UniSA教授Anthony Finn与DJI Matrice 600无人机合影，该无人机的有效载荷能够发射或接收声音信号。鸣谢:南澳大利亚大学澳大利亚研究人员第一次逆向设计了气垫蝇的视觉系统，以探测近4公里外无人机的声音信号。来自南澳大利亚大学(UniSA)、弗林德斯大学和国防公司Midspar Systems的自主系统专家表示，使用生物激励信号处理技术的试验显示，比现有方法的检测率高出50%。
这些发现可能有助于打击携带IED的无人机造成的日益增长的全球威胁，包括在乌克兰，这些发现已经在美国声学学会杂志上发表。
UniSA自主系统教授Anthony Finn表示，昆虫视觉系统已经被绘制了一段时间，以改善基于相机的检测，但这是生物视觉首次应用于声学数据。
“生物视觉处理已经被证明可以大大增加无人机在视觉和红外数据中的探测范围。然而，我们现在已经证明，利用一种基于hoverfly视觉系统的算法，我们可以捕捉到无人机清晰而干脆的声音信号，包括非常小而安静的无人机，”芬恩教授说。
hoverfly卓越的视觉和跟踪技能已被成功建模，以在繁忙、复杂和模糊的景观中探测无人机，无论是民用还是军用。
“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，对我们来说，能够利用甚至可以拾取最微弱信号的技术，远距离探测无人机的具体位置变得越来越重要。我们使用基于hoverfly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。
弗林德斯大学自主系统副教授拉塞尔博士·布林克沃斯表示，在更远的距离上看到和听到小型无人机的能力，对于航空监管机构、安全部门和寻求监控敏感空域中越来越多的自主飞机的广大公众来说，可能是非常有益的。
“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，当小型无人机在我们的机场附近或我们的天空中活动时，发展实际监控小型无人机的能力对提高安全性非常有益。
鸣谢:南澳大利亚大学“无人机在现代战争中的影响在乌克兰战争中也变得越来越明显，因此保持对其位置的控制实际上符合国家利益。随着d rones在民用和军用领域的使用增加，我们的研究旨在大大扩展探测范围。”
与传统技术相比，生物启发处理将探测范围提高了30%至49%，具体取决于无人机的类型和条件。
研究人员寻找特定模式(窄带)和/或一般信号(宽带)，以在中短距离内拾取无人机声音，但在较长距离内，信号较弱，两种技术都难以获得可靠的结果。
自然界也存在类似的情况。研究人员说，黑暗区域非常嘈杂，但像食蚊蝇这样的昆虫有一个非常强大的视觉系统，可以捕捉视觉信号。
Brinkworth博士说:“我们的假设是，允许在视觉混乱中看到小视觉目标的相同过程可以重新部署到来自淹没在噪声中的无人机的额外ct低音量声学信号中。”
通过将声音信号转换为二维“图像”(称为频谱图)，研究人员使用hoverfly大脑的神经通路来改善和抑制不相关的信号和噪声，增加他们想要检测的声音的检测范围。
UniSA教授Anthony Finn与DJI Matrice 600无人机合影，该无人机配有四面体声学天线阵列，用于信号的定向定位。鸣谢:南澳大利亚大学研究人员利用他们的图像处理技能和传感专业知识，取得了这一生物启发的声学数据突破。他们的努力可以支持解决无人机武器化的技术方案，无人机现在是现代战争中最致命的武器之一，在阿富汗杀死或伤害了3000多名敌方战斗人员，并被部署在当前的乌克兰战争中。
“使用生物启发视觉处理的无人驾驶飞行器的声学检测”已经发表在《美国声学学会杂志》上。
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