因果增强无人机识别模型

复杂城市可靠识别

用因果链修正学习分类，让无人机探测在同步误差与同道干扰下更稳定。

Naixin, Chen · Chen, Lei · 高镇 · Zhu, Chunli

IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2025

技术优势

抗干扰更强

将同步误差和同道干扰作为不确定性因素纳入因果链建模，并利用贝叶斯网络对错误分类进行在线修正，提升干扰场景下的稳定性。

边缘可用

方法已经部署到边缘设备上，能够在线执行识别与修正推理，适合实时低空监管场景。

可在线修正

利用离线训练的贝叶斯网络模型对学习方法的分类结果进行成对在线修正，无需重新训练即可适配实际环境。

应用场景

• 低空无人机监管：用于城市低空无人机监管，在干扰环境下稳定识别目标。
• 射频感知：基于射频信号识别无人机，无需视觉即可在城市环境工作。
• 边缘部署识别：模型可部署到边缘设备，实现实时在线识别。