智能视觉无人机检测与跟踪拦截系统的研究

本文主要探讨了智能化无人机入侵检测与跟踪拦截系统的设计与实现，针对无人机技术带来的安全隐患，提出了一种基于视觉的跟随式定向干扰方案。 随着无人机技术的普及，其在各个领域的应用日益广泛，同时也带来了公共安全的挑战。非法飞行的无人机可能导致“黑飞”事件，甚至被用于非法活动，这对社会稳定和人民安全构成威胁。因此，研发高效的反无人机系统显得至关重要。 当前的反无人机技术主要包括雷达、声音、图像和射频四种方法。雷达检测在城市环境中可能受限，声音检测易受噪声干扰，射频检测则可能受到环境影响并成本较高。因此，研究人员开始探索利用人工智能技术提升无人机检测和识别的效能。例如，深度学习方法已经在无人机识别中取得了显著成果，能够达到较高的准确率，并能有效过滤非目标物体。卷积神经网络也被应用于图像识别，提高无人机检测的精度。此外，结合时频检测与极化匹配的雷达方法以及基于高斯混合背景建模的小目标检测技术也在实践中得到验证。 然而，现有的反无人机系统往往存在检测和跟踪拦截能力不足、自动化水平低及不适合民用等问题。为了克服这些局限，本文提出了一个基于视觉的跟随式定向干扰方案。该方案采用HOG特征结合非线性SVM进行无人机识别，同时利用ViBe（Visual Background Extractor）进行背景提取和KCF（Kernelized Correlation Filter）进行目标跟踪。这种综合方法旨在提供更高效、更智能的无人机检测和拦截手段，以适应不同的应用场景，提高系统的自动化程度和民用可行性。 本研究聚焦于无人机入侵检测的智能化解决方案，旨在通过集成先进的计算机视觉技术和机器学习算法，构建一个既具备精准检测又具备跟踪拦截能力的系统，为保障公共安全提供有力的技术支持。