В Саратовском политехническом университете (СГТУ им. Гагарина) был разработан специализированный программный модуль, который обеспечивает высокую точность распознавания беспилотников по их акустическим сигнатурам, даже в условиях наличия фоновых шумов и других факторов, способных затруднить восприятие реальной звуковой картины.
Традиционные методы идентификации БПЛА, как визуальные, так и радиолокационные, имеют свои ограничения — их эффективность зависит от условий видимости, они требуют значительных ресурсов и не всегда могут функционировать скрытно. Поэтому в настоящее время разрабатываются альтернативные подходы, включая методы, основанные на анализе акустических сигналов, создаваемых дронами.
В процессе разработки программного обеспечения в СГТУ были проведены всесторонние исследования, которые помогли выявить основные ограничения существующих систем детекции БПЛА, в результате чего был выбран гибридный метод, сочетающий частотно-временной анализ звука с использованием алгоритмов искусственного интеллекта.
Созданная система включает модуль предварительной обработки аудиоканала, нейросетевой классификатор, основанный на рекуррентных и сверточных слоях и обученный на специализированной базе данных шумов беспилотников, а также веб-интерфейс, который позволяет записывать звук и визуализировать результаты в режиме онлайн с классификацией типов или моделей дронов.
