研究人员对食蚜蝇视觉系统进行逆向工程以检测无人机

南澳大利亚大学的一组研究人员对食蚜蝇的视觉系统进行了逆向工程，以检测近四公里外的无人机。 该大学的自主系统专家与弗林德斯大学和国防公司 Midspar Systems 的其他专家一起工作。 

检测效果提高 50%

使用仿生信号处理技术的试验表明，检测率比现有方法提高了 50%。 

该团队表示，这些新发现可能有助于应对携带简易爆炸装置的无人机的威胁。 这项研究是在这些无人机在乌克兰使用时进行的。 

该作品发表于 美国声学学会杂志.

据南澳大学自主系统教授安东尼·芬恩 (Anthony Finn) 介绍，此前已经绘制了食蚜蝇视觉系统的地图，以改进基于摄像头的检测。 然而，这项新研究是生物视觉首次应用于声学数据。

Finn 教授表示：“生物视觉处理已被证明能够大幅提升无人机在视觉和红外数据方面的探测范围。现在，我们已证明，使用基于食蚜蝇视觉系统的算法，我们能够拾取清晰明快的无人机声学特征，包括非常小且安静的无人机。”

食蚜蝇具有卓越的视觉和跟踪技能，已成功建模以在复杂和模糊的景观中检测无人机。 这可能涉及军事或民用目的。 

“未经授权的无人机对机场、个人和军事基地构成了独特的威胁。 因此，对于我们来说，能够使用能够拾取最弱信号的技术来远距离检测无人机的特定位置变得越来越重要。 我们使用基于悬停飞行的算法进行的试验表明我们现在可以做到这一点，”芬恩教授说。

越来越多地使用自主飞机

弗林德斯大学自主系统副教授 Russell Brinkworth 博士表示，航空监管机构、安全部门和广大公众都将从这项技术中受益匪浅。 尤其如此，因为监控大量正在使用的自主飞机变得越来越重要。 

“近年来，我们目睹了无人机进入商业航空公司起降的空域，因此，开发在机场附近或上空活动时对小型无人机进行实际监控的能力，对于提高安全性极为有益，”布林克沃思博士说。 

“无人机在现代战争中的影响在乌克兰战争期间也变得越来越明显，因此掌握其位置实际上符合国家利益。 我们的研究旨在随着无人机在民用和军用领域的使用增加而大大扩展探测范围。”

与传统技术相比，仿生处理将检测范围提高了 30% 至 49%，具体取决于无人机的类型和条件。 

为了获取中短距离的无人机声学信号，研究人员观察特定模式和一般信号。 然而，距离越远意味着信号越弱，并且这两种技术的效果都较差。 

研究人员表示，自然界也存在类似的情况。 例如，食蚜蝇拥有强大的视觉系统，可以在嘈杂、暗光区域捕捉视觉信号。 

“我们的工作假设是，可以重新部署允许在视觉混乱中看到小视觉目标的相同过程，以从埋藏在噪音中的无人机中提取低音量声学特征，”布林克沃斯博士说。

研究人员将声音信号转换为二维“图像”，并利用食蚜蝇大脑的神经通路来改善和抑制不相关的信号和噪音。 这增加了他们想要检测的声音的检测范围。 

这项突破性研究由澳大利亚国防部下一代技术基金资助，该基金部分支持解决无人机武器化的解决方案。