基于多模态融合与轨迹建模的无人机识别跟踪方法及系统

本发明提供了基于多模态融合与轨迹建模的无人机识别跟踪方法及系统，涉及目标检测与跟踪技术领域，本发明在机场关键区域同步采集红外/可见光图像和音频信号，对齐时间后分别通过深度网络提取视觉和声学特征，输出各自的无人机类别概率和候选目标框；随后，依据音频与视觉分类结果的置信度自适应分配权重，在概率层面进行类别融合，并在特征层面构造统一的多模态融合表示，从而在小目标、弱纹理和强噪声场景下仍保持较高识别可靠性；在此基础上，将多模态融合特征序列作为输入，将无人机在各时间步的位置和速度构造成轨迹状态序列，由序列生成模型在条件约束下自回归输出完整轨迹，实现对无人机运动的连续跟踪、遮挡区间补全及未来趋势预测。