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申请/专利权人：深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司;深圳市宝安设计集团有限公司

摘要：本发明提供了一种无人机非法闯入检测系统、方法及计算机设备。本发明系统能够在目标监控区域内，采用边缘计算机网关将初始彩色视频和初始深度视频分别转换为对应的视频流信息，再采用采集模块对上述视频流信息依次进行解码、预处理和信息匹配后得到深度图像绑定信息，然后通过检测模块深度训练，对深度图像绑定信息中的无人机相关数据进行跟踪、轨迹采集和轨迹预测，从而得到无人机的位置预测信息，接着再通过分析模块分析无人机的位置信息，向数据传输模块发出对应的通知信号，使监控端能够预测到无人机是否非法闯入限飞或禁飞区域。相较于现有技术，本发明系统解决了传统人工检查费时费力、无线电探测方法成本高、精度差的问题。

主权项：1.一种无人机非法闯入检测方法，其特征在于，包括：S1：采用RGBD深度相机的彩色相机拍摄目标监控区域内的初始彩色视频，同时采用RGBD深度相机的深度相机拍摄目标监控区域内的初始深度视频；S2：采用边缘计算机网关将所述初始彩色视频转换为第一视频流信息，同时采用计算机网关将所述初始深度视频转换为第二视频流信息；S3：采用采集模块对所述第一视频流信息和所述第二视频流信息依次进行解码、预处理和信息匹配后得到深度图像绑定信息；S4：根据Yolov5算法和所述深度图像绑定信息，采用检测模块对进入目标监控区域内的无人机进行检测、跟踪、轨迹采集和轨迹预测，得到无人机的位置预测信息；S5：根据预设的检测区域和所述位置预测信息，采用分析模块分析得到对应的通知信号；S6：采用数据传输模块将所述通知信号转换为对应的报文信息，并将对应的报文信息传输至监控端；其中，所述步骤S4包括：S41：根据Yolov5算法和所述深度图像绑定信息，对目标监控区域内的无人机进行检测；S42：对所述无人机赋予唯一标识符，并将所述深度图像绑定信息中的目标区域像素位置和对应的深度信息进行匹配和记录；S43：采用RGBD深度相机的摄像头作为坐标原点，构建轨迹坐标系，并基于坐标转换算法，计算得到无人机的三维坐标信息，再基于多个所述三维坐标信息生成无人机轨迹信息；S44：根据LSTM算法和所述无人机轨迹信息，预测得到所述位置预测信息；其中，所述步骤S41包括：提取所述深度图像绑定信息的真实数据集；对所述真实数据集中的无人机进行标注；将标注后的真实数据集输送至DCGAN网络进行训练，得到对抗数据集；将所述对抗数据集输送至YOLOv5网络进行训练，自动检测得到所述无人机；其中，所述步骤S43包括：采用RGBD深度相机的摄像头作为坐标原点，以摄像头水平视野中两个相互垂直的方向分别作为X轴、Y轴的正方向，以平行于所述RGBD深度相机成像平面并远离地心的方向作为Z轴正方向，构建得到轨迹坐标系；基于坐标转换算法和所述轨迹坐标系，计算得到所述无人机的三维坐标信息；其中，所述坐标转换算法为： 其中，1为所述成像平面中无人机的像素中心点的X轴坐标，1为所述成像平面中无人机的像素中心点的Y轴坐标，2为所述成像平面像素中心点的X轴坐标，2为所述成像平面像素中心点的Y轴坐标，r为所述无人机的深度信息，L为比例系数，为所述摄像头到所述无人机所在平面的距离；、和为所述无人机在轨迹坐标系中的三维坐标；a为成像平面在X轴上的像素宽度。

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