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曾沛珊 2025-05-13 【篮球】 9706 人已围观

AI助力无人机检测识别技术

近年来⑦，无人机技术发展迅速❷，应用领域不断拓展⑨，从物流配送⑱、环境监测⑫，延伸至军事侦察⑤、目标打击等关键场景▓。与此同时⑤，无人机的广泛使用也带来一些安全隐患⑥。例如⑯，小型无人机可能被用于非法入侵⑯、情报窃取⑧，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▓，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②，成为应对这一威胁的重要方式④。

传统的无人机检测识别技术主要是通过雷达⑫、光学传感器和无线电监听实现▓。其中⑰，雷达发射电磁波探测目标⑳，但面对低空低速小型无人机时⑫，灵敏度低⑦，易受地形干扰⑮。红外摄像头等光学传感器虽能提供视觉信息❶，但在恶劣天气或夜间条件下⑪，其探测效能大打折扣⑤。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⑳。此外❶，多架无人机协同行动时⑪，将进一步加大检测识别难度⑪。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⑪，急需智能化升级❷。

人工智能技术明显提高了无人机检测识别效率▓。以意大利“KARMA”反无人机系统为例❶，其核心技术包括多源传感器融合⑪、智能识别与分类④、实时决策与响应等⑮。

多源传感器融合：该系统采用无雷达设计▓，通过射频传感器⑫、红外摄像头和人工智能算法协同工作⑲。射频传感器负责扫描无人机的通信信号❶，提取频段⑬、信号强度等关键参数⑯；红外摄像头进行实时监控①，对目标进行识别⑤；人工智能算法对各传感器的数据进行融合③，减少误报和漏报情况④。

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④，如民用四旋翼无人机和军用固定翼无人机⑳，还能判断无人机的飞行模式⑦，如悬停⑩、盘旋①、集群编队等▓，并评估威胁等级⑧，启动应对措施⑬。

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❷。操作人员通过人机界面获取空情信息⑲，并选择干扰或硬杀伤等手段⑩。另外⑥，该系统配备的射频干扰模块可阻断无人机通信链路⑧，使其降落或返航⑳；如需进行物理摧毁⑧，还可联动火力控制单元⑰，但最终决策权掌握在操作人员手中⑪。

测试表明❷，在应对多种复杂威胁场景时⑭，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⑭，其能准确捕捉处于雷达盲区内的目标⑭。面对集群攻击⑫，人工智能算法可并行处理多目标数据⑫，预测飞行轨迹⑮，并优先拦截高威胁目标❸。

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❶。例如⑬，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⑨。算法可靠性也可能存在问题⑭。机器学习模型的准确性依赖于训练数据的完备性④，如果训练数据未涵盖新型无人机或极端场景⑬，人工智能会出现漏检情况❸。此外⑱，系统集成难度大⑤，多传感器协同需要解决时延同步⑬、数据格式统一等技术问题❶，这些仍需进一步优化改进⑰。