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崔乐萱 2025-05-14 【科技】 7009 人已围观

AI助力无人机检测识别技术

近年来⑥，无人机技术发展迅速❶，应用领域不断拓展⑪，从物流配送▓、环境监测⑱，延伸至军事侦察④、目标打击等关键场景⑳。与此同时⑪，无人机的广泛使用也带来一些安全隐患⑪。例如⑨，小型无人机可能被用于非法入侵⑤、情报窃取⑭，甚至是对一些关键设施发动攻击⑬。传统的反制手段在应对这些小型无人机时❸，往往难以达到较好的作战效果⑩。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⑦。

传统的无人机检测识别技术主要是通过雷达⑥、光学传感器和无线电监听实现⑬。其中❸，雷达发射电磁波探测目标①，但面对低空低速小型无人机时❷，灵敏度低⑪，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❷，但在恶劣天气或夜间条件下❶，其探测效能大打折扣⑰。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⑯。此外⑫，多架无人机协同行动时⑧，将进一步加大检测识别难度⑫。传统手段在处理海量数据⑥、快速做出响应方面存在明显不足④，急需智能化升级❶。

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⑨，其核心技术包括多源传感器融合⑪、智能识别与分类⑰、实时决策与响应等④。

多源传感器融合：该系统采用无雷达设计③，通过射频传感器⑲、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⑬，提取频段⑬、信号强度等关键参数⑩；红外摄像头进行实时监控⑬，对目标进行识别⑰；人工智能算法对各传感器的数据进行融合⑧，减少误报和漏报情况❶。

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⑱，如民用四旋翼无人机和军用固定翼无人机❸，还能判断无人机的飞行模式③，如悬停❷、盘旋❶、集群编队等⑱，并评估威胁等级⑧，启动应对措施③。

实时决策与响应：检测到威胁后⑭，“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⑭，并选择干扰或硬杀伤等手段⑳。另外④，该系统配备的射频干扰模块可阻断无人机通信链路❸，使其降落或返航⑪；如需进行物理摧毁❷，还可联动火力控制单元①，但最终决策权掌握在操作人员手中⑮。

测试表明⑤，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①。对于低空飞行的无人机⑯，其能准确捕捉处于雷达盲区内的目标⑯。面对集群攻击⑥，人工智能算法可并行处理多目标数据①，预测飞行轨迹①，并优先拦截高威胁目标⑬。

虽然人工智能技术有效提升了无人机检测识别能力⑭，但其在实际应用中面临诸多挑战②。例如▓，无人机可能采用人工智能反制手段⑲，从而引起检测系统误判⑱。算法可靠性也可能存在问题❸。机器学习模型的准确性依赖于训练数据的完备性⑪，如果训练数据未涵盖新型无人机或极端场景❶，人工智能会出现漏检情况⑤。此外①，系统集成难度大⑤，多传感器协同需要解决时延同步⑧、数据格式统一等技术问题⑫，这些仍需进一步优化改进▓。