基于深度學(xué)習(xí)的反無(wú)人機(jī)技術(shù)

2017年12月20日 14:37 點(diǎn)擊量：797

　　無(wú)人機(jī)技術(shù)的發(fā)展十分迅速，從美軍無(wú)人機(jī)的使用到現(xiàn)在無(wú)人機(jī)在民用等多領(lǐng)域的普及，無(wú)人機(jī)成為一種新潮流。隨之也帶來(lái)很多新的問(wèn)題，無(wú)人機(jī)險(xiǎn)撞戰(zhàn)機(jī)等事件更是給人們敲響警鐘。

　　目前反無(wú)人機(jī)技術(shù)研究

　　建立完善的反無(wú)人機(jī)系統(tǒng)，引入深度學(xué)習(xí)對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行識(shí)別，及時(shí)發(fā)現(xiàn)黑飛無(wú)人機(jī)并采取相應(yīng)的報(bào)警、反制措施，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人機(jī)的全面監(jiān)管，是現(xiàn)階段反無(wú)人機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。

　　常規(guī)的對(duì)抗無(wú)人機(jī)威脅的方法包括摧毀發(fā)射平臺(tái)、偽裝欺騙、電磁干擾、直接火力打擊等。如果無(wú)人機(jī)單獨(dú)執(zhí)行任務(wù)或僅有幾架編隊(duì)作戰(zhàn)，宜采用常規(guī)對(duì)抗手段。但當(dāng)采用蜂群戰(zhàn)術(shù)的大編隊(duì)無(wú)人機(jī)群來(lái)襲時(shí)，留給作戰(zhàn)人員及系統(tǒng)的反應(yīng)時(shí)間極短。傳統(tǒng)防空武器系統(tǒng)是zui常用的反無(wú)人機(jī)武器，可部署于空基、海基和陸基平臺(tái)。但這些武器對(duì)于微小型無(wú)人機(jī)而言是一種過(guò)度殺傷，存在極大的成本不對(duì)稱問(wèn)題。且這些系統(tǒng)體積龐大，無(wú)法抵御小型、廉價(jià)無(wú)人機(jī)集群的入侵。

　　通過(guò)探索和研究，和普威視自主研發(fā)生產(chǎn)了低空預(yù)警跟蹤光電系統(tǒng)和激光識(shí)別反無(wú)人機(jī)系統(tǒng)。專為城市低空危險(xiǎn)飛行器預(yù)警防預(yù)設(shè)計(jì)，特別是目前應(yīng)用越來(lái)越廣泛，存在潛在危險(xiǎn)的低成本微型無(wú)人機(jī)監(jiān)控預(yù)警所開(kāi)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(cè)感知技術(shù)，融合伺服光電轉(zhuǎn)臺(tái)和圖像識(shí)別跟蹤技術(shù)，立足于城市高點(diǎn)，單臺(tái)設(shè)備可覆蓋方圓10km范圍。對(duì)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(xué)紅外熱像點(diǎn)目標(biāo)跟蹤探測(cè)技術(shù)、高清激光掃描面目標(biāo)圖像識(shí)別算法技術(shù)、萬(wàn)次微脈沖高精度伺服驅(qū)動(dòng)光電轉(zhuǎn)臺(tái)技術(shù)，使其可在常規(guī)模式下載監(jiān)控的同時(shí)，對(duì)低空、低速飛行的小型無(wú)人機(jī)進(jìn)行探測(cè)、分類和跟蹤等功能?？梢宰灾鲯呙杼綔y(cè)、雷達(dá)聯(lián)合探測(cè)、手動(dòng)掃描探測(cè)多種方式執(zhí)行反無(wú)人機(jī)任務(wù)，對(duì)微型無(wú)人機(jī)作用距離達(dá)到2km，對(duì)720度立體空間范圍內(nèi)的輕型飛機(jī)探測(cè)識(shí)別距離可達(dá)10km，對(duì)微型無(wú)人機(jī)可達(dá)2km，跟蹤角度速度達(dá)200度/秒，可捕捉跟蹤30米/秒的微型無(wú)人機(jī)和340米/秒以上的超音速飛機(jī)。超過(guò)英國(guó)的反無(wú)人飛行器防御系統(tǒng)(AUDS)的1km水平，達(dá)到*水平。

　　反無(wú)人機(jī)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(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)識(shí)別算法是未來(lái)反無(wú)人機(jī)技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵所在，如建立視覺(jué)傳感網(wǎng)，用于無(wú)人機(jī)的圖像捕捉和信息存儲(chǔ)；通過(guò)訓(xùn)練一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，得出一個(gè)的識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)和非無(wú)人機(jī)間的分類等。

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