置和打擊角度進行黑飛無人機打擊，從而實現了對周圍環境進行很好的分析，而且無需傳遞至地面基站，自行則可以進行對黑飛無人機的打擊，減少了干擾器的效果受到環境影響較大，其次在進行打擊的時候通過去中心化的無人機網絡，可以實現快速的信息傳遞和決策，可以對打擊的決策信息進行快速的傳遞。
[0009]本專利技術的目的可以通過采用如下技術方案達到：
[0010]一種黑飛無人機窄帶精準打擊方法，包括如下步驟：
[0011]步驟一：在輔無人機上安裝激光雷達、紅外線攝像頭和熱成像攝像頭對目標區域實時獲取信息并配備聲音檢測模塊；
[0012]步驟二：在主無人機上安裝移動基站、將深度學習模型部署在無人機上的計算平臺以及在無人機上安裝衛星導航系統；
[0013]步驟三：輔無人機通過無線傳輸模塊將獲取的信息通過窄帶通信技術傳輸至主無
人機上的移動基站；
[0014]步驟四：通過激光雷達、紅外線和熱成像攝像頭獲取黑飛無人機的位置和移動軌跡；
[0015]步驟五：主無人機發送控制信號至輔無人機構建一主多輔無人機群；
[0016]步驟六：通過主無人機上的計算平臺，采用AI技術和高精度地圖將黑飛無人機周圍區域的建筑物、道路信息進行三維重建；
[0017]步驟七：一主多輔無人機群對黑飛無人機進行跟蹤；
[0018]步驟八：通過主無人機上的計算平臺深度學習模型計算打擊黑飛無人機位置和打擊角度進行黑飛無人機打擊。
[0019]優選的，在步驟一激光雷達利用激光束對目標表面進行掃描，并測量出激光束與目標表面之間的距離和反射強度信息；
[0020]紅外線攝像頭利用紅外線輻射來捕捉物體表面的溫度分布情況，從而得到熱像圖；
[0021]熱成像攝像頭是基于目標物體發出的紅外線輻射來進行成像。
[0022]優選的，步驟二還包括如下步驟：
[0023]S11：對于激光雷達獲取的數據采用點云數據作為網絡輸入；
[0024]S12：通過卷積和池化操作逐漸提取出目標物體的幾何形狀和位置信息；
[0025]S13：對于紅外線攝像頭和熱成像攝像頭，采用圖像數據作為網絡的輸入；
[0026]S14：通過卷積神經網絡操作提取出目標物體的紋理、色彩和形狀特征。
[0027]優選的，在步驟五中還包括如下步驟：
[0028]S21：選擇主無人機作為一主多輔無人機群的中心控制器；
[0029]S22：在主\輔無人機上配置通信模塊；
[0030]S23：在主\輔無人機上安裝飛行控制系統；
[0031]S24：構建黑飛無人機打擊任務分配策略以及設置網絡安全設備和加密通信協議，對黑飛無人機的通信進行干擾和攔截。
[0032]優選的，在步驟六中還包括如下步驟：
[0033]S31：將已被深度學習模型分析處理后的激光雷達、紅外線攝像頭和熱成像攝像頭采集數據采用三維重建算法生成三維模型；
[0034]S32：對三維模型提取出其中的特征點、曲線或者面，用于后續的匹配和校準；
[0035]S33：通過將兩個或多個三維模型中的特征點進行比較和匹配，找到兩個或多個三維模型之間的空間變換關系；
[0036]S34：通過計算匹配結果中的誤差，確定三維模型之間的偏移和旋轉關系，并進行校準；
[0037]S35：將所有的三維模型按照匹配和校準的結果進行合并，生成一個完整的三維模型；
[0038]S36：將三維建筑物、道路等模型與現有的高精度地圖進行融合，生成更為精確的地圖信息。
[0039]優選的，在步驟七中還包括如下步驟：
[0040]S41：主無人機通過機器學習算法對無人機進行識別和分類，實現對無人機的跟
蹤；
[0041]S42：將對識別的無人機信息反饋至陸地平臺獲取是否進行打擊的決策；
[0042]S43：獲取打擊決策則進行步驟八操作；
[0043]S44：未獲取打擊決策則進行持續進行跟蹤。
[0044]優選的，步驟八還包括如下步驟：
