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申请/专利权人：贵州警察学院

摘要：本发明公开了一种基于分布式的无人机反制监控方法，属于数据处理技术领域，包括以下步骤：S1、通过摄像头采集监测区域的完整图像数据，为完整图像数据构建全局分析函数；S2、利用全局分析函数对监测区域的完整图像数据进行筛选，得到重点监测数据；S3、构建反制监控模型，将重点监测数据输入至反制监控模型中，确定无人机反制监控结果。该基于分布式的无人机反制监控方法为完整图像数据构建全局分析函数，并利用全局分析函数提取重点监测数据；再通过重点监测数据的像素点分布情况，确定监测区域是否存在无人机，实现无人机实时检测的目的，降低了因人工监测手段进行探测而造成的误检，从而有效对无人机进行反制。

主权项：1.一种基于分布式的无人机反制监控方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过摄像头采集监测区域的完整图像数据，为完整图像数据构建全局分析函数；S2、利用全局分析函数对监测区域的完整图像数据进行筛选，得到重点监测数据；S3、构建反制监控模型，将重点监测数据输入至反制监控模型中，确定无人机反制监控结果；所述S1包括以下子步骤：S11、通过摄像头采集监测区域的完整图像数据，将完整图像数据的两条对角线所处像素点作为对角像素点序列，将两条对角线的交叉点所在像素点的所在行作为对称线段；S12、基于对称线段，确定对角像素点序列的像素训练值；S13、根据对角像素点序列的像素训练值，确定第一全局系数、第二全局系数和第三全局系数；S14、根据第一全局系数、第二全局系数和第三全局系数，为完整图像数据构建全局分析函数；所述S2中，利用全局校验函数对监测区域的完整图像数据进行筛选的方法为：利用完整图像数据的两条对角线将完整图像数据划分为第一局部图像数据、第二局部图像数据、第三局部图像数据和第四局部图像数据；利用全局分析函数分别计算各个局部图像数据的全局分析差值，将最小全局分析差值对应的局部图像数据作为重点监测数据；所述S3包括以下子步骤：S31、构建反制监控模型，将重点监测数据输入至反制监控模型中，得到反制监控阈值；S32、将重点监测数据中小于反制监测阈值的像素点作为疑似反制轨迹；S33、任取重点监测数据中一个像素点作为第一像素点，将疑似反制轨迹上距离第一像素点直线距离最近的像素点作为第二像素点；S34、将第一像素点的像素值与第二像素点的像素值进行拼接，作为疑似反制向量；S35、判断疑似反制向量的向量值是否大于或等于反制监控阈值，若是，则监测区域存在无人机，否则不存在无人机。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 贵州警察学院 一种基于分布式的无人机反制监控方法