亚特兰大 - 近年来，随着技术变得更便宜且更易于使用，商业和娱乐无人机的使用量猛增。从基础设施检查和应急响应到电影制作和业余摄影，无人机的应用范围广泛且不断增长。不幸的是，无人机也可能代表威胁——无论是有意还是无意。在无人机构成威胁的地方，例如机场、监狱、边境巡逻和军事场景，空域安全变得至关重要。
幸运的是，随着无人机技术的进步，无人机探测能力也随之进步。射频传感器、雷达、声学传感器、摄像头和其他技术通常用于此类任务。有些技术甚至提供自主功能。
无人机威胁出现
仅在美国，在联邦航空管理局注册的无人机数量就接近百万架，其中商用无人机有 314,689 架
空中侦察兵
截至撰写本文时，已登记的休闲无人机数量为 538,172 架。曾经被认为是未来的概念已经变得司空见惯。与此同时，与无人机相关的安全措施和技术必须不断发展，因为无人机最终会带来无数威胁。
例如，飞得太靠近限制空域、将违禁品扔进监狱院子、跨境运输毒品、进行禁止的监视和侦察，甚至投掷小型炸弹或爆炸物。根据网络安全和基础设施安全局的说法，识别威胁并实施满足联邦、州和地方监管要求的安全实践是成功管理与无人机相关的潜在安全事件的关键步骤。
降低风险的方法有多种，首先是研究和实施经法律批准的反无人机技术，然后了解设施或区域周围的空域。Walaris 的 AirScout Sentry 等自主检测系统结合了工业相机、强大的边缘处理以及专有的计算机视觉和人工智能算法 (AI)，可在关键应用中提供光学检测功能。
自主威胁检测
根据应用要求，与硬件无关的 AirScout 可以部署来自安讯士或博世的经济高效的摄像机，或使用其他现成的多光谱或红外成像摄像机进行更远距离的部署。Walaris 的 AirScout Sentry 提供了完整的检测-跟踪-识别解决方案，而希望使用雷达等其他检测方式的公司可以利用 AirScout verify，这是一种旋转提示跟踪和识别软件解决方案。
该系统的每个 AirScout Sentry 部署都涉及多个连续监控感兴趣区域的检测摄像头。这些视频流的检测结果被传递到验证摄像机，该摄像机确认威胁并向操作员发出警报或拒绝误报检测。如果 AirScout Sentry 软件检测到鸟类或无人机等相关数据，它就会捕获该物体的坐标。云台变焦算法触发相机放大坐标以进一步研究物体，而人工智能和范围到焦点控制算法使系统能够找到目标，保持清晰的图像，并进行分类、识别和识别。跟踪它。
一旦系统将物体分类为无人机，它就会向系统操作员发出警报，并提供带有分类确定的全动态视频。
然后操作员可以决定如何处理这种情况。不同的运营商将根据其服务的市场以不同的方式处理信息。在军事或联邦政府行动中，这通常意味着与目标交战并减轻目标的影响。在机场，这可能意味着关闭跑道，而监狱申请可能涉及保护院子并将囚犯带入室内。
干净的数据采集管道
以高度置信度对无人机进行分类面临着一些挑战。亚特兰大 Walaris 联合创始人兼首席执行官凯尔·梅洛尼 (Kyle Meloney) 表示，这些都是快速移动且距离较远的小物体，感兴趣的区域可能会出现混乱，无人机可能会飞过复杂的背景。
“使用超越最先进的人工智能算法，系统可以在有限的光学信息下近乎实时地进行光学分类，但要达到这一点需要在数据方面进行大量准备，”他说。
AirScout 的人工智能算法不断在不断增长的数据集上进行训练。Walaris 的数据采集管道涉及获取图像和清理数据，以确保所有图像都得到正确标记，以便训练过程使用高质量图像来更好地训练模型。
“我们的培训过程是永久性的，”梅洛尼说。“我们不断向数据集中添加干净的标记图像，并随着时间的推移改进算法，因此系统随着时间的推移会更加有效地工作。”
强大的边缘处理，实现强大的人工智能
整个 AirScout 系统的核心是软件，该软件具有专有的检测、分类和 PTZ 算法等。早期的光学检测方法涉及寻找图像中的运动和/或对比度。梅洛尼表示，这种技术在简单场景中效果很好，但当场景变得更加复杂时，就会出现复杂情况。
他说：“如果无人机飞过多云的天空，并且场景中存在鸟类，那么就会存在大量运动和不同程度的对比度，因此很难识别出无人机。” “通过近乎实时地处理整个图像并标记每个对象以确定其相关性，我们可以减少误报并自动化检测-跟踪-识别响应链。”
运行复杂的人工智能算法需要强大的处理能力，因此 Walaris 从 CoastIPC 采购了一台定制配置的工业 PC，配备 NVIDIA 图形处理单元 (GPU) 来运行 AirScout 软件。
“关键任务应用程序需要可靠、强大的 PC，”Meloney 说。“CoastIPC 提供的每台 PC 均按时交付，并且完全符合我们指定的交付和执行每项任务而不会出现故障的要求。”
天空中的眼睛
市场提供了多种无人机检测方法，但没有一种方法一定是最好的解决方案。然而，对于那些希望采取不干涉和全面方法的人来说，利用摄像头和人工智能软件的系统可以提供用于在动态环境中检测、跟踪和识别无人机的全栈解决方案。
