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崔念芹 2025-05-14 【足球】 8187 人已围观

AI助力无人机检测识别技术

近年来❷，无人机技术发展迅速④，应用领域不断拓展④，从物流配送⑱、环境监测⑬，延伸至军事侦察⑯、目标打击等关键场景⑬。与此同时⑥，无人机的广泛使用也带来一些安全隐患⑪。例如❶，小型无人机可能被用于非法入侵⑮、情报窃取▓，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⑬，往往难以达到较好的作战效果❶。基于人工智能的无人机检测识别技术③，成为应对这一威胁的重要方式⑩。

传统的无人机检测识别技术主要是通过雷达⑧、光学传感器和无线电监听实现⑬。其中⑧，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⑰，灵敏度低⑬，易受地形干扰⑮。红外摄像头等光学传感器虽能提供视觉信息③，但在恶劣天气或夜间条件下⑭，其探测效能大打折扣⑦。无线电监测通过识别无人机的通信信号对其进行定位❸，但遇上加密通信链路或静默状态的无人机时便会失效①。此外⑬，多架无人机协同行动时⑩，将进一步加大检测识别难度⑦。传统手段在处理海量数据⑰、快速做出响应方面存在明显不足⑧，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⑮。以意大利“KARMA”反无人机系统为例⑳，其核心技术包括多源传感器融合⑬、智能识别与分类⑦、实时决策与响应等⑤。

多源传感器融合：该系统采用无雷达设计▓，通过射频传感器⑬、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⑧，提取频段⑪、信号强度等关键参数④；红外摄像头进行实时监控④，对目标进行识别⑦；人工智能算法对各传感器的数据进行融合⑥，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⑰，如民用四旋翼无人机和军用固定翼无人机⑫，还能判断无人机的飞行模式⑫，如悬停❷、盘旋②、集群编队等②，并评估威胁等级⑳，启动应对措施⑱。

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⑥。操作人员通过人机界面获取空情信息③，并选择干扰或硬杀伤等手段①。另外③，该系统配备的射频干扰模块可阻断无人机通信链路⑤，使其降落或返航⑱；如需进行物理摧毁⑪，还可联动火力控制单元❸，但最终决策权掌握在操作人员手中❶。

测试表明⑫，在应对多种复杂威胁场景时④，由人工智能驱动的检测系统展现出一定优势⑨。对于低空飞行的无人机⑰，其能准确捕捉处于雷达盲区内的目标⑲。面对集群攻击⑧，人工智能算法可并行处理多目标数据⑳，预测飞行轨迹⑭，并优先拦截高威胁目标⑥。

虽然人工智能技术有效提升了无人机检测识别能力③，但其在实际应用中面临诸多挑战❶。例如❷，无人机可能采用人工智能反制手段⑤，从而引起检测系统误判⑯。算法可靠性也可能存在问题⑰。机器学习模型的准确性依赖于训练数据的完备性❶，如果训练数据未涵盖新型无人机或极端场景⑬，人工智能会出现漏检情况⑥。此外⑫，系统集成难度大⑱，多传感器协同需要解决时延同步⑥、数据格式统一等技术问题⑳，这些仍需进一步优化改进❶。