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杜南松 2025-05-14 【房产】 0310 人已围观

AI助力无人机检测识别技术

近年来⑳，无人机技术发展迅速❶，应用领域不断拓展⑦，从物流配送⑪、环境监测⑪，延伸至军事侦察④、目标打击等关键场景❶。与此同时⑯，无人机的广泛使用也带来一些安全隐患①。例如⑧，小型无人机可能被用于非法入侵⑩、情报窃取⑩，甚至是对一些关键设施发动攻击⑩。传统的反制手段在应对这些小型无人机时⑬，往往难以达到较好的作战效果⑳。基于人工智能的无人机检测识别技术⑯，成为应对这一威胁的重要方式③。

传统的无人机检测识别技术主要是通过雷达⑬、光学传感器和无线电监听实现⑤。其中⑮，雷达发射电磁波探测目标❶，但面对低空低速小型无人机时⑫，灵敏度低❸，易受地形干扰④。红外摄像头等光学传感器虽能提供视觉信息⑭，但在恶劣天气或夜间条件下⑩，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❶，但遇上加密通信链路或静默状态的无人机时便会失效⑳。此外⑥，多架无人机协同行动时⑤，将进一步加大检测识别难度⑦。传统手段在处理海量数据⑯、快速做出响应方面存在明显不足⑬，急需智能化升级❷。

人工智能技术明显提高了无人机检测识别效率⑫。以意大利“KARMA”反无人机系统为例⑯，其核心技术包括多源传感器融合⑤、智能识别与分类⑧、实时决策与响应等⑬。

多源传感器融合：该系统采用无雷达设计⑥，通过射频传感器▓、红外摄像头和人工智能算法协同工作⑥。射频传感器负责扫描无人机的通信信号⑭，提取频段⑱、信号强度等关键参数⑫；红外摄像头进行实时监控⑤，对目标进行识别②；人工智能算法对各传感器的数据进行融合⑨，减少误报和漏报情况❷。

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⑪，如民用四旋翼无人机和军用固定翼无人机⑤，还能判断无人机的飞行模式⑳，如悬停⑪、盘旋❸、集群编队等⑩，并评估威胁等级⑥，启动应对措施⑦。

实时决策与响应：检测到威胁后②，“KARMA”反无人机系统会将信息推送至指挥控制单元⑦。操作人员通过人机界面获取空情信息⑫，并选择干扰或硬杀伤等手段❷。另外❷，该系统配备的射频干扰模块可阻断无人机通信链路⑬，使其降落或返航⑮；如需进行物理摧毁⑱，还可联动火力控制单元❶，但最终决策权掌握在操作人员手中⑭。

测试表明⑱，在应对多种复杂威胁场景时❸，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❸，其能准确捕捉处于雷达盲区内的目标⑲。面对集群攻击⑰，人工智能算法可并行处理多目标数据⑪，预测飞行轨迹⑫，并优先拦截高威胁目标⑳。

虽然人工智能技术有效提升了无人机检测识别能力①，但其在实际应用中面临诸多挑战❸。例如③，无人机可能采用人工智能反制手段⑩，从而引起检测系统误判⑪。算法可靠性也可能存在问题⑳。机器学习模型的准确性依赖于训练数据的完备性⑨，如果训练数据未涵盖新型无人机或极端场景⑱，人工智能会出现漏检情况⑤。此外⑥，系统集成难度大⑱，多传感器协同需要解决时延同步⑯、数据格式统一等技术问题①，这些仍需进一步优化改进⑰。