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杨念薇 2025-05-14 【NBA】 6824 人已围观

AI助力无人机检测识别技术

近年来⑮，无人机技术发展迅速❷，应用领域不断拓展④，从物流配送❸、环境监测⑳，延伸至军事侦察⑨、目标打击等关键场景⑭。与此同时①，无人机的广泛使用也带来一些安全隐患①。例如⑩，小型无人机可能被用于非法入侵⑪、情报窃取⑫，甚至是对一些关键设施发动攻击⑮。传统的反制手段在应对这些小型无人机时⑳，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⑥，成为应对这一威胁的重要方式⑧。

传统的无人机检测识别技术主要是通过雷达⑲、光学传感器和无线电监听实现⑯。其中②，雷达发射电磁波探测目标⑥，但面对低空低速小型无人机时❷，灵敏度低②，易受地形干扰❷。红外摄像头等光学传感器虽能提供视觉信息⑥，但在恶劣天气或夜间条件下▓，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⑱，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⑪，多架无人机协同行动时⑲，将进一步加大检测识别难度③。传统手段在处理海量数据⑲、快速做出响应方面存在明显不足❸，急需智能化升级⑥。

人工智能技术明显提高了无人机检测识别效率⑱。以意大利“KARMA”反无人机系统为例⑱，其核心技术包括多源传感器融合④、智能识别与分类❶、实时决策与响应等▓。

多源传感器融合：该系统采用无雷达设计▓，通过射频传感器①、红外摄像头和人工智能算法协同工作④。射频传感器负责扫描无人机的通信信号❸，提取频段⑤、信号强度等关键参数⑩；红外摄像头进行实时监控❶，对目标进行识别⑩；人工智能算法对各传感器的数据进行融合⑪，减少误报和漏报情况①。

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⑱，还能判断无人机的飞行模式④，如悬停⑦、盘旋⑪、集群编队等⑰，并评估威胁等级⑨，启动应对措施②。

实时决策与响应：检测到威胁后⑯，“KARMA”反无人机系统会将信息推送至指挥控制单元▓。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⑬。另外⑪，该系统配备的射频干扰模块可阻断无人机通信链路⑲，使其降落或返航④；如需进行物理摧毁⑫，还可联动火力控制单元⑫，但最终决策权掌握在操作人员手中⑤。

测试表明❶，在应对多种复杂威胁场景时⑩，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▓，其能准确捕捉处于雷达盲区内的目标①。面对集群攻击②，人工智能算法可并行处理多目标数据⑩，预测飞行轨迹⑦，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⑩，但其在实际应用中面临诸多挑战▓。例如②，无人机可能采用人工智能反制手段⑮，从而引起检测系统误判⑳。算法可靠性也可能存在问题⑮。机器学习模型的准确性依赖于训练数据的完备性▓，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④。此外③，系统集成难度大⑮，多传感器协同需要解决时延同步❷、数据格式统一等技术问题⑯，这些仍需进一步优化改进⑩。