Este artigo aborda a necessidade urgente de detectar drones "pequenos, lentos e baixos" (LSS) em ambientes críticos e complexos, propondo um método ativo de detecção de alvos de baixa altitude baseado no efeito olho de gato. O sistema de detecção integra um módulo de controle principal, componente emissor de laser, estrutura óptica de varredura de campo de visão compartilhado, componente receptor de eco, assim como funções de detecção de alvos e processamento de visualização para realizar a detecção de pequenos alvos. A fonte de luz utiliza laser infravermelho próximo, o caminho de varredura óptico é realizado por meio de lentes MEMS e mecanismo servo. O sinal de recepção do eco é capturado em conjunto pelo fotodiodo de avalanche (APD) e o módulo de detecção de alvos, que pode obter sinais refletidos e informações de distância. O software de detecção utiliza um algoritmo de reconhecimento de microlentes para drones, integra o módulo de atenção local em pirâmide (LPA) e a rede piramidal de campo (FPN), combinado com o modelo SKNet21 para eliminar falsos positivos, e utiliza os dados de intensidade do eco e tempo de voo coletados pelo APD para reduzir efetivamente a taxa de falsos positivos. Os resultados experimentais confirmaram a viabilidade deste método de detecção de alvos: a precisão média atingiu 0,809 em IoU 0,50, e 0,324 na faixa IoU 0,50─0,95, com capacidade computacional de 49,8 GFLOPs. Este método pode superar as limitações atuais na detecção de alvos LSS.

detecção de baixa altitude;detecção óptica;efeito olho de gato;SKNet21;atenção local em pirâmide;precisão média