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龙图腾网获悉成都浮力动智能科技有限公司申请的专利深度学习的无人机应急防卫控制系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120353166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510481778.7，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权深度学习的无人机应急防卫控制系统及方法是由邓晨;廖娟;邓茜;邓怀勇设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习的无人机应急防卫控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机控制领域，具体为深度学习的无人机应急防卫控制系统及方法，利用深度神经网络学习基地区域周边的异常状态数据预测潜在入侵并设定无人机集群巡检策略，在入侵初始阶段快速发起无人机监视；识别无人机集群在巡检过程本地受到的干扰，调整无人机集群的飞行布局和对至少部分无人机的控制策略，确保性能良好的无人机维持集群整体正常飞行；根据入侵物与无人机集群之间的相对空间关系动态数据，调整无人机飞行状态，实现无人机集群对入侵物的准确围堵防控；还根据入侵物的飞行轨迹，控制无人机集群对入侵物发起非接触干扰，直到入侵物发生飞行状态变化为止，能够有效适应不同入侵物的飞行变化场景，提高防卫可靠性和时效性。

本发明授权深度学习的无人机应急防卫控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.深度学习的无人机应急防卫控制方法，其特征在于，包括： 步骤S1，对基地区域周边的异常状态数据进行深度神经网络学习，预测潜在入侵事件，从而设定对所述基地区域周边的无人机集群巡检策略； 步骤S2，监测与识别无人机集群在巡检过程本地受到的干扰，调整所述无人机集群的飞行布局和对至少部分无人机的控制策略，包括： 监听无人机集群下属所有无人机各自在巡检过程中本地接收到的外界信号，提取所述外界信号的干扰信号成分； 监测所述无人机集群下属所有无人机各自在巡检过程中的飞行轨迹与姿态漂移变化数据，对所述飞行轨迹与姿态漂移变化数据进行分析，得到所述无人机飞行异常发生时间； 将所述干扰信号成分在所述外界信号的时间序列与所述无人机飞行异常发生时间进行对比，识别所述无人机集群内发生飞行不稳定事件的无人机； 根据发生飞行不稳定事件的无人机在所述无人机集群内的分布位置以及发生飞行不稳定事件的无人机与其他无人机之间的相对飞行速度，调整所述无人机集群的飞行布局，将发生飞行不稳定事件的无人机切换至所述无人机集群的内部区域，以及其他无人机切换至所述无人机集群的外围区域； 根据发生飞行不稳定事件的无人机与地面基站之间的通信控制策略，将发生飞行不稳定事件的无人机切换至受其他无人机控制的工作状态，从而使其他无人机向发生飞行不稳定事件的无人机进行定位和飞行控制； 步骤S3，根据所述基地区域周边的入侵物与所述无人机集群之间的相对空间关系动态数据，调整所述无人机集群中相应无人机的飞行状态，从而使所述入侵物与所述无人机集群满足预设位置关系条件； 步骤S4，根据所述入侵物的飞行轨迹，控制所述无人机集群内至少一个无人机对所述入侵物发起非接触干扰，直到所述入侵物发生飞行状态变化为止。

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