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王书兰 2025-05-14 【世界足球】 5474 人已围观

AI助力无人机检测识别技术

近年来④，无人机技术发展迅速❶，应用领域不断拓展④，从物流配送❶、环境监测⑩，延伸至军事侦察⑳、目标打击等关键场景⑲。与此同时⑪，无人机的广泛使用也带来一些安全隐患⑮。例如④，小型无人机可能被用于非法入侵⑪、情报窃取⑯，甚至是对一些关键设施发动攻击③。传统的反制手段在应对这些小型无人机时⑩，往往难以达到较好的作战效果⑲。基于人工智能的无人机检测识别技术⑥，成为应对这一威胁的重要方式⑲。

传统的无人机检测识别技术主要是通过雷达⑰、光学传感器和无线电监听实现⑬。其中⑯，雷达发射电磁波探测目标⑲，但面对低空低速小型无人机时▓，灵敏度低⑧，易受地形干扰⑬。红外摄像头等光学传感器虽能提供视觉信息⑮，但在恶劣天气或夜间条件下⑬，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⑱，但遇上加密通信链路或静默状态的无人机时便会失效⑦。此外④，多架无人机协同行动时❶，将进一步加大检测识别难度⑬。传统手段在处理海量数据⑥、快速做出响应方面存在明显不足❸，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①。以意大利“KARMA”反无人机系统为例❷，其核心技术包括多源传感器融合❸、智能识别与分类⑤、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⑩，通过射频传感器❶、红外摄像头和人工智能算法协同工作❸。射频传感器负责扫描无人机的通信信号⑥，提取频段⑮、信号强度等关键参数⑲；红外摄像头进行实时监控⑯，对目标进行识别⑮；人工智能算法对各传感器的数据进行融合⑳，减少误报和漏报情况⑥。

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⑰，如民用四旋翼无人机和军用固定翼无人机④，还能判断无人机的飞行模式⑱，如悬停③、盘旋❸、集群编队等⑧，并评估威胁等级▓，启动应对措施⑩。

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③。操作人员通过人机界面获取空情信息❶，并选择干扰或硬杀伤等手段▓。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⑨，使其降落或返航②；如需进行物理摧毁⑦，还可联动火力控制单元⑨，但最终决策权掌握在操作人员手中❶。

测试表明⑰，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⑲。对于低空飞行的无人机②，其能准确捕捉处于雷达盲区内的目标❶。面对集群攻击⑳，人工智能算法可并行处理多目标数据❸，预测飞行轨迹⑭，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②，但其在实际应用中面临诸多挑战⑬。例如⑥，无人机可能采用人工智能反制手段⑯，从而引起检测系统误判❸。算法可靠性也可能存在问题⑧。机器学习模型的准确性依赖于训练数据的完备性⑮，如果训练数据未涵盖新型无人机或极端场景⑱，人工智能会出现漏检情况⑰。此外⑤，系统集成难度大⑯，多传感器协同需要解决时延同步③、数据格式统一等技术问题⑤，这些仍需进一步优化改进③。