Cet article traite du besoin urgent de détecter les drones "petits, lents et bas" (LSS) dans des environnements critiques complexes, et propose une méthode active de détection de cibles à basse altitude basée sur l'effet œil de chat. Le système de détection intègre un module de contrôle principal, un composant d'émission laser, une structure optique de balayage panoramique à voie optique commune, un composant de réception d'écho, ainsi que des fonctions de détection de cibles et de traitement de visualisation afin de réaliser la détection de petites cibles. La source utilise un laser proche infrarouge, le chemin de balayage optique est réalisé grâce à un miroir MEMS et un mécanisme servo. Le signal de réception de l'écho est capturé par une photodiode avalanche (APD) et un module de détection de cibles, qui peut obtenir des signaux réfléchis et des informations de distance. Le logiciel de détection utilise un algorithme de reconnaissance de micro-lentilles de drone, intégrant un module d'attention pyramidale locale (LPA) et un réseau pyramidal de champ (FPN), combiné au modèle SKNet21 pour éliminer les fausses alertes, et utilise les données d'intensité d'écho et de temps de vol collectées par l'APD pour réduire efficacement le taux de fausses alertes. Les résultats expérimentaux confirment la faisabilité de cette méthode de détection de cibles : la précision moyenne atteint 0,809 à un IoU de 0,50, et 0,324 dans la plage IoU 0,50─0,95, avec un débit de calcul de 49,8 GFLOPs. Cette méthode peut dépasser les limitations actuelles de la détection des cibles LSS.

détection basse altitude;détection optique;effet œil de chat;SKNet21;attention pyramidale locale;précision moyenne