Dieser Artikel behandelt den dringenden Bedarf an der Erkennung von "niedrig fliegenden, langsamen und kleinen" (LSS) Drohnen in komplexen kritischen Umgebungen und schlägt eine aktive Methode zur Erkennung von Zielen in niedriger Höhe basierend auf dem Katzenaugen-Effekt vor. Das Detektionssystem integriert ein Hauptsteuerungsmodul, eine Laseremissionskomponente, eine optische Strukturscanning-Einheit mit gemeinsamem optischem Pfad, eine Echoempfangskomponente sowie Funktionen zur Zielerkennung und visuellen Verarbeitung, um die Erkennung kleiner Ziele zu realisieren. Die Lichtquelle verwendet einen nahinfraroten Laser, der optische Scanpfad wird durch MEMS-Spiegel und einen Servomechanismus realisiert. Empfangssignale des Echos werden von einer Lawinenphotodiode (APD) und einem Zielerkennungsmodul gemeinsam erfasst, das Reflexionssignale und Entfernungsinformationen erhält. Die Erkennungssoftware verwendet einen Algorithmus zur Erkennung von Mikrolinsen von Drohnen und integriert ein lokales Pyramidales Aufmerksamkeitsmodul (LPA) sowie ein Field-Pyramid-Netzwerk (FPN), kombiniert mit dem SKNet21-Modell zur Eliminierung von Fehlalarmen, und nutzt die vom APD erfassten Echosignalstärken und Flugzeitdaten zur effektiven Reduzierung der Fehlalarmrate. Experimentelle Ergebnisse bestätigen die Machbarkeit dieser Zielerkennungsmethode: die mittlere Genauigkeit beträgt 0,809 bei einem IoU von 0,50 und 0,324 im Bereich IoU 0,50─0,95, mit einer Rechenleistung von 49,8 GFLOPs. Diese Methode kann die bestehenden Beschränkungen der LSS-Zielerkennung überwinden.

Niedrigzielerkennung;Optische Erkennung;Katzenaugen-Effekt;SKNet21;Lokal pyramidale Aufmerksamkeit;Mittlere Genauigkeit