基于深度學習的反無人機技術(shù)

2017年12月20日 14:37$artinfo.Reprint點擊量：784

　　無人機技術(shù)的發(fā)展十分迅速，從美軍無人機的使用到現(xiàn)在無人機在民用等多領(lǐng)域的普及，無人機成為一種新潮流。隨之也帶來很多新的問題，無人機險撞戰(zhàn)機等事件更是給人們敲響警鐘。

　　目前反無人機技術(shù)研究

　　建立完善的反無人機系統(tǒng)，引入深度學習對無人機進行識別，及時發(fā)現(xiàn)黑飛無人機并采取相應(yīng)的報警、反制措施，從而實現(xiàn)對無人機的全面監(jiān)管，是現(xiàn)階段反無人機技術(shù)的發(fā)展方向。

　　常規(guī)的對抗無人機威脅的方法包括摧毀發(fā)射平臺、偽裝欺騙、電磁干擾、直接火力打擊等。如果無人機單獨執(zhí)行任務(wù)或僅有幾架編隊作戰(zhàn)，宜采用常規(guī)對抗手段。但當采用蜂群戰(zhàn)術(shù)的大編隊無人機群來襲時，留給作戰(zhàn)人員及系統(tǒng)的反應(yīng)時間極短。傳統(tǒng)防空武器系統(tǒng)是zui常用的反無人機武器，可部署于空基、?；完懟脚_。但這些武器對于微小型無人機而言是一種過度殺傷，存在極大的成本不對稱問題。且這些系統(tǒng)體積龐大，無法抵御小型、廉價無人機集群的入侵。

　　通過探索和研究，和普威視自主研發(fā)生產(chǎn)了低空預警跟蹤光電系統(tǒng)和激光識別反無人機系統(tǒng)。專為城市低空危險飛行器預警防預設(shè)計，特別是目前應(yīng)用越來越廣泛，存在潛在危險的低成本微型無人機監(jiān)控預警所開發(fā)的安防產(chǎn)品。二者都是基于高清激光攝像和紅外熱成像探測感知技術(shù)，融合伺服光電轉(zhuǎn)臺和圖像識別跟蹤技術(shù)，立足于城市高點，單臺設(shè)備可覆蓋方圓10km范圍。對城市安全健康發(fā)展起到至關(guān)重要的作用。

　　本系統(tǒng)融合*的DOE光學紅外熱像點目標跟蹤探測技術(shù)、高清激光掃描面目標圖像識別算法技術(shù)、萬次微脈沖高精度伺服驅(qū)動光電轉(zhuǎn)臺技術(shù)，使其可在常規(guī)模式下載監(jiān)控的同時，對低空、低速飛行的小型無人機進行探測、分類和跟蹤等功能?？梢宰灾鲯呙杼綔y、雷達聯(lián)合探測、手動掃描探測多種方式執(zhí)行反無人機任務(wù)，對微型無人機作用距離達到2km，對720度立體空間范圍內(nèi)的輕型飛機探測識別距離可達10km，對微型無人機可達2km，跟蹤角度速度達200度/秒，可捕捉跟蹤30米/秒的微型無人機和340米/秒以上的超音速飛機。超過英國的反無人飛行器防御系統(tǒng)(AUDS)的1km水平，達到*水平。

　　反無人機技術(shù)的發(fā)展前景

　　目前的技術(shù)方法仍存在局限性，靈活性不足，精度也亟待提高。因此，提出一種基于深度學習的無人機識別算法是未來反無人機技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵所在，如建立視覺傳感網(wǎng)，用于無人機的圖像捕捉和信息存儲；通過訓練一個基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習網(wǎng)絡(luò)，得出一個的識別模型，實現(xiàn)無人機和非無人機間的分類等。

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