近年来，无人机手艺成长敏捷，使用范畴不竭拓展，从物流配送、监测，延长至军事侦查、方针冲击等环节场景。取此同时，无人机的普遍利用也带来一些平安现患。例如，小型无人机可能被用于不法入侵、谍报窃取，以至是对一些环节设备策动。保守的反制手段正在应对这些小型无人机时，往往难以达到较好的做和结果。基于人工智能（AI）的无人机检测识别手艺，成为应对这一的主要体例。
保守的无人机检测识别手艺次要是通过雷达、光学传感器和无线电实现。此中，雷达发射电磁波探测方针，但面临低空低速小型无人机时，活络度低，易受地形干扰。红外摄像甲等光学传感器虽能供给视觉消息，但正在恶劣气候或夜间前提下，其探测效能大打扣头。无线电监测通过识别无人机的通信信号对其进行定位，但赶上加密通信链或寂静形态的无人机时便会失效。此外，多架无人机协同步履时，将进一步加大检测识别难度。保守手段正在处置海量数据、快速做出响应方面存正在较着不脚，急需智能化升级。人工智能手艺较着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，其焦点手艺包罗多源传感器融合、智能识别取分类、及时决策取响应等。多源传感器融合：该系统采用无雷达设想，通过射频传感器、红外摄像头和人工智能算法协同工做。射频传感器担任扫描无人机的通信信号，提取频段、信号强度等环节参数；红外摄像头进行及时，对方针进行识别；人工智能算法对各传感器的数据进行融合，削减误报和漏报环境。智能识别取分类：“KARMA”反无人机系统可以或许阐发判别分歧类型的无人机，如平易近用四旋翼无人机和军用固定翼无人机，还能判断无人机的飞翔模式，如悬停、回旋、集群编队等，并评估品级，启动应对办法。及时决策取响应：检测到后，“KARMA”反无人机系统会将消息推送至批示节制单位。操做人员通过人机界面获取空情消息，并选择干扰或硬杀伤等手段。该系统配备的射频干扰模块可阻断无人机通信链，使其下降或返航；如需进行物理摧毁，但最终决策权控制正在操做人员手中。测试表白，正在应对多种复杂场景时，由人工智能驱动的检测系统展示出必然劣势。对于低空飞翔的无人机，其能精确捕获处于雷达盲区内的方针。面临集群，人工智能算法可并行处置多方针数据，预测飞翔轨迹，并优先拦截高方针。虽然人工智能手艺无效提拔了无人机检测识别能力，但其正在现实使用中面对诸多挑和。例如，无人机可能采用人工智能反制手段，从而惹起检测系统误判。算法靠得住性也可能存正在问题。机械进修模子的精确性依赖于锻炼数据的完整性，若是锻炼数据未涵盖新型无人机或极端场景，人工智能会呈现漏检环境。此外，系统集成难度大，多传感器协同需要处理时延同步、数据格局同一等手艺问题，这些仍需进一步优化改良。