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罗幼翠 2025-05-14 【汽车】 3061 人已围观

AI助力无人机检测识别技术

近年来❶，无人机技术发展迅速⑩，应用领域不断拓展⑭，从物流配送⑦、环境监测⑦，延伸至军事侦察②、目标打击等关键场景⑧。与此同时⑬，无人机的广泛使用也带来一些安全隐患⑪。例如⑦，小型无人机可能被用于非法入侵⑤、情报窃取❷，甚至是对一些关键设施发动攻击⑯。传统的反制手段在应对这些小型无人机时❷，往往难以达到较好的作战效果⑥。基于人工智能的无人机检测识别技术⑲，成为应对这一威胁的重要方式❸。

传统的无人机检测识别技术主要是通过雷达❷、光学传感器和无线电监听实现⑩。其中①，雷达发射电磁波探测目标⑱，但面对低空低速小型无人机时⑮，灵敏度低⑰，易受地形干扰⑩。红外摄像头等光学传感器虽能提供视觉信息⑬，但在恶劣天气或夜间条件下⑥，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④，但遇上加密通信链路或静默状态的无人机时便会失效⑳。此外⑩，多架无人机协同行动时④，将进一步加大检测识别难度⑨。传统手段在处理海量数据⑨、快速做出响应方面存在明显不足⑨，急需智能化升级⑰。

人工智能技术明显提高了无人机检测识别效率⑦。以意大利“KARMA”反无人机系统为例⑩，其核心技术包括多源传感器融合④、智能识别与分类③、实时决策与响应等⑩。

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⑩、红外摄像头和人工智能算法协同工作⑤。射频传感器负责扫描无人机的通信信号⑤，提取频段⑱、信号强度等关键参数⑬；红外摄像头进行实时监控①，对目标进行识别⑯；人工智能算法对各传感器的数据进行融合⑰，减少误报和漏报情况⑫。

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⑥，还能判断无人机的飞行模式⑰，如悬停❶、盘旋⑦、集群编队等③，并评估威胁等级⑦，启动应对措施④。

实时决策与响应：检测到威胁后⑨，“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▓，并选择干扰或硬杀伤等手段⑭。另外②，该系统配备的射频干扰模块可阻断无人机通信链路⑦，使其降落或返航⑯；如需进行物理摧毁③，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❷。

测试表明❶，在应对多种复杂威胁场景时⑳，由人工智能驱动的检测系统展现出一定优势⑨。对于低空飞行的无人机❶，其能准确捕捉处于雷达盲区内的目标❶。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②，并优先拦截高威胁目标④。

虽然人工智能技术有效提升了无人机检测识别能力⑱，但其在实际应用中面临诸多挑战⑰。例如⑥，无人机可能采用人工智能反制手段①，从而引起检测系统误判⑫。算法可靠性也可能存在问题⑤。机器学习模型的准确性依赖于训练数据的完备性⑨，如果训练数据未涵盖新型无人机或极端场景④，人工智能会出现漏检情况⑭。此外⑤，系统集成难度大⑲，多传感器协同需要解决时延同步⑦、数据格式统一等技术问题④，这些仍需进一步优化改进⑬。