AI 모델 및 플랫폼
호버플라이의 시각 시스템을 역공학으로 드론을 감지하기
호주 사우스 오스트레일리아 대학교의 연구팀은 호버플라이의 시각 시스템을 역공학으로 하여 4km 거리에서 드론을 감지할 수 있는 기술을 개발했습니다. 대학교의 자율 시스템 전문가들은 플린더스 대학교와 방위 회사 미드스파 시스템즈의 전문가들과 함께 작업했습니다.
50% 더 나은 감지
생물启发信号 처리 기술을 사용한 시험에서는 기존 방법보다 최대 50% 더 나은 감지율을 보여주었습니다.
연구팀에 따르면, 이러한 새로운 발견은 IED를 탑재한 드론의 위협에 대처하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 연구는 우크라이나에서 이러한 드론이 사용되고 있는 시점에 이루어졌습니다.
이 연구는 음향 학회 저널에 발표되었습니다.
사우스 오스트레일리아 대학교의 자율 시스템 교수 안소니 핀에 따르면, 호버플라이의 시각 시스템은 이전에 카메라 기반 감지를 개선하기 위해 매핑되었습니다. 그러나 이 새로운 연구는 생물 시각이 음향 데이터에 처음 적용된 것입니다.
“생물 시각 처리는 시각적 및 적외선 데이터에서 드론의 감지 범위를 크게 증가시켰습니다. 그러나 우리는 이제 호버플라이의 시각 시스템을 기반으로 하는 알고리즘을 사용하여 매우 작은 및 조용한 드론을 포함한 드론의 명확한 음향 신호를 감지할 수 있음을 보여주었습니다.” 핀 교수는 말합니다.
호버플라이는 우수한 시각적 및 추적 능력을 가지고 있으며, 복잡한 풍경에서 드론을 감지하기 위해 성공적으로 모델링되었습니다. 이것은 군사적 또는 민간 목적으로 사용될 수 있습니다.
“미승인된 드론은 공항, 개인 및 군사 기지에 대한 특이한 위협을 가합니다. 따라서 우리는 약한 신호를 감지할 수 있는 기술을 사용하여 드론의 특정 위치를 긴 거리에서 감지할 수 있어야 합니다. 호버플라이 기반 알고리즘을 사용한 우리의 시험은 이제 이것을 할 수 있음을 보여주었습니다.” 핀 교수는 말합니다.
자율 항공기 사용 증가
플린더스 대학교의 자율 시스템 부교수 러셀 브링크워스는, 항공기 규제 기관, 안전 당국 및 더 넓은 대중이 이 기술에서 크게 이익을 얻을 수 있을 것이라고 말합니다. 특히 자율 항공기가 많이 사용되고 있는 상황에서 이 기술은 매우 중요합니다.
“최근 몇 년 동안, 우리는 드론이 상업용 항공기가 이륙하고 着陸하는 공역에 진입하는 것을 목격했습니다. 따라서 작은 드론을 실제로 감지할 수 있는 능력을 개발하여 우리의 공항이나 하늘에서 안전을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.” 브링크워스 박사는 말합니다.
“우크라이나 전쟁에서 UAV의 영향이 명백해지면서, 그들의 위치를 계속 추적하는 것이 국가 이익에 있습니다. 우리의 연구는 민간 및 군사 영역에서 드론 사용이 증가함에 따라 감지 범위를 크게 확대하는 것을 목표로 합니다.”
생물启发 처리는 전통적인 기술과 비교하여 30~49%의 감지 범위 향상을 보여주었습니다. 드론의 종류와 조건에 따라 다르지만, 이러한 향상은 일정했습니다.
연구자들은 특정 패턴과 일반적인 신호를 관찰하여 짧은 거리에서 드론의 음향을 감지합니다. 그러나 더 긴 거리에서는 신호가 약해지고, 이러한 기술은 덜 효과적입니다.
연구자들은 자연界에서 유사한 조건이 있다고 말합니다. 예를 들어, 호버플라이는 어둡고 시끄러운 환경에서 시각적 신호를 포착할 수 있는 강력한 시각 시스템을 가지고 있습니다.
“우리는 시각적 잡음에서 작은 시각적 표적을 감지하는 동일한 프로세스를 사용하여 음향 신호에서 약한 음향 신호를 추출할 수 있다고 가정했습니다.” 브링크워스 박사는 말합니다.
연구자들은 음향 신호를 2차원 “이미지”로 변환하고, 호버플라이의 신경 경로를 사용하여 관련 없는 신호와 노イズ를 개선하고 억제했습니다. 이것은 그들이 감지하려는 음향의 감지 범위를 증가시켰습니다.
이 연구는 호주 방위부의 차세대 기술 펀드의 지원을 받아, 드론의 무기화에 대한 대책을 마련하는 데 일부 기여했습니다.












