????????警用裝備網(wǎng)訊：澳大利亞研究人員首次對(duì)食蚜蠅的視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行逆向工程，從近4千米外檢測(cè)到無(wú)人機(jī)的聲學(xué)特征。

　　來(lái)自南澳大利亞大學(xué)、弗林德斯大學(xué)和國(guó)防公司Midspar Systems的自主系統(tǒng)專家表示，使用仿生信號(hào)處理技術(shù)進(jìn)行的試驗(yàn)表明，檢測(cè)率比現(xiàn)有方法高出50%。

　　美國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)雜志報(bào)道了這一發(fā)現(xiàn)，該發(fā)現(xiàn)可能有助于應(yīng)對(duì)攜帶簡(jiǎn)易爆炸裝置的無(wú)人機(jī)造成的日益嚴(yán)重的全球威脅。

　　南澳大利亞大學(xué)自動(dòng)化系教授Anthony Finn表示，昆蟲視覺(jué)系統(tǒng)映射已經(jīng)研究了一段時(shí)間，用以改進(jìn)基于相機(jī)的檢測(cè)工作，但這是生物視覺(jué)首次應(yīng)用于聲學(xué)數(shù)據(jù)。

　　“生物視覺(jué)處理已被證明可以極大地增加無(wú)人機(jī)在視覺(jué)和紅外數(shù)據(jù)中的檢測(cè)范圍。然而，我們現(xiàn)在已經(jīng)表明，我們可以使用基于食蚜蠅視覺(jué)系統(tǒng)的算法，獲得無(wú)人機(jī)清晰的聲學(xué)特征，包括非常小的和安靜的無(wú)人機(jī)?！盕inn教授說(shuō)。

　　食蚜蠅卓越的視覺(jué)和跟蹤技能已成功建模，可用于在繁忙、復(fù)雜的軍民用環(huán)境中探測(cè)無(wú)人機(jī)。

　　“未經(jīng)授權(quán)的無(wú)人機(jī)對(duì)機(jī)場(chǎng)、個(gè)人和軍事基地構(gòu)成了新型威脅。因此，使用可以接收最微弱信號(hào)的技術(shù)，能夠遠(yuǎn)距離檢測(cè)無(wú)人機(jī)的特定位置對(duì)我們來(lái)說(shuō)變得越來(lái)越重要。我們的試驗(yàn)使用基于食蚜蠅的視覺(jué)映射算法，表明我們現(xiàn)在可以做到這一點(diǎn)。”Finn教授說(shuō)。

　　弗林德斯大學(xué)自動(dòng)化系副教授Russell Brinkworth表示，能夠在更遠(yuǎn)的距離看到和聽(tīng)到小型無(wú)人機(jī)的能力可能對(duì)航空監(jiān)管機(jī)構(gòu)、安全當(dāng)局和尋求監(jiān)控越來(lái)越多的自主飛機(jī)的廣大公眾大有裨益。

　　“近年來(lái)，我們目睹了無(wú)人機(jī)侵入了商業(yè)航空公司起降的空域，因此，當(dāng)小型無(wú)人機(jī)在我們的機(jī)場(chǎng)附近或我們的天空中活動(dòng)時(shí)，開(kāi)發(fā)實(shí)際監(jiān)控小型無(wú)人機(jī)的能力可能對(duì)提高安全性非常有益。無(wú)人機(jī)在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中的影響也越來(lái)越明顯，因此掌握無(wú)人機(jī)的位置實(shí)際上符合國(guó)家利益。我們的研究旨在隨著無(wú)人機(jī)在民用領(lǐng)域的使用增加而大幅擴(kuò)大探測(cè)范圍和軍事空間?！盉rinkworth說(shuō)。

　　與傳統(tǒng)技術(shù)相比，仿生處理將探測(cè)范圍提高了30%到49%，具體取決于無(wú)人機(jī)的類型和條件。

　　研究人員尋找特定模式（窄帶）和/或一般信號(hào)（寬帶）來(lái)接收短距離到中等距離的無(wú)人機(jī)聲學(xué)信號(hào)，但在較長(zhǎng)距離處，信號(hào)較弱，以上兩種技術(shù)都難以獲得可靠的結(jié)果。

　　自然界中也存在類似的情況。研究人員說(shuō)，黑暗區(qū)域非常嘈雜，但像食蚜蠅這樣的昆蟲具有非常強(qiáng)大的視覺(jué)系統(tǒng)，可以捕捉視覺(jué)信號(hào)。

　　“我們的工作假設(shè)是，可以重新構(gòu)建可在視覺(jué)雜波中看到小型視覺(jué)目標(biāo)的相同過(guò)程，以便從湮沒(méi)在噪音中的無(wú)人機(jī)聲音中提取低音量的聲學(xué)特征。”Brinkworth說(shuō)。

　　通過(guò)將聲信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維“圖像”（稱為頻譜圖），研究人員利用食蚜蠅大腦的神經(jīng)通路來(lái)改善和抑制不相關(guān)的信號(hào)和噪聲，從而增加他們想要檢測(cè)的聲音的檢測(cè)范圍。

　　在澳大利亞政府國(guó)防部“下一代技術(shù)基金”的資助下，研究人員利用他們的圖像處理技能和傳感專業(yè)知識(shí)，取得了這一仿生聲學(xué)數(shù)據(jù)的突破。這筆資金中的一部分，用以研究無(wú)人機(jī)武器化的技術(shù)解決方案。

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