Des cerveaux de syrphe cartographiés pour détecter le son de drones distants

Des cerveaux de syrphe cartographiés pour détecter le son de drones distants

Le professeur UniSA Anthony Finn photographié avec un drone DJI Matrice 600 avec une charge utile capable d’émettre ou de recevoir des signaux acoustiques. Crédit : Université d’Australie du Sud

Pour la première fois, des chercheurs australiens ont procédé à une ingénierie inverse des systèmes visuels des syrphes pour détecter les signatures acoustiques des drones à près de quatre kilomètres de distance.

Des experts en systèmes autonomes de l’Université d’Australie-Méridionale (UniSA), de l’Université Flinders et de la société de défense Midspar Systems affirment que les essais utilisant des techniques de traitement du signal bio-inspirées montrent un taux de détection jusqu’à 50 % supérieur à celui des méthodes existantes.

Les résultats, qui pourraient aider à lutter contre la menace mondiale croissante posée par les drones porteurs d’EEI, y compris en Ukraine, ont été rapportés dans The Journal de l’Acoustical Society of America.

Le professeur UniSA de systèmes autonomes, Anthony Finn, explique que les systèmes de vision des insectes sont cartographiés depuis un certain temps déjà pour améliorer les détections par caméra, mais c’est la première fois que la bio-vision est appliquée aux données acoustiques.

“Il a été démontré que le traitement de la biovision augmente considérablement la portée de détection des drones dans les données visuelles et infrarouges. Cependant, nous avons maintenant montré que nous pouvons capter des signatures acoustiques claires et nettes de drones, y compris de très petits et silencieux, en utilisant un algorithme basé sur le système visuel du syrphe », explique le professeur Finn.

Les compétences visuelles et de suivi supérieures du syrphe ont été modélisées avec succès pour détecter les drones dans des paysages occupés, complexes et obscurs, à la fois à des fins civiles et militaires.

“Les drones non autorisés représentent des menaces particulières pour les aéroports, les individus et les bases militaires. Il devient donc de plus en plus critique pour nous de pouvoir détecter des emplacements spécifiques de drones à de longues distances, en utilisant des techniques capables de capter même les signaux les plus faibles. Nos essais l’utilisation des algorithmes basés sur le survol montre que nous pouvons maintenant le faire », déclare le professeur Finn.

Professeur agrégé en systèmes autonomes à l’Université Flinders, le Dr Russell Brinkworth, affirme que la capacité de voir et d’entendre de petits drones à de plus grandes distances pourrait être extrêmement bénéfique pour les régulateurs de l’aviation, les autorités de sécurité et le grand public cherchant à surveiller un nombre toujours croissant d’avions autonomes dans l’espace aérien sensible.

“Nous avons vu des drones entrer dans l’espace aérien où des compagnies aériennes commerciales atterrissent et décollent ces dernières années, donc développer la capacité de surveiller réellement les petits drones lorsqu’ils sont actifs près de nos aéroports ou dans nos cieux pourrait être extrêmement bénéfique pour améliorer la sécurité.






Crédit : Université d’Australie du Sud

“L’impact des drones dans la guerre moderne devient également évident pendant la guerre en Ukraine, donc il est en fait dans l’intérêt national de garder le contrôle de leur emplacement. Notre recherche vise à étendre considérablement la portée de détection à mesure que l’utilisation des drones augmente dans le civil et l’espace militaire.”

Par rapport aux techniques traditionnelles, le traitement bio-inspiré améliore les plages de détection de 30 à 49 %, selon le type de drone et les conditions.

Les chercheurs recherchent des modèles spécifiques (bande étroite) et/ou des signaux généraux (large bande) pour capter l’acoustique des drones à courte et moyenne distance, mais à plus longue distance, le signal est plus faible et les deux techniques ont du mal à obtenir des résultats fiables.

Des conditions similaires existent dans le monde naturel. Les régions sombres éclairées sont très bruyantes, mais les insectes tels que le syrphe ont un système visuel très puissant qui peut capturer des signaux visuels, selon les chercheurs.

“Nous avons travaillé en supposant que les mêmes processus qui permettent de voir de petites cibles visuelles parmi le fouillis visuel pourraient être redéployés pour extraire des signatures acoustiques à faible volume de drones enfouis dans le bruit”, explique le Dr Brinkworth.

En convertissant les signaux acoustiques en “images” bidimensionnelles (appelées spectrogrammes), les chercheurs ont utilisé la voie neuronale du cerveau du syrphe pour améliorer et supprimer les signaux et le bruit non liés, augmentant ainsi la plage de détection des sons qu’ils voulaient détecter.

Des cerveaux de syrphe cartographiés pour détecter le son de drones distants

Le professeur UniSA Anthony Finn photographié avec un drone DJI Matrice 600 avec un réseau d’antennes acoustiques tétraédriques pour la localisation directionnelle des signaux. Crédit : Université d’Australie du Sud

Grâce à leurs compétences en traitement d’images et à leur expertise en matière de détection, les chercheurs ont réalisé cette percée bio-inspirée en matière de données acoustiques. Leurs efforts pourraient soutenir des solutions technologiques pour lutter contre la militarisation des drones, qui comptent désormais parmi les armes les plus meurtrières de la guerre moderne, tuant ou blessant plus de 3 000 combattants ennemis en Afghanistan et déployés dans la guerre actuelle en Ukraine.

“Détection acoustique de véhicules aériens sans pilote à l’aide d’un traitement de la vision d’inspiration biologique” a été publié dans le Journal de l’Acoustical Society of America.


Les anciens prédateurs inspirent la recherche visionnaire


Plus d’information:
Jian Fang et al, Détection acoustique de véhicules aériens sans pilote à l’aide d’un traitement de la vision d’inspiration biologique, Le Journal de l’Acoustical Society of America (2022). DOI : 10.1121/10.0009350

Fourni par l’Université d’Australie du Sud

Citation: Hoverfly brains mapped to detect sound of distant drones (2022, March 15) récupéré le 15 mars 2022 sur https://techxplore.com/news/2022-03-hoverfly-brains-distant-drones.html

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