【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及无人机告警，具体涉及一种无人机监测预警方法、计算设备、存储介质和预警系统。
技术介绍
1、随着无人机(unmanned aerial vehicle，uav)技术的普及，无人机在各个领域的应用越来越广泛，包括物流配送、农业监测、基础设施检查、应急救援等。在上述应用场景中，通常需要为无人机设定航线，既使无人机以最短或最优的路径完成任务，提高飞行效率，还能帮助无人机避开障碍物，确保飞行安全。
2、然而，无人机在飞行过程中可能会因为多种原因偏离既定航线，将可能导致一系列潜在的安全威胁，如侵犯隐私、威胁公共安全、干扰航空活动等。因此，对无人机飞行进行有效监测和预警变得至关重要。现有的无人机监测系统仅能被动地监控无人机当前位置和路径偏差，无法提前发现潜在的飞行偏离风险，时效性不足。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种无人机监测预警方法、计算设备、存储介质和预警系统，用于解决现有技术中存在的对无人机进行偏离航线监测时时效性不足的问题。
2、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种无人机监测预警方法，所述方法包括：获取传感器实时采集的无人机的飞行数据，其中，所述飞行数据为时间序列数据，所述飞行数据包括所述无人机的位置坐标中的经度和纬度；将所述飞行数据输入位置预测模型，得到无人机在未来时间的预测位置，其中，所述预测位置包括经度和纬度；判断所述预测位置是否在预设的经纬度围栏内，其中，所述经纬度围栏根据所述无人机的既定航线设置；若所述预测位置不
3、在一种可选的方式中，所述方法还包括：将所述预测位置输入异常行为检测模型，得到所述预测位置的异常分数；若所述异常分数高于异常分数阈值，确定所述无人机在所述预测位置将发生异常行为；在确定所述无人机在所述预测位置将发生异常行为时触发预警。
4、在一种可选的方式中，所述预测位置包括第一预测位置，所述第一预测位置不在所述经纬度围栏内或者所述第一预测位置的异常分数高于所述异常分数阈值；所述方法还包括：确定与所述第一预测位置最近的经纬度围栏边界；确定所述无人机的当前位置与所述经纬度围栏边界的距离；根据所述距离以及所述无人机的速度，确定所述无人机从所述当前位置到达所述经纬度围栏边界所需时长；根据所述第一预测位置、所述距离以及所述时长触发预警。
5、在一种可选的方式中，所述飞行数据还包括所述无人机的位置坐标中的高度，所述预测位置还包括高度；所述方法还包括：判断所述高度是否在预设的高度围栏内；若所述高度不在所述高度围栏内，确定所述无人机将偏离所述既定航线。
6、在一种可选的方式中，所述经纬度围栏的形状为多边形，所述判断所述预测位置是否在预设的经纬度围栏内，包括：判断从所述预测位置发出的水平射线与所述经纬度围栏的每条边的相交情况；根据所述相交情况确定所述水平射线与所述经纬度围栏的交点个数；若所述交点个数为奇数，确定所述预测位置在所述经纬度围栏内；若所述交点个数为偶数，确定所述预测位置不在所述经纬度围栏内。
7、在一种可选的方式中，所述判断从所述预测位置发出的水平射线与所述经纬度围栏的每条边的相交情况，包括：判断边是否跨越所述水平射线；若所述边跨越所述水平射线，确定所述水平射线与所述边的交点的经度；判断所述交点的经度是否大于所述预测位置的经度；若所述交点的经度大于所述预测位置的经度，确定所述水平射线与所述边相交。
8、在一种可选的方式中，所述异常行为检测模型的训练过程包括：从训练数据中提取统计描述特征和历史行为模式特征；从所述训练数据的统计描述特征和历史行为模式特征中随机选择特征，以及从所述训练数据中随机选择数据点作为切割点，构建一组决策树；根据所述决策树的路径长度计算每个数据点的异常分数。
9、根据本申请实施例的另一方面，提供了一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如上任一实施例所述的无人机监测预警方法。
10、根据本申请实施例的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上任一实施例所述的无人机监测预警方法。
11、根据本申请实施例的另一方面，提供了一种无人机监测预警系统，所述系统包括传感器、三维gis以及如上实施例所述的计算设备；所述传感器用于实时采集所述无人机的飞行数据；所述三维gis用于存储无人机飞行场景的三维地理空间数据，可视化展示所述无人机的空中可行航线范围，根据所述传感器采集的所述飞行数据可视化展示所述无人机的实时飞行轨迹，以及根据所述计算设备预测的所述无人机在未来时间的预测位置可视化展示所述无人机的航线偏离情况。
12、本申请实施例基于无人机的飞行数据进行实时综合监测，通过预测无人机的位置，对进入监控区域的无人机的飞行轨迹进行实时预测，基于预测位置和预设的经纬度围栏判断无人机是否有可能偏离既定航线，当预测到无人机可能偏离既定航线时触发预警。本申请实施例通过提前发现潜在的飞行偏离风险，提供相应的预警，用户能够在问题发生前采取预防措施，从而提高了系统的时效性。
13、上述说明仅是本申请实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
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1.一种无人机监测预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预测位置包括第一预测位置，所述第一预测位置不在所述经纬度围栏内或者所述第一预测位置的异常分数高于所述异常分数阈值；所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述飞行数据还包括所述无人机的位置坐标中的高度，所述预测位置还包括高度；所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述经纬度围栏的形状为多边形，所述判断所述预测位置是否在预设的经纬度围栏内，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述判断从所述预测位置发出的水平射线与所述经纬度围栏的每条边的相交情况，包括：
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述异常行为检测模型的训练过程包括：
8.一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1～7任一项所述的无人机监测预警
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一项所述的无人机监测预警方法。
10.一种无人机监测预警系统，其特征在于，所述系统包括传感器、三维GIS以及权利要求8所述的计算设备；
...【技术特征摘要】
1.一种无人机监测预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预测位置包括第一预测位置，所述第一预测位置不在所述经纬度围栏内或者所述第一预测位置的异常分数高于所述异常分数阈值；所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述飞行数据还包括所述无人机的位置坐标中的高度，所述预测位置还包括高度；所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述经纬度围栏的形状为多边形，所述判断所述预测位置是否在预设的经纬度围栏内，包括：
6.根据权利要求5所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：方明，杨鸥，刘勇斌，
申请(专利权)人：深圳市塞防科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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