В статье рассматривается острая необходимость обнаружения "низколетящих медленных малых" (LSS) беспилотников в сложных критических условиях и предлагается активный метод обнаружения низколетящих целей, основанный на эффекте кошачьего глаза. Система обнаружения интегрирует основной контроллер, лазерный излучающий компонент, структуру сканера с общим оптическим путем для кругового обзора, компонент приема эхо-сигналов, а также функции обнаружения целей и обработки визуализации для реализации обнаружения малых целей. Источник использует лазерное излучение ближнего инфракрасного диапазона, оптический путь сканирования реализован с помощью микромеханических зеркал MEMS и сервопривода. Сигналы эхо-приема захватываются лавинным фотодиодом (APD) и модулем обнаружения целей, который способен получать отраженные сигналы и информацию о расстоянии. Программное обеспечение для обнаружения использует алгоритм распознавания микролинз БПЛА, интегрирует локальный модуль пирамидального внимания (LPA) и сетевую архитектуру Field Pyramid Network (FPN), сочетается с моделью SKNet21 для устранения ложных срабатываний, а также использует данные интенсивности эхо-сигнала и времени полета, собранные APD, для эффективного снижения уровня ложных срабатываний. Результаты экспериментов подтверждают работоспособность данного метода обнаружения целей: средняя точность достигает 0,809 при IoU 0.50 и 0,324 в диапазоне IoU 0.50─0.95; вычислительная пропускная способность составляет 49,8 GFLOPs. Данный метод способен преодолеть существующие ограничения в обнаружении целей LSS.

низколетящее обнаружение;оптическое обнаружение;эффект кошачьего глаза;SKNet21;локальное пирамидальное внимание;средняя точность