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【反无人机解决方案】人工智能激光打击无人机系统

发布时间:2018-10-25 12:51:13   分类: AI行业解决方案   阅读:301   来源:人工智能

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项目背景:目前民用机场无人机干扰民航起降,使用无线电压制会对民航有所影响。边境周边国家的无人机飞入我国领土进行骚扰探测,用导弹武器打击成本过高,所以多设备控制激光打击最为可靠。

民用机场使用反无人机系统

民用机场使用激光反无人机系统

  应用AI人工智能技术解决项目两个难点

难点1:物体无特征的局部追踪技术

目前对某个特征明显的物体的追踪技术效果已经比较不错了。但是对某物体的无特征的局部的追踪技术还是个空白。例如无人机的发动机、战斗机油箱所在的位置,就是一块普通平滑的钢板,毫无特征可以提取,追踪起来难度很高。

用激光代替撒网弹或无线电压制来打击无人机,这样能有效降低打击成本,不会留下直接证据,并且不会对民航造成干扰。由于激光武器聚焦性的要求,所以必须精确打击无人机的传感器或发动机等关键部位。过去的技术难以完成这种任务。使用我们的深度学习模型以后,可以轻松完成这类任务。

反无人机系统需要解决两个难点

难点2:多设备协调技术

过去的自动化理论大多建立在理想模型和线性模型基础上,所以有很多现实中的复杂问题是无法解决的,往往需要人为的干预和协调。通过我们的技术,可以让这些设备在复杂多变的环境下,有机的协调联动起来,共同去完成一个任务。

设备与设备之间的有机联动精准打击的难度很高。我国某反无人机企业利用雷达引导反无人机设备击落无人机。但雷达返回的数据精度差,特别是距离是不准确的。不准确的数据难以引导反无人机设备准确击落无人机。通过我们的深度学习模型以后,让设备与设备之间的有机联动实现精准打击。

人工智能多设备协调技术

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