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崔盼烟 2025-05-14 【汽车】 7626 人已围观

AI助力无人机检测识别技术

近年来①，无人机技术发展迅速⑧，应用领域不断拓展⑫，从物流配送⑱、环境监测❶，延伸至军事侦察⑨、目标打击等关键场景⑫。与此同时❸，无人机的广泛使用也带来一些安全隐患⑲。例如❶，小型无人机可能被用于非法入侵⑫、情报窃取⑯，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⑥，往往难以达到较好的作战效果⑧。基于人工智能的无人机检测识别技术②，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③、光学传感器和无线电监听实现⑰。其中⑪，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⑳，灵敏度低▓，易受地形干扰❸。红外摄像头等光学传感器虽能提供视觉信息⑦，但在恶劣天气或夜间条件下❶，其探测效能大打折扣⑪。无线电监测通过识别无人机的通信信号对其进行定位⑩，但遇上加密通信链路或静默状态的无人机时便会失效⑦。此外⑤，多架无人机协同行动时⑱，将进一步加大检测识别难度①。传统手段在处理海量数据⑦、快速做出响应方面存在明显不足⑮，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⑯。以意大利“KARMA”反无人机系统为例⑤，其核心技术包括多源传感器融合⑳、智能识别与分类⑤、实时决策与响应等⑧。

多源传感器融合：该系统采用无雷达设计②，通过射频传感器❸、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⑱，提取频段⑭、信号强度等关键参数▓；红外摄像头进行实时监控⑩，对目标进行识别❷；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⑤。

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❷，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▓，如悬停▓、盘旋⑯、集群编队等❶，并评估威胁等级⑪，启动应对措施⑰。

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⑬。操作人员通过人机界面获取空情信息⑥，并选择干扰或硬杀伤等手段❶。另外⑰，该系统配备的射频干扰模块可阻断无人机通信链路④，使其降落或返航⑰；如需进行物理摧毁⑲，还可联动火力控制单元⑦，但最终决策权掌握在操作人员手中⑳。

测试表明①，在应对多种复杂威胁场景时⑬，由人工智能驱动的检测系统展现出一定优势④。对于低空飞行的无人机⑦，其能准确捕捉处于雷达盲区内的目标❸。面对集群攻击▓，人工智能算法可并行处理多目标数据⑳，预测飞行轨迹⑱，并优先拦截高威胁目标⑰。

虽然人工智能技术有效提升了无人机检测识别能力⑤，但其在实际应用中面临诸多挑战❸。例如⑤，无人机可能采用人工智能反制手段▓，从而引起检测系统误判▓。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⑥，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⑩。此外▓，系统集成难度大⑧，多传感器协同需要解决时延同步⑬、数据格式统一等技术问题❸，这些仍需进一步优化改进⑭。