低空无人机集群对抗意图识别方法、装置、设备和介质

1.一种低空无人机集群对抗意图识别方法，其特征在于，包括：雷达探测低空无人机集群航迹数据处理，用于后续模型训练，同时能够对于实时雷达探测航迹图像数据，进行处理后，用于识别分析；构建基于时空因子的双通道深度卷积神经网络模型，所述时空因子包括速度、高度和航向，作为特征数据；利用训练数据集，对所述双通道深度卷积神经网络模型进行训练，同时在全连接层，引入时空因子对特征进行增强，利用测试数据集，对模型进行测试评估，迭代完善模型参数；最终基于训练后的模型，利用可视化后的雷达探测航迹数据，对低空无人机集群对抗意图进行识别分析；所述时空因子包括飞行速度、飞行高度、飞行航向；其中，采用双通道的深度卷积神经网络，其中一个通道将关联的时空因子作为输入，直接连接到深度卷积神经网络的全连接层作为特征增强数据，另外一个通道将低空无人机集群航迹图像作为输入，通过卷积层和子采样层逐层迭代训练学习，最终在全连接层与时空因子组合连接，最终用于对抗意图分类识别；雷达探测低空无人机集群航迹数据处理具体过程为：将雷达探测的无人机集群航迹数据实时进行可视化后，采集一段时间内低空无人机集群航迹图像，并对航迹图像数据进行航迹图像压缩裁剪、背景去除以及二值化处理和图像变换；然后对图像进行标注，将低空无人机集群轨迹图像分成集结、前进、围捕、避障四类，同时提取航迹数据中每个目标的时空因子并进行归一化处理，关联对应的图像作为特征增强数据，最终形成标准数据集；在对低空无人机集群航迹图像进行特征提取时，利用背景差分法将航迹图像的背景去除，进一步对图像进行二值化处理；构建基于时空因子的双通道深度卷积神经网络模型，具体如下：将经过处理后的无人机集群航迹图像作为网络的原始输入，经过卷积神经网络逐层学习，对于每层网络，上一层网络的输出作为当前层的输入，经过非线性变换得到当前层的输出： ，其中 表示第 层网络的输出， 表示第 层网络的输出， 表示第 层的权重， 表示第 层的偏置， 表示激活函数；对于卷积层，通过卷积即无人机集群航迹图像的像素与卷积核的线性组合经过一个非线性的函数得到了卷积层，得到图像的抽象的表达形式；对于第 层输出特征数据 ，经过卷积后，通过非线性变换得到第 层的 ： ，其中， 表示第 层的中第i个输入通过第j个卷积核的权重，即卷积核， 表示输入的特征数据集合， 表示相应的偏置；对于子采样层，对输入的特征数据进行下采样，进一步降低特征的冗余性： ，其中，相对应的 为第 层的权重，其中down（.）表示下采样过程， 表示上一层的输出特征数据， 表示对应的偏置；通过全连接层，收集所有二维特征图数据，并转换成一维向量，同时组合时空因子，形成最终的特征数据，实现端到端的学习，最终通过分类器实现意图识别分类。 2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对航迹图像进行压缩裁剪，减小图像的大小同时，保证每幅图像中只含有一种对抗意图类型；利用哈夫曼编码压缩算法以及规则化图像裁剪算法，将原始数据经过处理后变为规则化的128*128大小的图片数据。 3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用训练数据集，对所述双通道深度卷积神经网络模型进行训练，具体如下：模型的训练阶段分为前向传播和反向传播两个阶段，在预训练阶段，通过卷积神经网络的卷积层和池化层交替进行，逐渐得到原始无人机集群图像的特征；在模型精调阶段，结合时空因子，通过实际无人机集群意图类型与网络输出的意图类型数据对比，将整个模型的参数进行调节，以使得网络达到最优；在模型测试阶段，首先加载训练好的模型参数，形成低空无人机集群对抗意图识别的分类模型；其次，将低空无人机集群航迹图像测试数据集输入分类模型，对低空无人机集群的对抗意图进行分类识别。 4.一种低空无人机集群对抗意图识别装置，其特征在于，包括无人机集群航迹数据处理模块、无人机集群对抗意图识别模型训练模块、无人机集群对抗意图识别模型测试评估模块以及无人机集群对抗意图识别模型部署模块；其中，低空无人机集群航迹数据处理模块用于航迹数据图像化、压缩裁剪、背景去除以及二值化处理、图像变换、图像标注和时空因子提取，最终生成标准数据集，用于模型训练及预测；低空无人机集群对抗意图识别模型训练模块，利用训练数据对低空无人机集群对抗意图识别模型进行参数训练；低空无人机集群对抗意图识别模型测试评估模块，利用测试数据集对低空无人机集群对抗意图识别模型进行测试，并利用评估标准对模型进行评估；低空无人机集群对抗意图识别模型部署模块对训练测试后的模型，进行线上部署使用；所述装置针对实时低空无人机集群航迹数据，通过低空无人机集群航迹数据处理模块处理后，作为部署后训练测试后的模型的输入，对低空无人机集群的对抗意图实时识别分析。 5.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器、用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现上述权利要求1至3中任一所述的低空无人机集群对抗意图识别方法。 6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1至3中任一所述的低空无人机集群对抗意图识别方法。