Các chuyên gia về hệ thống tự động từ Đại học Nam Úc, Đại học Flinders và Công ty quốc phòng Midspar Systems nói rằng các thử nghiệm sử dụng kỹ thuật xử lý tín hiệu lấy cảm hứng từ sinh học cho thấy tỷ lệ phát hiện tốt hơn tới 50% so với các phương pháp hiện có.

Giáo sư Hệ thống Tự hành UniSA, Anthony Finn nói rằng hệ thống thị giác côn trùng đã thu hút nhiều nghiên cứu để cải thiện khả năng phát hiện dựa trên camera, nhưng đây là lần đầu tiên thị giác sinh học được áp dụng cho dữ liệu âm thanh.

Xử lý tầm nhìn sinh học đã được chứng minh là làm tăng đáng kể phạm vi phát hiện máy bay không người lái trong cả dữ liệu hình ảnh và hồng ngoại. Trong nghiên cứu mới nhất, các nhà khoa học đã chứng minh rằng có thể thu thập các dấu hiệu âm thanh rõ ràng và sắc nét của máy bay không người lái, bao gồm cả những máy bay rất nhỏ và tĩnh lặng.

Các kỹ năng theo dõi và thị giác vượt trội của ruồi “hoverfly” (có bề ngoài khá giống ong) đã được mô hình hóa thành công để phát hiện máy bay không người lái ở những khu vực đông đúc, phức tạp và ít người biết đến, cho cả mục đích dân sự và quân sự. Tác động của UAV trong chiến tranh hiện đại cũng đang trở nên rõ ràng trong cuộc chiến ở Ukraine, vì vậy việc theo dõi vị trí của chúng thực sự hữu ích.

Các nhà nghiên cứu tìm kiếm các mẫu cụ thể (băng hẹp) và/hoặc tín hiệu chung (băng rộng) để thu nhận âm thanh của máy bay không người lái ở khoảng cách ngắn đến trung bình, nhưng ở khoảng cách xa hơn, tín hiệu yếu hơn và cả hai kỹ thuật đều phải vật lộn để đạt được kết quả đáng tin cậy.

Những điều kiện tương tự tồn tại trong thế giới tự nhiên. Các nhà nghiên cứu cho biết những vùng có ánh sáng yếu thường bị nhiễu nhưng những loài côn trùng như ruồi bay có hệ thống thị giác rất mạnh có thể ghi lại các tín hiệu hình ảnh.

Các nhà khoa học đã làm việc với giả định rằng các quy trình tương tự cho phép nhìn thấy những mục tiêu hình ảnh nhỏ giữa sự lộn xộn về hình ảnh có thể được triển khai lại để trích xuất các tín hiệu âm thanh âm lượng thấp từ các máy bay không người lái bị chôn vùi trong nhiễu.

Bằng cách chuyển đổi tín hiệu âm thanh thành “hình ảnh” hai chiều (được gọi là Spectrogram – quang phổ hình ảnh âm thanh), các nhà nghiên cứu đã sử dụng con đường thần kinh của não ruồi để chặn các tín hiệu và nhiễu không liên quan, tăng phạm vi phát hiện cho các âm thanh mong muốn. Sử dụng kỹ năng xử lý hình ảnh và kiến ​​thức chuyên môn của mình, các nhà nghiên cứu đã tạo ra bước đột phá về dữ liệu âm thanh lấy cảm hứng sinh học. Chi tiết tham khảo tại:

Jian Fang, Anthony Finn, Ron Wyber, Russell S. A. Brinkworth. Acoustic detection of unmanned aerial vehicles using biologically inspired vision processing. The Journal of the Acoustical Society of America, 2022; 151 (2): 968 DOI: 10.1121/10.0009350.

(Sưu tầm)
VIỆN IMC
Tòa nhà IMC Tower, Số 176 Trường Chinh, Phường Khương
Thượng, Quận Đống Đa, Thành phố Hà Nội, Việt Nam
Tel/Fax : (+84) 24 3566 6232 / 24 3566 6234
Email: contact@imc.org.vn   Website: https://imc.org.vn