Este artículo aborda la urgente necesidad de detectar vehículos aéreos no tripulados (UAV) bajos, lentos y pequeños (LSS) en entornos complejos y críticos, proponiendo un método activo de detección de objetivos a baja altitud basado en el efecto ojo de gato. El sistema de detección incorpora un módulo de control, un componente de emisión láser, una estructura del mecanismo óptico de escaneo panorámico de ruta óptica conjunta, un componente de recepción de eco, detección de objetivos y procesamiento de visualización para lograr la detección de objetivos pequeños. La fuente de luz es emitida por un láser de infrarrojo cercano, y la ruta óptica de escaneo se realiza mediante espejos microelectromecánicos (MEMS) y mecanismos servo. La señal de recepción de eco es recibida por un fotodiodo de avalancha (APD) y el módulo de detección de objetivos, que captura la señal reflejada y la información de distancia. El software de detección integra el módulo de atención piramidal local (LPA) y la red piramidal de campo (FPN) mediante el algoritmo de identificación de microlente del UAV. Elimina las falsas alarmas incorporando SKNet21 y utiliza el APD para recopilar la intensidad del eco y el tiempo de vuelo, reduciendo así la tasa de falsas alarmas. Los resultados demuestran la viabilidad del método de detección de objetivos propuesto, que logra una precisión promedio media de 0,809 en una intersección sobre unión (IoU) de 0,50, una precisión promedio media de 0,324 en un IoU de 0,50–0,95 y un rendimiento de 49.8 Giga operaciones de punto flotante por segundo (GFLOPs), lo que indica que puede abordar las limitaciones actuales en la detección de objetivos LSS.

Detección a baja altitud;Detección de ruta óptica;Efecto ojo de gato;SKNet21;Atención piramidal local;Precisión promedio