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李小凡 2025-05-14 【娱乐】 7175 人已围观

AI助力无人机检测识别技术

近年来⑰，无人机技术发展迅速⑦，应用领域不断拓展⑰，从物流配送⑨、环境监测⑭，延伸至军事侦察⑧、目标打击等关键场景⑦。与此同时⑩，无人机的广泛使用也带来一些安全隐患⑳。例如⑲，小型无人机可能被用于非法入侵⑫、情报窃取⑳，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❸，往往难以达到较好的作战效果⑰。基于人工智能的无人机检测识别技术❷，成为应对这一威胁的重要方式⑪。

传统的无人机检测识别技术主要是通过雷达⑪、光学传感器和无线电监听实现⑰。其中⑭，雷达发射电磁波探测目标④，但面对低空低速小型无人机时⑧，灵敏度低⑭，易受地形干扰⑭。红外摄像头等光学传感器虽能提供视觉信息⑯，但在恶劣天气或夜间条件下⑮，其探测效能大打折扣⑥。无线电监测通过识别无人机的通信信号对其进行定位⑳，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①，多架无人机协同行动时⑤，将进一步加大检测识别难度⑱。传统手段在处理海量数据⑱、快速做出响应方面存在明显不足⑥，急需智能化升级⑱。

人工智能技术明显提高了无人机检测识别效率❷。以意大利“KARMA”反无人机系统为例⑲，其核心技术包括多源传感器融合⑩、智能识别与分类①、实时决策与响应等⑯。

多源传感器融合：该系统采用无雷达设计❷，通过射频传感器⑩、红外摄像头和人工智能算法协同工作⑨。射频传感器负责扫描无人机的通信信号①，提取频段③、信号强度等关键参数⑧；红外摄像头进行实时监控⑯，对目标进行识别▓；人工智能算法对各传感器的数据进行融合⑯，减少误报和漏报情况①。

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②，如民用四旋翼无人机和军用固定翼无人机⑱，还能判断无人机的飞行模式▓，如悬停⑪、盘旋⑱、集群编队等⑫，并评估威胁等级⑪，启动应对措施①。

实时决策与响应：检测到威胁后⑦，“KARMA”反无人机系统会将信息推送至指挥控制单元⑧。操作人员通过人机界面获取空情信息②，并选择干扰或硬杀伤等手段⑩。另外⑫，该系统配备的射频干扰模块可阻断无人机通信链路②，使其降落或返航▓；如需进行物理摧毁⑭，还可联动火力控制单元③，但最终决策权掌握在操作人员手中④。

测试表明⑳，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⑨，其能准确捕捉处于雷达盲区内的目标⑮。面对集群攻击⑲，人工智能算法可并行处理多目标数据⑰，预测飞行轨迹❶，并优先拦截高威胁目标①。

虽然人工智能技术有效提升了无人机检测识别能力❶，但其在实际应用中面临诸多挑战⑦。例如⑩，无人机可能采用人工智能反制手段⑦，从而引起检测系统误判❸。算法可靠性也可能存在问题⑫。机器学习模型的准确性依赖于训练数据的完备性❶，如果训练数据未涵盖新型无人机或极端场景⑯，人工智能会出现漏检情况⑳。此外⑮，系统集成难度大④，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⑱，这些仍需进一步优化改进⑬。