研究人员逆向工程蝇类的视觉系统以检测无人机

南澳大利亚大学的一组研究人员已经逆向工程了蝇类的视觉系统，可以从近四公里外检测无人机。该大学的自治系统专家与弗林德斯大学和国防公司Midspar Systems的其他人员合作。

检测率提高50%

使用生物启发信号处理技术的试验表明，与现有方法相比，检测率提高了多达50%。
根据该团队的说法，这些新发现可以帮助应对携带IED的无人机的威胁。就在这些无人机被用于乌克兰的同时，该研究也刚刚发布。
该研究发表在声学学会杂志上。
根据南澳大利亚大学自治系统教授安东尼·芬恩（Anthony Finn）的说法，蝇类的视觉系统以前已经被绘制出来，以改进基于摄像头的检测。然而，这项新研究是第一次将生物视觉应用于声学数据。
“生物视觉处理已被证明可以大大增加无人机在视觉和红外数据中的检测范围。然而，我们现在已经证明，我们可以使用基于蝇类视觉系统的算法来捕捉无人机的清晰和清脆的声学信号，包括非常小和安静的无人机，”芬恩教授说。
蝇类具有卓越的视觉和跟踪能力，这些能力已经被成功建模以检测复杂和模糊景观中的无人机。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独特的威胁。因此，使用可以捕捉甚至最弱信号的技术来检测无人机的特定位置变得越来越重要。使用基于蝇类的算法的试验表明，我们现在可以做到这一点，”芬恩教授说。
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自主飞行器的使用增加

弗林德斯大学自治系统副教授罗素·布林克沃斯（Russell Brinkworth）表示，航空监管机构、安全机构和更广泛的公众都将从这项技术中受益，特别是随着对大量自主飞行器的监测变得越来越重要。
“我们近年来见证了无人机进入商业航空公司起降的空域，因此开发能够在机场附近或天空中监测小型无人机的能力将非常有益于提高安全性，”布林克沃斯博士说。
“在乌克兰战争中，UAV在现代战争中的影响也变得明显，因此跟踪它们的位置对于国家利益至关重要。我们的研究旨在随着无人机在民用和军事领域的使用增加而大大扩展检测范围。”
生物启发处理提高了检测范围，相比传统技术，检测率提高了30%至49%，具体取决于无人机的类型和条件。
为了在短到中等距离内捕捉无人机的声学信号，研究人员观察特定的模式和一般信号。然而，更长的距离意味着信号更弱，两种技术都变得不那么有效。
根据研究人员的说法，自然界中存在类似的条件。例如，蝇类具有强大的视觉系统，可以在嘈杂、昏暗的区域捕捉视觉信号。
“我们假设允许在视觉杂乱中看到小视觉目标的相同过程可以被重新部署来从噪音中提取低音量的声学信号，”布林克沃斯博士说。
研究人员将声学信号转换为二维“图像”，并使用蝇类大脑的神经通路来提高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。
这项突破性的研究得到了澳大利亚国防部下一代技术基金的资助，该基金部分支持解决无人机武器化的问题。