Aufrufe: 0 Autor: Site-Editor Veröffentlichungszeit: 17.06.2026 Herkunft: Website
Eine umfassende Verteidigungslösung in geringer Höhe, die durch Multisensor-Fusionstechnologie unterstützt wird und akustische Sensorik, Bildgebung mit sichtbarem Licht und Passiv-Infrarot-Erkennung integriert, um rund um die Uhr und bei jedem Wetter eine automatische Zielwahrnehmung, -klassifizierung, kontinuierliche Verfolgung und Flugbahnüberwachung in Echtzeit gegen kommerzielle Drohnen und verschiedene Eindringungsziele in geringer Höhe zu ermöglichen
Das Akustisch-Optische Erkennungssystem ist eine professionelle mehrdimensionale Fusionsverteidigungslösung, die auf Sicherheitsrisiken in geringer Höhe und unbefugte Drohnenaktivitäten zugeschnitten ist. Diese integrierte Erkennungsplattform umfasst drei Kernsensormodule: eine hochempfindliche akustische Erkennungseinheit, eine Weitwinkelkameragruppe für sichtbares Licht und eine Passiv-Infrarot-Wärmebildeinheit.
Nach einem mehrschichtigen Frühwarn- und Identifizierungsmechanismus, einschließlich akustischer Vorwarnung über große Entfernungen, optischer 135°-Weitbereichsabtastung und KI-gestützter Präzisionszielerkennung, realisiert dieses System eine vollzeitige automatische Erkennung, hochpräzise Positionierung, Echtzeitverriegelung und dynamische Flugbahnverfolgung für mehrere Ziele und deckt kleine Drohnen, FPV-Renndrohnen, Personal vor Ort und mobile Bodenfahrzeuge ab.
Dank der rein passiven Erkennungsarchitektur sendet das gesamte Gerät niemals aktive Mikrowellen, elektromagnetische Impulse oder Strahlungssignale aus. Durch die Ergänzung der weitreichenden Frühwarnvorteile der akustischen Anomalieerkennung und der hochauflösenden Identifizierungsfähigkeit der optischen Bildgebungstechnologie, gepaart mit selbstitativen Deep-Learning-Algorithmen, filtert die Plattform auf intelligente Weise gängige Störobjekte wie Wildvögel und schwimmende Trümmer. Alle Kernzieldaten, einschließlich geografischer Koordinaten, Luftlinienentfernung, Echtzeit-Azimut, Zielmodellmerkmale und hochauflösende Schnappschüsse, werden auf einem speziellen PAD-Steuerterminal visualisiert. Es fungiert als zuverlässige passive Verteidigungsbarriere für die Überwachung von Grenzpatrouillen, den Sicherheitsschutz wichtiger Einrichtungen und das Sicherheitsmanagement bei großen Menschenansammlungen in geringer Höhe.
Unabhängige optische Erkennungslösungen sind stark auf eine ausreichende Umgebungsbeleuchtung angewiesen; Bei nächtlichem, nebligem, dunstigem und staubigem Wetter sinken die Erkennungsentfernung und die Erkennungseffizienz drastisch und es ist nicht möglich, den Luftraum rund um die Uhr zu überwachen. In der Zwischenzeit weisen eigenständige akustische Erkennungsgeräte eine unzureichende Präzision bei der Azimutpositionierung auf und können Einbruchsziele nicht genau kategorisieren, was praktische Einsatzszenarien einschränkt.
Herkömmliche, auf Radar basierende aktive Detektionsgeräte senden während des Betriebs kontinuierlich elektromagnetische Wellensignale aus, was den Einsatzort leicht aufdeckt und die Einsatzrisiken für Verteidigungsteams erhöht. Darüber hinaus sind Radargeräte anfällig für Geländeabschirmungen und komplexe elektromagnetische Störungen vor Ort. Bei der Erfassung langsamer Mikrodrohnen und Mini-FPV-Drohnen ist die Leistung schlecht und es können keine detaillierten Zielattribute und Modellinformationen für die spätere Entsorgung ausgegeben werden.
Den meisten herkömmlichen Überwachungssystemen in geringer Höhe fehlen ausgereifte Interferenzunterdrückungsalgorithmen. Diese Geräte können eindringende Drohnen nicht wirksam von natürlichen Störzielen wie fliegenden Vögeln, abgefallenen Blättern und vorbeifahrenden Fahrzeugen unterscheiden. Häufige ungültige Fehlalarme verringern die Sensibilität des Bedieners für Frühwarnungen und erhöhen das Risiko verpasster Alarme bei echten böswilligen Drohneneinbrüchen erheblich.
In den meisten bestehenden Überwachungssystemen werden akustische Azimutdaten, optische Echtzeitvideos und Infrarotbildressourcen auf unabhängigen Betriebsterminals ohne einheitliche Datenfusionskanäle getrennt. Bediener können keine vollständigen dimensionalen Informationen über potenzielle Bedrohungen in Echtzeit erhalten, was die Notfallmaßnahmen verlangsamt und die Gesamteffizienz der Verteidigung in geringer Höhe beeinträchtigt.
Ausgestattet mit einem hochdichten, empfindlichen Mikrofonarray erfasst das System synchron sämtliche Umgebungsaudiosignale und extrahiert mittels professioneller Audiofrequenzanalyse exklusive akustische Fingerabdrücke von Drohnenpropellern und laufenden Motoren. Die effektive Erkennungsentfernung für kleine Drohnen beträgt über 500 Meter, während große Drohnenziele innerhalb von 1000 Metern erfasst werden können. Mit einem auf ±5 Grad kontrollierten Azimutfehler berechnet das Modul Zielentfernungs- und Ausrichtungsdaten in Echtzeit und aktiviert automatisch das verbundene optische Scansystem für die sekundäre Verfolgung und Überprüfung.
