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申请/专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
摘要：本发明公开了一种基于时空图卷积的无人机群关键节点识别方法，属于无人机防御技术领域，该方法首先采用无人机群目标检测算法，检测无人机群中各无人机的位置；然后采用无人机群目标跟踪算法，提取无人机群中各无人机的运动轨迹；接着构建无人机群时空图模型，并采用时空图卷积网络提取各成员无人机的深度时空特征；最后采用全连接层进行图节点分类，进而实现无人机群关键节点识别。与传统的目标识别方法相比，本发明不仅能够建模目标的时‑空间信息，并能够利用数据驱动的方式学习到更贴合任务实际的分类函数，具有可操作性强，识别准确率高，适应性强等优点，能够为后续的无人机群反制提供更可靠的信息支撑。
主权项：1.基于时空图卷积的无人机群关键节点识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取无人机群图像序列I＝{Ii|i＝1,2,...,N}，并对无人机群图像序列中各成员无人机的位置进行检测，得到无人机群中各成员无人机的位置信息Y＝{Yi|i＝1,2,...,N}；S2、根据步骤S1得到的无人机群中各成员无人机的位置信息提取各成员无人机的运动轨迹Track；S3、根据步骤S2得到的各成员无人机的运动轨迹Track，提取各成员无人机的深度时空特征，实现无人机群关键节点识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军火箭军工程大学 基于时空图卷积的无人机群关键节点识别方法、介质及设备
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