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周晓巧 2025-05-14 【体育】 4753 人已围观

AI助力无人机检测识别技术

近年来⑪，无人机技术发展迅速⑯，应用领域不断拓展⑦，从物流配送①、环境监测④，延伸至军事侦察⑫、目标打击等关键场景③。与此同时⑧，无人机的广泛使用也带来一些安全隐患⑭。例如❷，小型无人机可能被用于非法入侵④、情报窃取⑨，甚至是对一些关键设施发动攻击❶。传统的反制手段在应对这些小型无人机时⑱，往往难以达到较好的作战效果⑪。基于人工智能的无人机检测识别技术⑬，成为应对这一威胁的重要方式❷。

传统的无人机检测识别技术主要是通过雷达⑳、光学传感器和无线电监听实现⑤。其中⑰，雷达发射电磁波探测目标①，但面对低空低速小型无人机时▓，灵敏度低⑨，易受地形干扰❶。红外摄像头等光学传感器虽能提供视觉信息⑱，但在恶劣天气或夜间条件下▓，其探测效能大打折扣③。无线电监测通过识别无人机的通信信号对其进行定位⑥，但遇上加密通信链路或静默状态的无人机时便会失效❷。此外❷，多架无人机协同行动时⑰，将进一步加大检测识别难度②。传统手段在处理海量数据④、快速做出响应方面存在明显不足①，急需智能化升级③。

人工智能技术明显提高了无人机检测识别效率❶。以意大利“KARMA”反无人机系统为例⑦，其核心技术包括多源传感器融合③、智能识别与分类⑥、实时决策与响应等⑳。

多源传感器融合：该系统采用无雷达设计⑨，通过射频传感器⑭、红外摄像头和人工智能算法协同工作⑬。射频传感器负责扫描无人机的通信信号⑩，提取频段⑧、信号强度等关键参数⑱；红外摄像头进行实时监控⑧，对目标进行识别⑤；人工智能算法对各传感器的数据进行融合⑧，减少误报和漏报情况⑪。

智能识别与分类：“KARMA”反无人机系统能够分析判别不同类型的无人机⑧，如民用四旋翼无人机和军用固定翼无人机⑬，还能判断无人机的飞行模式⑲，如悬停⑱、盘旋⑬、集群编队等⑳，并评估威胁等级⑯，启动应对措施❷。

实时决策与响应：检测到威胁后③，“KARMA”反无人机系统会将信息推送至指挥控制单元③。操作人员通过人机界面获取空情信息⑩，并选择干扰或硬杀伤等手段④。另外⑦，该系统配备的射频干扰模块可阻断无人机通信链路⑱，使其降落或返航⑬；如需进行物理摧毁④，还可联动火力控制单元⑮，但最终决策权掌握在操作人员手中⑭。

测试表明❶，在应对多种复杂威胁场景时⑰，由人工智能驱动的检测系统展现出一定优势⑬。对于低空飞行的无人机❶，其能准确捕捉处于雷达盲区内的目标②。面对集群攻击⑬，人工智能算法可并行处理多目标数据⑧，预测飞行轨迹⑤，并优先拦截高威胁目标⑨。

虽然人工智能技术有效提升了无人机检测识别能力⑱，但其在实际应用中面临诸多挑战④。例如❸，无人机可能采用人工智能反制手段⑥，从而引起检测系统误判⑯。算法可靠性也可能存在问题⑱。机器学习模型的准确性依赖于训练数据的完备性⑬，如果训练数据未涵盖新型无人机或极端场景①，人工智能会出现漏检情况⑪。此外⑯，系统集成难度大▓，多传感器协同需要解决时延同步⑩、数据格式统一等技术问题③，这些仍需进一步优化改进③。