澳大利亚研究人员首次对食蚜蝇的视觉系统进行逆向工程，从近4千米外检测到无人机的声学特征。

　　来自南澳大利亚大学、弗林德斯大学和国防公司Midspar Systems的自主系统专家表示，使用仿生信号处理技术进行的试验表明，检测率比现有方法高出50%。

　　美国声学学会杂志报道了这一发现，该发现可能有助于应对携带简易爆炸装置的无人机造成的日益严重的全球威胁。

　　南澳大利亚大学自动化系教授Anthony Finn表示，昆虫视觉系统映射已经研究了一段时间，用以改进基于相机的检测工作，但这是生物视觉首次应用于声学数据。

　　“生物视觉处理已被证明可以极大地增加无人机在视觉和红外数据中的检测范围。然而，我们现在已经表明，我们可以使用基于食蚜蝇视觉系统的算法，获得无人机清晰的声学特征，包括非常小的和安静的无人机。”Finn教授说。

　　食蚜蝇卓越的视觉和跟踪技能已成功建模，可用于在繁忙、复杂的军民用环境中探测无人机。

　　“未经授权的无人机对机场、个人和军事基地构成了新型威胁。因此，使用可以接收最微弱信号的技术，能够远距离检测无人机的特定位置对我们来说变得越来越重要。我们的试验使用基于食蚜蝇的视觉映射算法，表明我们现在可以做到这一点。”Finn教授说。

　　弗林德斯大学自动化系副教授Russell Brinkworth表示，能够在更远的距离看到和听到小型无人机的能力可能对航空监管机构、安全当局和寻求监控越来越多的自主飞机的广大公众大有裨益。

　　“近年来，我们目睹了无人机侵入了商业航空公司起降的空域，因此，当小型无人机在我们的机场附近或我们的天空中活动时，开发实际监控小型无人机的能力可能对提高安全性非常有益。无人机在现代战争中的影响也越来越明显，因此掌握无人机的位置实际上符合国家利益。我们的研究旨在随着无人机在民用领域的使用增加而大幅扩大探测范围和军事空间。”Brinkworth说。

　　与传统技术相比，仿生处理将探测范围提高了30%到49%，具体取决于无人机的类型和条件。

　　研究人员寻找特定模式（窄带）和/或一般信号（宽带）来接收短距离到中等距离的无人机声学信号，但在较长距离处，信号较弱，以上两种技术都难以获得可靠的结果。

　　自然界中也存在类似的情况。研究人员说，黑暗区域非常嘈杂，但像食蚜蝇这样的昆虫具有非常强大的视觉系统，可以捕捉视觉信号。

　　“我们的工作假设是，可以重新构建可在视觉杂波中看到小型视觉目标的相同过程，以便从湮没在噪音中的无人机声音中提取低音量的声学特征。”Brinkworth说。

　　通过将声信号转换为二维“图像”（称为频谱图），研究人员利用食蚜蝇大脑的神经通路来改善和抑制不相关的信号和噪声，从而增加他们想要检测的声音的检测范围。

　　在澳大利亚政府国防部“下一代技术基金”的资助下，研究人员利用他们的图像处理技能和传感专业知识，取得了这一仿生声学数据的突破。这笔资金中的一部分，用以研究无人机武器化的技术解决方案。