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张南松 2025-05-14 【科技】 6540 人已围观

AI助力无人机检测识别技术

近年来⑪，无人机技术发展迅速⑬，应用领域不断拓展④，从物流配送⑫、环境监测②，延伸至军事侦察❸、目标打击等关键场景⑯。与此同时⑪，无人机的广泛使用也带来一些安全隐患⑭。例如⑭，小型无人机可能被用于非法入侵⑧、情报窃取⑥，甚至是对一些关键设施发动攻击⑱。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⑨。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▓。

传统的无人机检测识别技术主要是通过雷达⑩、光学传感器和无线电监听实现⑳。其中④，雷达发射电磁波探测目标⑧，但面对低空低速小型无人机时⑦，灵敏度低⑥，易受地形干扰⑫。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⑭。无线电监测通过识别无人机的通信信号对其进行定位⑱，但遇上加密通信链路或静默状态的无人机时便会失效⑤。此外⑱，多架无人机协同行动时②，将进一步加大检测识别难度⑦。传统手段在处理海量数据⑯、快速做出响应方面存在明显不足⑲，急需智能化升级⑪。

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③，其核心技术包括多源传感器融合⑧、智能识别与分类⑳、实时决策与响应等⑦。

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⑪、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⑧，提取频段⑤、信号强度等关键参数⑫；红外摄像头进行实时监控⑰，对目标进行识别④；人工智能算法对各传感器的数据进行融合⑱，减少误报和漏报情况❷。

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⑲，还能判断无人机的飞行模式⑦，如悬停❶、盘旋③、集群编队等⑱，并评估威胁等级④，启动应对措施⑥。

实时决策与响应：检测到威胁后⑫，“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⑫，并选择干扰或硬杀伤等手段⑫。另外❷，该系统配备的射频干扰模块可阻断无人机通信链路⑲，使其降落或返航⑨；如需进行物理摧毁⑬，还可联动火力控制单元⑬，但最终决策权掌握在操作人员手中⑳。

测试表明⑰，在应对多种复杂威胁场景时❶，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⑪，其能准确捕捉处于雷达盲区内的目标❶。面对集群攻击⑩，人工智能算法可并行处理多目标数据⑧，预测飞行轨迹⑧，并优先拦截高威胁目标⑭。

虽然人工智能技术有效提升了无人机检测识别能力⑤，但其在实际应用中面临诸多挑战⑪。例如③，无人机可能采用人工智能反制手段⑪，从而引起检测系统误判⑤。算法可靠性也可能存在问题⑯。机器学习模型的准确性依赖于训练数据的完备性⑲，如果训练数据未涵盖新型无人机或极端场景⑮，人工智能会出现漏检情况⑥。此外⑭，系统集成难度大③，多传感器协同需要解决时延同步⑨、数据格式统一等技术问题⑬，这些仍需进一步优化改进▓。