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基于深度學習的反無人機技術

2017年11月21日 14:14$artinfo.Reprint點擊量:834

  1.基于深度學習反無人機技術的必要性
 
  無人機技術的發(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。
 
  2.目前反無人機技術研究
 
  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、海基和陸基平臺。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計,特別是目前應用越來越廣泛,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,融合伺服光電轉臺和圖像識別跟蹤技術,立足于城市高點,單臺設備可覆蓋方圓10km范圍。對城市安全健康發(fā)展起到至關重要的作用。
 
  本系統(tǒng)融合*的DOE光學紅外熱像點目標跟蹤探測技術、高清激光掃描面目標圖像識別算法技術、萬次微脈沖高精度伺服驅動光電轉臺技術,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,對微型無人機作用距離達到2km,對720度立體空間范圍內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。
 
  3.反無人機技術的發(fā)展前景
 
  目前的技術方法仍存在局限性,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發(fā)展的關鍵所在,如建立視覺傳感網,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網絡的學習網絡,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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