近年来，无人机技术发展迅速，应用领域不断拓展，从物流配送、环境监视测定，延伸至军事侦察、目标打击等关键场景。与此同时，无人机的广泛使用也带来一些安全风险隐患。例如，小型无人机可能被用于非法入侵、情报窃取，甚至是对一些关键设施发动攻击。传统的反制手段在应对这些小型无人机时，往往难以达到较好的作战效果。基于AI（AI）的无人机检测识别技术，成为应对这一威胁的重要方式。
传统的无人机检测识别技术主要是通过雷达、光学传感器和无线电监听实现。其中，雷达发射电磁波探测目标，但面对低空低速小型无人机时，灵敏度低，易受地形干扰。红外摄像头等光学传感器虽能提供视觉信息，但在恶劣天气或夜间条件下，其探测效能大打折扣。无线电监测通过识别无人机的通信信号对其做定位，但遇上加密通信链路或静默状态的无人机时便会失效。此外，多架无人机协同行动时，将进一步加大检测识别难度。传统手段在处理海量数据、快速做出响应方面存在明显不足，急需智能化升级。
人工智能技术显著提升了无人机检测识别效率。以意大利“KARMA”反无人机系统为例，其核心技术包括多源传感器融合、智能识别与分类、实时决策与响应等。
多源传感器融合：该系统采用无雷达设计，通过射频传感器、红外摄像头和AI算法协同工作。射频传感器负责扫描无人机的通信信号，提取频段、信号强度等关键参数；红外摄像头进行实时监控，对目标进行识别；AI算法对各传感器的数据来进行融合，减少误报和漏报情况。
智能识别与分类：“KARMA”反无人机系统能够分析判别不一样的无人机，如民用四旋翼无人机和军用固定翼无人机，还能判断无人机的飞行模式，如悬停、盘旋、集群编队等，并评估威胁等级，启动应对措施。
实时决策与响应：检测到威胁后，“KARMA”反无人机系统会将信息推送至指挥控制单元。操作人员通过人机界面获取空情信息，并选择干扰或硬杀伤等手段。另外，该系统配备的射频干扰模块可阻断无人机通信链路，使其降落或返航；如需进行物理摧毁，还可联动火力控制单元，但最终决策权掌握在操作人员手中。
测试表明，在应对多种复杂威胁场景时，由AI驱动的检测系统展现出一定优势。对于低空飞行的无人机，其能准确捕捉处于雷达盲区内的目标。面对集群攻击，AI算法可并行处理多目标数据，预测飞行轨迹，并优先拦截高威胁目标。
虽然人工智能技术有效提升了无人机检测识别能力，但其在实际应用中面临诸多挑战。例如，无人机可能采用人工智能反制手段，从而引起检测系统误判。算法可靠性也有几率存在问题。机器学习模型的准确性依赖于训练数据的完备性，如果训练数据未涵盖新型无人机或极端场景，人工智能会出现漏检情况。此外，系统集成难度大，多传感器协同要解决时延同步、数据格式统一等技术问题，这些仍需逐步优化改进。
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