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曹冬儿 2025-05-14 【 CBA】 2731 人已围观

AI助力无人机检测识别技术

近年来⑭，无人机技术发展迅速⑦，应用领域不断拓展⑳，从物流配送⑧、环境监测⑤，延伸至军事侦察⑰、目标打击等关键场景⑥。与此同时▓，无人机的广泛使用也带来一些安全隐患⑦。例如⑮，小型无人机可能被用于非法入侵⑫、情报窃取❶，甚至是对一些关键设施发动攻击⑧。传统的反制手段在应对这些小型无人机时⑮，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⑦，成为应对这一威胁的重要方式⑨。

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⑲。其中⑲，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①，灵敏度低⑨，易受地形干扰⑱。红外摄像头等光学传感器虽能提供视觉信息❸，但在恶劣天气或夜间条件下⑳，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⑮，但遇上加密通信链路或静默状态的无人机时便会失效②。此外④，多架无人机协同行动时⑭，将进一步加大检测识别难度⑮。传统手段在处理海量数据②、快速做出响应方面存在明显不足⑳，急需智能化升级⑳。

人工智能技术明显提高了无人机检测识别效率⑫。以意大利“KARMA”反无人机系统为例⑧，其核心技术包括多源传感器融合❸、智能识别与分类⑦、实时决策与响应等❷。

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⑲、红外摄像头和人工智能算法协同工作⑭。射频传感器负责扫描无人机的通信信号⑯，提取频段⑥、信号强度等关键参数④；红外摄像头进行实时监控③，对目标进行识别❶；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⑯。

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⑨，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❶，如悬停⑪、盘旋❶、集群编队等⑨，并评估威胁等级⑰，启动应对措施⑥。

实时决策与响应：检测到威胁后①，“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⑮，并选择干扰或硬杀伤等手段⑪。另外⑬，该系统配备的射频干扰模块可阻断无人机通信链路⑱，使其降落或返航⑯；如需进行物理摧毁⑨，还可联动火力控制单元②，但最终决策权掌握在操作人员手中⑯。

测试表明▓，在应对多种复杂威胁场景时⑨，由人工智能驱动的检测系统展现出一定优势⑳。对于低空飞行的无人机⑲，其能准确捕捉处于雷达盲区内的目标⑭。面对集群攻击⑲，人工智能算法可并行处理多目标数据⑩，预测飞行轨迹④，并优先拦截高威胁目标⑳。

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❸。例如⑪，无人机可能采用人工智能反制手段❷，从而引起检测系统误判⑰。算法可靠性也可能存在问题⑨。机器学习模型的准确性依赖于训练数据的完备性⑧，如果训练数据未涵盖新型无人机或极端场景❸，人工智能会出现漏检情况⑪。此外④，系统集成难度大⑫，多传感器协同需要解决时延同步❸、数据格式统一等技术问题①，这些仍需进一步优化改进⑪。