[0045]S51：收集無人機的位置、速度、方向信息，以及相應的打擊位置和打擊角度信息；
[0046]S52：據所需預測的打擊位置和打擊角度，選擇合適的神經網絡結構；
[0047]S53：針對模型表現不佳的問題進行改進，比如調整超參數、增加數據樣本；
[0048]S54：對周圍環境進行識別判斷；
[0049]S55：行預測無人機的位置和運動軌跡，并計算出最佳打擊位置和打擊角度，將其傳輸給對應的武器系統進行打擊。
[0050]優選的，在S54中對周圍環境進行識別判斷具體包括在選擇打擊目標和打擊位置時，選擇少建筑物和人群區域，在打擊前進行環境評估和監測。
[0051]優選的，構建一主多輔無人機還包括多組主無人機不同組主無人機攜帶多組輔無人機構建多組一主多輔去中心化無人機群。
[0052]優選的，其中構建多組一主多輔無人機群具體包括如下步驟：
[0053]S61：根據無人機網絡群的需求設計通信協議；
[0054]S62：根據無人機網絡群的規模和應用本文檔來自技高網...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.一種黑飛無人機窄帶精準打擊方法，其特征在于：包括如下步驟：步驟一：在輔無人機上安裝激光雷達、紅外線攝像頭和熱成像攝像頭對目標區域實時獲取信息并配備聲音檢測模塊；步驟二：在主無人機上安裝移動基站、將深度學習模型部署在無人機上的計算平臺以及在無人機上安裝衛星導航系統；步驟三：輔無人機通過無線傳輸模塊將獲取的信息通過窄帶通信技術傳輸至主無人機上的移動基站；步驟四：通過激光雷達、紅外線和熱成像攝像頭獲取黑飛無人機的位置和移動軌跡；步驟五：主無人機發送控制信號至輔無人機構建一主多輔無人機群；步驟六：通過主無人機上的計算平臺，采用AI技術和高精度地圖將黑飛無人機周圍區域的建筑物、道路信息進行三維重建；步驟七：一主多輔無人機群對黑飛無人機進行跟蹤；步驟八：通過主無人機上的計算平臺深度學習模型計算打擊黑飛無人機位置和打擊角度進行黑飛無人機打擊。2.根據權利要求1所述的一種黑飛無人機窄帶精準打擊方法，其特征在于：在步驟一激光雷達利用激光束對目標表面進行掃描，并測量出激光束與目標表面之間的距離和反射強度信息；紅外線攝像頭利用紅外線輻射來捕捉物體表面的溫度分布情況，從而得到熱像圖；熱成像攝像頭是基于目標物體發出的紅外線輻射來進行成像。3.根據權利要求2所述的一種黑飛無人機窄帶精準打擊方法，其特征在于：步驟二還包括如下步驟：S11：對于激光雷達獲取的數據采用點云數據作為網絡輸入；S12：通過卷積和池化操作逐漸提取出目標物體的幾何形狀和位置信息；S13：對于紅外線攝像頭和熱成像攝像頭，采用圖像數據作為網絡的輸入；S14：通過卷積神經網絡操作提取出目標物體的紋理、色彩和形狀特征。4.根據權利要求2所述的一種黑飛無人機窄帶精準打擊方法，其特征在于：在步驟五中還包括如下步驟：S21：選擇主無人機作為一主多輔無人機群的中心控制器；S22：在主輔無人機上配置通信模塊；S23：在主輔無人機上安裝飛行控制系統；S24：構建黑飛無人機打擊任務分配策略以及設置網絡安全設備和加密通信協議，對黑飛無人機的通信進行干擾和攔截。5.根據權利要求3所述的一種黑飛無人機窄帶精準打擊方法，其特征在于：在步驟六中還包括如下步驟：S31：將已被深度學習模型分析處理后的激光雷達、紅外線攝像頭和熱成像攝像頭采集數據采用三維重建算法生成三維模型；S32：對三維模型提取出其中的特征點、曲線或者面，用于后續的匹配和校...
【專利技術屬性】
技術研發人員：于傳江，魏明明，高勇，
申請(專利權)人：北京歷正飛控科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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