В Саратове ученые создали систему обнаружения дронов по звуку
Исследователи Саратовского государственного технического университета имени Гагарина Ю.А. (СГТУ) представили инновационную систему идентификации беспилотных летательных аппаратов по их акустическим сигналам. Ключевым преимуществом разработки названа ее способность надежно функционировать в сложных условиях интенсивного городского шума и ограниченной видимости, сообщила пресс-служба вуза.
Новая технология специально создана для преодоления ограничений, характерных для традиционных способов обнаружения дронов. Разработчики подчеркивают ее адаптивность к появлению новых моделей беспилотников и эффективность именно в урбанизированной среде, где другие методы часто дают сбои.
Автор проекта Сергей Кузнецов пояснил необходимость подобной разработки. По его словам, расширение функциональных возможностей БПЛА одновременно увеличивает риски, связанные с их незаконным применением. Визуальное наблюдение и радиолокация обладают существенными недостатками: они теряют эффективность в тумане или темноте, требуют больших ресурсов и не всегда обеспечивают скрытность самого факта обнаружения.
В основе программного обеспечения лежит гибридный метод, интегрирующий анализ звуковых колебаний во времени и по частотам с передовыми алгоритмами глубокого обучения на базе искусственного интеллекта. Комплексное исследование существующих решений позволило выявить их слабые места и предложить более совершенный подход.
Система спроектирована для интеграции в действующую инфраструктуру безопасности и функционирует на стандартном оборудовании. Ее внедрение позволит повысить уровень защиты за счет раннего выявления беспилотников. Практические испытания в условиях реального городского шума подтвердили высокую эффективность: система корректно идентифицирует акустические «отпечатки» дронов на фоне разнообразных помех.
Для достижения высокой точности распознавания даже при значительных фоновых помехах разработчики применили специальные техники аугментации данных. Они включали искусственное добавление различных шумов и изменение скорости записей. Дополнительно использовался метод трансферного обучения, что повысило адаптивность системы к новым акустическим профилям. Исследование проводилось под руководством кандидата технических наук, доцента кафедры «Прикладные информационные технологии» СГТУ Михаила Королева.