亞特蘭大 - 近年來，隨著技術變得更便宜且更易于使用，商業(yè)和娛樂無人機的使用量猛增。從基礎設施檢查和應急響應到電影制作和業(yè)余攝影，無人機的應用范圍廣泛且不斷增長。不幸的是，無人機也可能代表威脅——無論是有意還是無意。在無人機構成威脅的地方，例如機場、監(jiān)獄、邊境巡邏和軍事場景，空域安全變得至關重要。

幸運的是，隨著無人機技術的進步，無人機探測能力也隨之進步。射頻傳感器、雷達、聲學傳感器、攝像頭和其他技術通常用于此類任務。有些技術甚至提供自主功能。

無人機威脅出現(xiàn)

僅在美國，在聯(lián)邦航空管理局注冊的無人機數(shù)量就接近百萬架，其中商用無人機有 314,689 架
空中偵察兵
截至撰寫本文時，已登記的休閑無人機數(shù)量為 538,172 架。曾經(jīng)被認為是未來的概念已經(jīng)變得司空見慣。與此同時，與無人機相關的安全措施和技術必須不斷發(fā)展，因為無人機最終會帶來無數(shù)威脅。

例如，飛得太靠近限制空域、將違禁品扔進監(jiān)獄院子、跨境運輸毒品、進行禁止的監(jiān)視和偵察，甚至投擲小型炸彈或爆炸物。根據(jù)網(wǎng)絡安全和基礎設施安全局的說法，識別威脅并實施滿足聯(lián)邦、州和地方監(jiān)管要求的安全實踐是成功管理與無人機相關的潛在安全事件的關鍵步驟。

降低風險的方法有多種，首先是研究和實施經(jīng)法律批準的反無人機技術，然后了解設施或區(qū)域周圍的空域。Walaris 的 AirScout Sentry 等自主檢測系統(tǒng)結合了工業(yè)相機、強大的邊緣處理以及專有的計算機視覺和人工智能算法 (AI)，可在關鍵應用中提供光學檢測功能。

自主威脅檢測

根據(jù)應用要求，與硬件無關的 AirScout 可以部署來自安訊士或博世的經(jīng)濟高效的攝像機，或使用其他現(xiàn)成的多光譜或紅外成像攝像機進行更遠距離的部署。Walaris 的 AirScout Sentry 提供了完整的檢測-跟蹤-識別解決方案，而希望使用雷達等其他檢測方式的公司可以利用 AirScout verify，這是一種旋轉(zhuǎn)提示跟蹤和識別軟件解決方案。

該系統(tǒng)的每個 AirScout Sentry 部署都涉及多個連續(xù)監(jiān)控感興趣區(qū)域的檢測攝像頭。這些視頻流的檢測結果被傳遞到驗證攝像機，該攝像機確認威脅并向操作員發(fā)出警報或拒絕誤報檢測。如果 AirScout Sentry 軟件檢測到鳥類或無人機等相關數(shù)據(jù)，它就會捕獲該物體的坐標。云臺變焦算法觸發(fā)相機放大坐標以進一步研究物體，而人工智能和范圍到焦點控制算法使系統(tǒng)能夠找到目標，保持清晰的圖像，并進行分類、識別和識別。跟蹤它。

一旦系統(tǒng)將物體分類為無??人機，它就會向系統(tǒng)操作員發(fā)出警報，并提供帶有分類確定的全動態(tài)視頻。
 
然后操作員可以決定如何處理這種情況。不同的運營商將根據(jù)其服務的市場以不同的方式處理信息。在軍事或聯(lián)邦政府行動中，這通常意味著與目標交戰(zhàn)并減輕目標的影響。在機場，這可能意味著關閉跑道，而監(jiān)獄申請可能涉及保護院子并將囚犯帶入室內(nèi)。

干凈的數(shù)據(jù)采集管道

以高度置信度對無人機進行分類面臨著一些挑戰(zhàn)。亞特蘭大 Walaris 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官凱爾·梅洛尼 (Kyle Meloney) 表示，這些都是快速移動且距離較遠的小物體，感興趣的區(qū)域可能會出現(xiàn)混亂，無人機可能會飛過復雜的背景。

“使用超越最先進的人工智能算法，系統(tǒng)可以在有限的光學信息下近乎實時地進行光學分類，但要達到這一點需要在數(shù)據(jù)方面進行大量準備，”他說。

AirScout 的人工智能算法不斷在不斷增長的數(shù)據(jù)集上進行訓練。Walaris 的數(shù)據(jù)采集管道涉及獲取圖像和清理數(shù)據(jù)，以確保所有圖像都得到正確標記，以便訓練過程使用高質(zhì)量圖像來更好地訓練模型。

“我們的培訓過程是永久性的，”梅洛尼說。“我們不斷向數(shù)據(jù)集中添加干凈的標記圖像，并隨著時間的推移改進算法，因此系統(tǒng)隨著時間的推移會更加有效地工作。”

強大的邊緣處理，實現(xiàn)強大的人工智能

整個 AirScout 系統(tǒng)的核心是軟件，該軟件具有專有的檢測、分類和 PTZ 算法等。早期的光學檢測方法涉及尋找圖像中的運動和/或?qū)Ρ榷?。梅洛尼表示，這種技術在簡單場景中效果很好，但當場景變得更加復雜時，就會出現(xiàn)復雜情況。

他說：“如果無人機飛過多云的天空，并且場景中存在鳥類，那么就會存在大量運動和不同程度的對比度，因此很難識別出無人機。” “通過近乎實時地處理整個圖像并標記每個對象以確定其相關性，我們可以減少誤報并自動化檢測-跟蹤-識別響應鏈。”

運行復雜的人工智能算法需要強大的處理能力，因此 Walaris 從 CoastIPC 采購了一臺定制配置的工業(yè) PC，配備 NVIDIA 圖形處理單元 (GPU) 來運行 AirScout 軟件。

“關鍵任務應用程序需要可靠、強大的 PC，”Meloney 說。“CoastIPC 提供的每臺 PC 均按時交付，并且完全符合我們指定的交付和執(zhí)行每項任務而不會出現(xiàn)故障的要求。”

天空中的眼睛

市場提供了多種無人機檢測方法，但沒有一種方法一定是最好的解決方案。然而，對于那些希望采取不干涉和全面方法的人來說，利用攝像頭和人工智能軟件的系統(tǒng)可以提供用于在動態(tài)環(huán)境中檢測、跟蹤和識別無人機的全棧解決方案。