В Саратовском государственном техническом университете имени Юрия Гагарина (СГТУ) разработали модуль, который идентифицирует дроны по акустическим сигналам в условиях фоновых шумов и изменяющихся операционных сценариев. Телеграм-канал "Беспилот" раскрыл принципы работы новой системы.
Разработчики утверждают, что модуль может "преодолевать факторы, ограничивающие распознавание БПЛА, эффективно работать в условиях городского шума и плохой видимости и адаптироваться к новым моделям дронов". Для этого они объединили методы частотно-временного анализа звука с алгоритмами глубокого обучения искусственного интеллекта.
"Система состоит из модуля предобработки аудио, нейросетевого классификатора на основе свёрточных и рекуррентных слоёв, обученных на датасете звуков БПЛА, а также веб-интерфейса для записи аудио через микрофон, визуализации результатов в реальном времени и классификации типов дронов", – пояснили авторы ленты.
Чтобы обеспечить точность распознавания даже при фоновых помехах, использовали трансферное обучение и техники аугментации данных, включающие наложение шумов и изменение скорости. Кроме того, новое решение можно интегрировать в существующую инфраструктуру без необходимости закупки нового оборудования.
Ранее Ruposters сообщал, что в России выделят 20 млн на создание оптических передающих и принимающих модулей для базовых станций и беспилотных воздушных средств, которые решат проблему ограниченного диапазона, уязвимости к помехам и перегрузке каналов при управлении БПЛА.
