根据南澳大利亚大学（UniSA）自主系统专家、弗林德斯大学和国防公司 Midspar Systems 表示，与现在的传统方法相比，他们看到用生物启发的信号处理技术可以提高 50% 的检测率。
UniSA 自主系统教授 Anthony Finn 说：“生物视觉处理已被证明可以大大增加无人机在视觉和红外数据中的探测范围。然而，我们现在已经表明，我们可以利用基于食蚜蝇视觉系统的算法，拾取无人机清晰明了的声学特征，包括非常小和安静的无人机”。
该过程包括将声学信号转换为二维频谱图图像，并使用气垫飞机大脑的神经通路。据他们说，这可以增强和抑制不相关的信号和噪音，以增加声音的探测范围。研究人员将这一成功归功于像食蚜蝇这样的昆虫利用其优越的视觉系统在嘈杂的暗光区域捕捉视觉信号的能力。
弗林德斯大学自主系统副教授拉塞尔-布林克沃斯博士说：“我们的工作假设是，允许小型视觉目标在视觉杂波中被看到的相同过程可以被重新部署，以提取埋在噪声中的无人机的低音量声学特征”。
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