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罗寄凡 2025-05-14 【中国足球】 6660 人已围观

AI助力无人机检测识别技术

近年来⑱，无人机技术发展迅速⑲，应用领域不断拓展⑨，从物流配送⑨、环境监测▓，延伸至军事侦察③、目标打击等关键场景⑮。与此同时⑮，无人机的广泛使用也带来一些安全隐患⑪。例如❷，小型无人机可能被用于非法入侵⑯、情报窃取⑨，甚至是对一些关键设施发动攻击⑥。传统的反制手段在应对这些小型无人机时⑭，往往难以达到较好的作战效果❷。基于人工智能的无人机检测识别技术⑭，成为应对这一威胁的重要方式⑤。

传统的无人机检测识别技术主要是通过雷达⑫、光学传感器和无线电监听实现⑲。其中⑩，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②，灵敏度低⑪，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⑦，但在恶劣天气或夜间条件下⑥，其探测效能大打折扣⑯。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⑬。此外⑦，多架无人机协同行动时❶，将进一步加大检测识别难度⑳。传统手段在处理海量数据⑤、快速做出响应方面存在明显不足⑤，急需智能化升级⑧。

人工智能技术明显提高了无人机检测识别效率❶。以意大利“KARMA”反无人机系统为例⑮，其核心技术包括多源传感器融合⑮、智能识别与分类①、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⑨，通过射频传感器⑧、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⑨，提取频段⑲、信号强度等关键参数⑧；红外摄像头进行实时监控⑨，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❷，减少误报和漏报情况⑩。

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⑮，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⑥，如悬停⑤、盘旋❶、集群编队等⑩，并评估威胁等级⑤，启动应对措施⑱。

实时决策与响应：检测到威胁后⑧，“KARMA”反无人机系统会将信息推送至指挥控制单元⑫。操作人员通过人机界面获取空情信息⑧，并选择干扰或硬杀伤等手段❷。另外⑤，该系统配备的射频干扰模块可阻断无人机通信链路①，使其降落或返航▓；如需进行物理摧毁⑱，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❸。

测试表明⑨，在应对多种复杂威胁场景时❷，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❷，其能准确捕捉处于雷达盲区内的目标④。面对集群攻击①，人工智能算法可并行处理多目标数据⑤，预测飞行轨迹⑬，并优先拦截高威胁目标⑪。

虽然人工智能技术有效提升了无人机检测识别能力⑮，但其在实际应用中面临诸多挑战⑮。例如⑭，无人机可能采用人工智能反制手段⑭，从而引起检测系统误判⑫。算法可靠性也可能存在问题⑥。机器学习模型的准确性依赖于训练数据的完备性⑰，如果训练数据未涵盖新型无人机或极端场景③，人工智能会出现漏检情况⑱。此外⑪，系统集成难度大④，多传感器协同需要解决时延同步⑫、数据格式统一等技术问题❷，这些仍需进一步优化改进⑮。