摘要：针对在城市公园、广场和大型游乐场等公共环境中,雷达和无线电识别无人机易受到电子干扰、图像识别无人机易受到光线和遮挡物干扰的问题,提出了一种经济便捷、不易受到干扰的运用声音和采用通道空间混合域注意力机制多尺度分组卷积网络(ECSANet)的无人机识别方法。首先,建立民用的9大类无人机声音数据集,提取数据集的对数梅尔谱图及其动态特征;其次,为了网络参数量少,避免过拟合,设计了基于分组卷积、通道混洗和残差结构的通道混洗多尺度分组卷积网络(MSSGNet);然后,为了能更多、更有效地提取无人机声音特征,设计了通道空间混合域注意力机制模块(ECSA);最后,将ECSA模块插入MSSGNet网络构成改进的通道空间混合域注意力机制的多尺度分组卷积网络(ECSANet),形成新型声音识别无人机的方法。运用设计的ECSANet网络对自建的民用无人机声音数据集和Urbansound8K环境声音数据集进行了声音识别,识别结果表明:与ResNet18、ResNet34、ResNeXt18和MobileNetV2等基准网络相比,MSSGNet网络参数更少,识别准确率更高,达到了95.1%;ECSA模块可以插入多种网络,在不增加很多参数的情况下令网络模型的识别准确率获得提升,在无人机等声音分类任务上具有很好的效果;与MSSGNet网络相比,改进的ECSANet网络识别准确率能达到95.9%,提高了0.8%,表明了该网络在识别小样本无人机方面的优越性和可行性。

摘要：“黑飞”无人机的泛滥给人们的生活带来了极大威胁。抵制“黑飞”无人机的首要任务是识别它。针对低空无人机识别问题,设计了一种基于改进残差网络的无人机声音识别方法。首先,采集低空无人机声音数据并进行预处理,建立数据集;其次,研究并比较了梅尔频率倒谱系数(MFCC)、对数梅尔谱图(Log-Mel)及其一阶差分等音频特征;然后,设计了基于残差块改进的神经网络(IRBNet);最后,运用设计的IRBNet以及CNN-1、CNN-2、ResNet和IRBNet-1等基准网络对无人机进行识别实验。实验结果表明,IRBNet的识别准确率为97.45%,与其他基准网络相比,准确率更高;设计的IRBNet具有识别无人机的可行性和有效性。