无人机市场快速增长,购买量持续上升,无证飞行和未经许可随意飞行的无人机“黑飞”事件屡屡发生,给航空安全、国家安全、人身安全和公共安全都带来了严重隐患。尤其是在广场、公园等民用公共生活区域,如何对“黑飞”无人机进行威胁反制成为了亟待解决的问题。识别无人机是无人机威胁反制技术中的重点、难点问题。针对广场、公园等民用公共生活区域如何有效、高效地识别无人机的问题,本文研究了多维度智能识别方法。首先,运用声音方法对无人机进行了识别,提出一种基于卷积神经网络的无人机声音识别方法,并进行了实验,实验结果证明了声音识别无人机的可行性。其次,运用图像方法对无人机进行了识别,提出一种基于卷积神经网络的无人机图像识别方法,将无人机图片进行处理,进入神经网络进行识别,通过实验证明了图像识别无人机是有效可行的。然后,运用无线电对无人机进行了识别,提出一种基于卷积神经网络的无人机无线电识别方法,将无线电信号通过离散傅里叶变换变为频谱图,进而转化为频谱瀑布图,频谱瀑布图中包含着无线电信号的特征,输入卷积神经网络进行识别,实验证明了无线电识别无人机的可行性。最后,对三种无人机识别方法进行了结合,研究了多维度智能识别无人机的方法,设计出一种无人机多维度智能识别的系统。通过实验,验证了此方法的可行性、有效性。