Выпускник кафедры «Прикладные информационные технологии» Института прикладных информационных технологий и коммуникаций СГТУ имени Гагарина Сергей Кузнецов создал модуль, который идентифицирует дроны по их акустическим сигналам в условиях фоновых шумов и изменяющихся операционных сценариев.
Иллюстративное фото: Игорь Самохвалов/Парламентская Газета.
Расширение функционала БПЛА сопровождается ростом рисков, связанных с их несанкционированным использованием, рассказал Сергей Кузнецов.
«Традиционные методы идентификации, как визуальное или радиолокационное обнаружение, имеют ограничения: они малоэффективны в условиях плохой видимости, требуют значительных ресурсов и не всегда обеспечивают скрытность. Поэтому актуальной задачей становится разработка альтернативных подходов, среди которых – анализ акустических сигналов, генерируемых БПЛА».
В рамках работы над программой автор провел комплексное исследование, которое позволило выявить ключевые ограничения существующих систем обнаружения беспилотников, проанализировал коммерческие и исследовательские решения, которые уже используют в этой сфере. В результате разработчик предложил гибридный подход, сочетающий методы частотно-временного анализа звука с алгоритмами глубокого обучения с помощью искусственного интеллекта.
Архитектура системы включает модуль предобработки аудио, нейросетевой классификатор на основе свёрточных и рекуррентных слоёв, обученный на специализированном датасете звуков БПЛА, а также веб-интерфейс для записи аудио через микрофон, визуализации результатов в реальном времени и классификации типов дронов.
Для обучения системы использовались техники аугментации данных, включающие наложение шумов и изменение скорости, а кроме того, трансферное обучение. Это позволило обеспечить точность распознавания даже при фоновых помехах.
