Преимущества и вызовы в обнаружении и классификации дронов

В последние годы развитие микробеспилотных воздушных аппаратов (БПЛА) и дронов значительно расширило области применения и технические возможности. Дроны благодаря своей универсальности, мобильности и доступности используются в различных секторах, от военных операций до гражданских инициатив, таких как управление бедствиями и доставка услуг. Однако их широкое использование вызвало опасения в области безопасности, конфиденциальности и защиты. В связи с этим возрос интерес к разработке эффективных систем обнаружения и классификации дронов с использованием технологий, таких как радар, анализ радиочастот, и слияние сенсоров. В мировом масштабе ведутся работы по установлению согласованных нормативов в области дронов для решения возникающих проблем в управлении и обеспечении безопасности дронов.

Сравнение спутников, самолетов и БПЛА:

Методы дистанционного зондирования, основанные на спутниках и самолетах, имеют различные преимущества и недостатки в отношении площади охвата, спектрального, пространственного и временного разрешения. Спутники сталкиваются с ограничениями, такими как облачность, мешающая сбору данных, в то время как самолеты сталкиваются с проблемами поддержания постоянной скорости и зависания в воздухе. БПЛА заполняют пробелы, оставленные традиционными методами, обеспечивая возможность зависания в воздухе, гибкое управление скоростью и более высокое пространственное и временное разрешение. По сравнению с теми и другими системами, БПЛА предлагают высокое разрешение при умеренной доступности и операционных расходах, устраняя ограничения как спутников, так и самолетов.

Значимость обнаружения БПЛА:

Увеличение использования дронов в различных отраслях вызывает опасения в области конфиденциальности, безопасности и защиты, что требует эффективных систем обнаружения. Дроны, оснащенные различными нагрузками, включая взрывчатые вещества и средства наблюдения, представляют угрозы, такие как дрон-атаки, незаконная контрабанда, шпионаж и столкновения. Недавние инциденты подчеркивают необходимость надежных контрмер по обнаружению дронов, особенно в чувствительных зонах, таких как аэропорты и границы. Свыше 150 зарегистрированных инцидентов с января 2023 года подчеркивают необходимость надежных систем обнаружения дронов. Однако обнаружение дронов, особенно с их развивающейся технологией и способностью проникать в зоны запрета полетов, представляет сложную задачу для бизнеса и академии.

Основные проблемы обнаружения дронов:

Обнаружение и классификация дронов представляют существенные вызовы из-за их различных размеров, скоростей, динамических характеристик и сходства с другими летающими объектами, такими как птицы или самолеты. Диапазон дронов варьируется от нескольких метров до нескольких километров над землей, с различными высотами и диапазонами обнаружения, что создает сложности для систем обнаружения. Погодные условия, такие как погода, городские препятствия, местность и освещение, дополнительно затрудняют эффективность алгоритмов обнаружения и сенсоров, что приводит к ложным срабатываниям или пропускам. Кроме того, ограниченное время работы батареи ограничивает продолжительность полета дронов, что требует эффективного расхода энергии и стратегий зарядки для расширения операционных возможностей.

Технологии обнаружения дронов:

Радарное обнаружение: Использует электромагнитные волны для обнаружения и определения объектов, предлагая такие характеристики, как расстояние, скорость, азимут и угол места. Включает активный радар (передает и принимает сигналы) и пассивный радар (полагается на внешние источники сигналов).

Обнаружение на основе радиочастот (RF): Обнаруживает дроны, захватывая радиочастотные сигналы, излучаемые бортовой электроникой. Использует два приемника для захвата сигналов от дронов и пультов управления.

Акустическое обнаружение: Основывается на характерных акустических сигнатурах, генерируемых дронами, особенно от винтов пропеллеров. Использует специализированные акустические сенсоры для захвата звуков дронов, анализируя частоту, амплитуду, модуляцию и длительность для обнаружения.

Обнаружение на основе зрения: Включает захват визуальных данных с дронов с использованием камерных сенсоров и алгоритмов обнаружения объектов на основе компьютерного зрения. Обрабатывает изображения или видео для обнаружения дронов, используя техники получения изображений и распознавания объектов.

Слияние сенсоров и другие методы: Интегрирует несколько модальностей, такие как акустические и визуальные характеристики, радар и визуальные изображения, радиочастотные и изображающие сенсоры и т. д., для улучшения обнаружения, отслеживания и классификации дронов. Использует техники слияния сенсоров, такие как раннее и позднее слияние, для эффективного объединения данных из различных сенсоров, повышая устойчивость и точность системы обнаружения.

Заключение

Исследование подчеркивает важность области обнаружения и классификации дронов, что критически важно для решения проблем конфиденциальности, безопасности и защиты в условиях быстрого распространения БПЛА. Оно описывает различные методы обнаружения, такие как радарное, акустическое, радиочастотное и визуальное обнаружение, а также встроенные вызовы, такие как разнообразные характеристики дронов и реальные помехи. Интеграция нескольких модальностей сенсоров становится ключевой для создания надежных систем обнаружения, используя техники слияния, такие как раннее и позднее слияние. Кроме того, с появлением 5G и IoT, радиочастотное обнаружение с использованием отпечатков Wi-Fi приобретает значение.

Источники:

https://www.mdpi.com/1424-8220/24/1/125

https://www.preprints.org/manuscript/201811.0601/v1/download

Применение искусственного интеллекта в вашем бизнесе

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Advances and Challenges in Drone Detection and Classification Techniques.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram

Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru