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任寄灵 2025-05-14 【人工智能】 8350 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❸，应用领域不断拓展⑥，从物流配送▓、环境监测⑤，延伸至军事侦察⑨、目标打击等关键场景❶。与此同时④，无人机的广泛使用也带来一些安全隐患⑲。例如⑫，小型无人机可能被用于非法入侵❸、情报窃取⑨，甚至是对一些关键设施发动攻击⑨。传统的反制手段在应对这些小型无人机时⑤，往往难以达到较好的作战效果⑦。基于人工智能的无人机检测识别技术❷，成为应对这一威胁的重要方式▓。

传统的无人机检测识别技术主要是通过雷达⑪、光学传感器和无线电监听实现⑩。其中⑪，雷达发射电磁波探测目标②，但面对低空低速小型无人机时❷，灵敏度低⑩，易受地形干扰⑦。红外摄像头等光学传感器虽能提供视觉信息⑪，但在恶劣天气或夜间条件下⑮，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⑦，但遇上加密通信链路或静默状态的无人机时便会失效④。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❷。传统手段在处理海量数据⑧、快速做出响应方面存在明显不足⑳，急需智能化升级⑩。

人工智能技术明显提高了无人机检测识别效率①。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⑧、智能识别与分类❷、实时决策与响应等⑦。

多源传感器融合：该系统采用无雷达设计⑩，通过射频传感器⑭、红外摄像头和人工智能算法协同工作⑦。射频传感器负责扫描无人机的通信信号⑲，提取频段⑪、信号强度等关键参数❶；红外摄像头进行实时监控⑩，对目标进行识别❸；人工智能算法对各传感器的数据进行融合④，减少误报和漏报情况⑲。

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④，如民用四旋翼无人机和军用固定翼无人机③，还能判断无人机的飞行模式①，如悬停⑱、盘旋②、集群编队等⑥，并评估威胁等级⑨，启动应对措施⑫。

实时决策与响应：检测到威胁后❶，“KARMA”反无人机系统会将信息推送至指挥控制单元⑳。操作人员通过人机界面获取空情信息⑲，并选择干扰或硬杀伤等手段⑪。另外①，该系统配备的射频干扰模块可阻断无人机通信链路❷，使其降落或返航⑭；如需进行物理摧毁⑦，还可联动火力控制单元④，但最终决策权掌握在操作人员手中⑱。

测试表明⑧，在应对多种复杂威胁场景时⑭，由人工智能驱动的检测系统展现出一定优势⑰。对于低空飞行的无人机⑪，其能准确捕捉处于雷达盲区内的目标⑥。面对集群攻击⑩，人工智能算法可并行处理多目标数据⑲，预测飞行轨迹▓，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①，但其在实际应用中面临诸多挑战⑳。例如❸，无人机可能采用人工智能反制手段⑳，从而引起检测系统误判④。算法可靠性也可能存在问题⑦。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❷，人工智能会出现漏检情况⑲。此外⑩，系统集成难度大⑬，多传感器协同需要解决时延同步⑨、数据格式统一等技术问题⑰，这些仍需进一步优化改进②。