В Саратовском государственном техническом университете имени Гагарина Ю.А. (СГТУ) разработали модуль, который идентифицирует дроны по акустическим сигналам в условиях фоновых шумов и изменяющихся операционных сценариев. Заявляется, что новая система способна «преодолевать факторы, ограничивающие распознавание БПЛА, эффективно работать в условиях городского шума и плохой видимости и адаптироваться к новым моделям дронов». Новая технология специально создана для преодоления ограничений, характерных для традиционных способов обнаружения дронов и позволяет точно идентифицировать дроны, даже когда визуальное наблюдение невозможно и очень эффективна именно в урбанизированной среде, где другие методы часто дают сбои.
Исследователи изучили существующие системы обнаружения беспилотников, проанализировали их недостатки и лучшие коммерческие решения. Комплексное исследование существующих решений позволило выявить их слабые места и предложить более совершенный подход. В результате при разработке устройства был использован гибридный подход, сочетающий методы частотно-временного анализа звука с алгоритмами глубокого обучения с помощью 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. А чтобы обеспечить точность распознавания даже при фоновых помехах, для обучения системы использовались техники аугментации данных, включающие наложение шумов и изменение скорости. Дополнительно использовался метод трансферного обучения, что повысило адаптивность системы к новым акустическим профилям.
Разработчики говорят, что новое решение интегрируется в существующую инфраструктуру, работает на стандартном оборудовании и повышает эффективность существующих систем.