基于深度学习的飞行器入侵预警系统设计与实现
发布时间：2021-11-22 15:03
近年来,随着无人机技术越来越成熟,无人机不仅仅在军事领域,而且在民用领域也得到广泛使用。但是无人机的“黑飞”、“滥飞”事件频繁发生,不仅侵害个人的隐私,还严重危害了公共安全。到目前为止,国内还没有成熟的反无人机系统,国外的系统在探测距离上和精度上都有限,识别度不高,满足不了实际的需求。考虑到现有的反无人机系统满足不了实际的需求,本文设计了基于深度学习的无人飞行器入侵检测与跟踪系统。系统通过网络摄像机采集图像,对采集到的图像进行深度学习算法处理,从而实现对无人飞行器的检测和跟踪。
【文章来源】：黑龙江大学黑龙江省
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
无人机的应用场景
第 1 章 绪论府机关等区域，该系统能够防止犯罪法行为。广场等公共活动区域，该系统可以有，该系统可以检测到偷拍无人机进而状及技术现状大体上可以分为干扰阻断、毁伤捕捉：以美国 Battelle 公司的 DroneDefen率干扰信号对遥控器进行干扰，切断
机系统及技术现状机系统大体上可以分为干扰阻断、毁伤捕捉和检测阻断类：以美国 Battelle 公司的 DroneDefender 反无很大功率干扰信号对遥控器进行干扰，切断通讯连图 1-2 美国 DroneDefender 反无人机枪Figure 1-2 American DroneDefender anti-drone gun捕捉类：以美国波音公司的高能激光移动展示系统用导弹或者己方无人机对入侵无人机直接进行打击
【参考文献】：
期刊论文
[1]Vehicle tracking by detection in UAV aerial video[J]. Shaohua LIU,Suqin WANG,Wenhao SHI,Haibo LIU,Zhaoxin LI,Tianlu MAO. Science China（Information Sciences）. 2019(02)
[2]改进的非极大值抑制算法的目标检测[J]. 赵文清,严海,邵绪强. 中国图象图形学报. 2018(11)
[3]深度学习优化算法研究[J]. 仝卫国,李敏霞,张一可. 计算机科学. 2018(S2)
[4]基于卡尔曼滤波的多目标跟踪方法[J]. 赵广辉,卓松,徐晓龙. 计算机科学. 2018(08)
[5]民用轻小无人机存在的治安问题及对策[J]. 陈冲,李春华. 广西警察学院学报. 2018(04)
[6]基于无人机空中加油的目标追踪算法[J]. 王卓雅,屈耀红,闫建国,吴佳驹. 飞行力学. 2018(04)
[7]基于测量协方差离散Kalman滤波估计算法的视频跟踪[J]. 孙剑明,韩生权,赵志杰. 太赫兹科学与电子信息学报. 2018(02)
[8]低空反无人机技术现状与发展趋势[J]. 张静,张科,王靖宇,吕梅柏,王佩. 航空工程进展. 2018(01)
[9]基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法[J]. 乔少杰,韩楠,朱新文,舒红平,郑皎凌,元昌安. 电子学报. 2018(02)
[10]一种鲁棒自适应容积卡尔曼滤波方法及其在相对导航中的应用[J]. 张旭,崔乃刚,王小刚,崔祜涛,秦武韬. 兵工学报. 2018(01)
博士论文
[1]基于视觉的微小型无人直升机位姿估计与目标跟踪研究[D]. 徐伟杰.浙江大学 2012
硕士论文
[1]基于视觉的无人机入侵检测与跟踪系统设计与实现[D]. 邵盼愉.浙江大学 2018
[2]多旋翼无人机位姿估计与控制技术研究[D]. 张翔.南京航空航天大学 2017
[3]微间隙焊缝路径磁光成像卡尔曼滤波跟踪方法研究[D]. 张驰.广东工业大学 2015
[4]一种四旋翼无人机控制系统的设计与实现研究[D]. 姜成平.哈尔滨工业大学 2014
[5]融合MeanShift和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法研究[D]. 杨建伟.哈尔滨工业大学 2010
本文编号：3511935
【文章来源】：黑龙江大学黑龙江省
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
无人机的应用场景
第 1 章 绪论府机关等区域，该系统能够防止犯罪法行为。广场等公共活动区域，该系统可以有，该系统可以检测到偷拍无人机进而状及技术现状大体上可以分为干扰阻断、毁伤捕捉：以美国 Battelle 公司的 DroneDefen率干扰信号对遥控器进行干扰，切断
机系统及技术现状机系统大体上可以分为干扰阻断、毁伤捕捉和检测阻断类：以美国 Battelle 公司的 DroneDefender 反无很大功率干扰信号对遥控器进行干扰，切断通讯连图 1-2 美国 DroneDefender 反无人机枪Figure 1-2 American DroneDefender anti-drone gun捕捉类：以美国波音公司的高能激光移动展示系统用导弹或者己方无人机对入侵无人机直接进行打击
【参考文献】：
期刊论文
[1]Vehicle tracking by detection in UAV aerial video[J]. Shaohua LIU,Suqin WANG,Wenhao SHI,Haibo LIU,Zhaoxin LI,Tianlu MAO. Science China（Information Sciences）. 2019(02)
[2]改进的非极大值抑制算法的目标检测[J]. 赵文清,严海,邵绪强. 中国图象图形学报. 2018(11)
[3]深度学习优化算法研究[J]. 仝卫国,李敏霞,张一可. 计算机科学. 2018(S2)
[4]基于卡尔曼滤波的多目标跟踪方法[J]. 赵广辉,卓松,徐晓龙. 计算机科学. 2018(08)
[5]民用轻小无人机存在的治安问题及对策[J]. 陈冲,李春华. 广西警察学院学报. 2018(04)
[6]基于无人机空中加油的目标追踪算法[J]. 王卓雅,屈耀红,闫建国,吴佳驹. 飞行力学. 2018(04)
[7]基于测量协方差离散Kalman滤波估计算法的视频跟踪[J]. 孙剑明,韩生权,赵志杰. 太赫兹科学与电子信息学报. 2018(02)
[8]低空反无人机技术现状与发展趋势[J]. 张静,张科,王靖宇,吕梅柏,王佩. 航空工程进展. 2018(01)
[9]基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法[J]. 乔少杰,韩楠,朱新文,舒红平,郑皎凌,元昌安. 电子学报. 2018(02)
[10]一种鲁棒自适应容积卡尔曼滤波方法及其在相对导航中的应用[J]. 张旭,崔乃刚,王小刚,崔祜涛,秦武韬. 兵工学报. 2018(01)
博士论文
[1]基于视觉的微小型无人直升机位姿估计与目标跟踪研究[D]. 徐伟杰.浙江大学 2012
硕士论文
[1]基于视觉的无人机入侵检测与跟踪系统设计与实现[D]. 邵盼愉.浙江大学 2018
[2]多旋翼无人机位姿估计与控制技术研究[D]. 张翔.南京航空航天大学 2017
[3]微间隙焊缝路径磁光成像卡尔曼滤波跟踪方法研究[D]. 张驰.广东工业大学 2015
[4]一种四旋翼无人机控制系统的设计与实现研究[D]. 姜成平.哈尔滨工业大学 2014
[5]融合MeanShift和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法研究[D]. 杨建伟.哈尔滨工业大学 2010
本文编号：3511935
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