Duale Kameras mit festem Fokus für sichtbares Licht bilden einen ultraweiten horizontalen Betrachtungswinkel von 135° und unterstützen das vollständige Scannen des Luftraums und des Bodens, um sich bewegende Ziele bei Tageslichtbedingungen automatisch zu erfassen und zu erfassen. Vier eingebaute Infrarot-Bildlinsen sorgen für ein passendes 135°-Panorama-Nachtsichtfeld und realisieren eine Kompensation des toten Bereichs in dunklen Umgebungen ohne Abhängigkeit von der Beleuchtung. Die integrierte Zoomkamera passt die Brennweitenparameter für verdächtige Ziele, die durch akustische Vorwarnung und großflächiges Scannen überprüft werden, dynamisch an und erfasst so klare Gesichtsdetails und Ausstattungsmerkmale von Einbruchszielen.
Die Plattform führt synchrone Echtzeitfusion und adaptives Matching für Daten aus mehreren Quellen durch, die von akustischen und optischen Sensoreinheiten erfasst werden, und generiert vollständige dreidimensionale Zieldaten, die Längengrad, Breitengrad, Höhe und Fluggeschwindigkeit in Echtzeit abdecken. Unterstützt durch heterogene Datenfusionstechnologie vergleicht der eingebettete KI-Algorithmus selbst erstellte akustische Signaturdatenbanken und Bilderkennungsdatenbanken, um ungültige Interferenzziele zu eliminieren. Basierend auf hierarchischen Deep-Learning-Modellen identifiziert das System registrierte Drohnenmodelle genau; Nicht identifizierte Flugziele werden automatisch markiert und das System sammelt selbstständig Merkmalsdaten für iteratives Lernen.
Das unterstützende intelligente PAD-Terminal zeigt intuitiv die Zielpositionen in Echtzeit auf einer elektronischen Karte an und stellt dynamisch wichtige Überwachungsparameter dar, darunter die geradlinige Entfernung des Ziels, den Azimutwinkel, die Bewegungsgeschwindigkeit und die Zielklassifizierung (Drohne/Person/Fahrzeug). Von der Zoomkamera aufgenommene hochauflösende Videos und Schnappschüsse können direkt auf dem Terminal angezeigt und wiedergegeben werden, um Bedienern bei der Beurteilung des Bedrohungsgrads zu helfen.
Das Erkennungssystem ist mit standardisierten universellen Datenschnittstellen ausgestattet und unterstützt eine nahtlose Datenverbindung mit übergeordneten Befehls- und Dispatchplattformen. Es ermöglicht die synchrone Überwachung mehrerer Terminals, den Datenaustausch in Echtzeit und den schnellen Abruf historischer Frühwarnaufzeichnungen und vereinfacht so die zentralisierte Luftraumverwaltung und die gemeinsame Verteidigungsarbeit.
Das System sammelt automatisch akustische Merkmale und Bilddaten markierter, nicht identifizierter Ziele. Nach manueller Überprüfung und Bestätigung durch professionelle Betreiber werden die neuesten Merkmalsdaten in die offizielle Erkennungsdatenbank aufgenommen. Das System kann ähnliche Ziele bei nachfolgenden Erkennungsaufgaben automatisch klassifizieren. Regelmäßig optimierte KI-Modellpakete werden aus der Ferne übertragen, um die Erkennungsstabilität unter extremen Arbeitsbedingungen wie starkem Wind und starken Regenfällen zu verbessern.
Das akustische Sensormodul deckt bei kleinen Drohnen über 500 Meter und bei großen Drohnenzielen mehr als 1 Kilometer ab. Die optische Gruppe bietet ein ultraweites Scan-Sichtfeld von 135° gepaart mit einer Zoom-Nahaufnahmefunktion. Die Überwachung des sichtbaren Lichts am Tag und die Infrarot-Zusatzerkennung bei Nacht sind nahtlos integriert, um tote Überwachungszonen in allen Szenarien zu eliminieren.
Durch den Einsatz von Deep-Learning-basierten akustischen und visuellen Doppelerkennungsalgorithmen filtert das System effizient natürliche Störquellen wie fliegende Vögel und schwimmende Trümmer, wodurch die Fehlalarmrate wirksam reduziert wird und eine stabile, hochpräzise Zielklassifizierungsleistung in komplexen Umgebungen aufrechterhalten wird.
Der gesamte Arbeitsprozess – von der Zielfrühwarnung, der Azimutpositionierung, der dynamischen Verfolgung, der Attributklassifizierung bis hin zur Datenvisualisierungsausgabe – realisiert einen unbemannten automatischen Betrieb über die gesamte Schleife hinweg, wodurch manuelle Eingriffe minimiert und die Effizienz der Reaktion auf Bedrohungen in geringer Höhe verbessert werden.
Die akustische Erkennungseinheit wird nicht von der Lichtintensität beeinflusst und kann in dunklen Nächten, bei Nebel und Dunst stabil funktionieren. Infrarot-Wärmebildlinsen gleichen tote Winkel in der Nacht aus, während hochauflösende Kameras mit sichtbarem Licht eine ultraklare Zielidentifizierung bei Tagesszenarien gewährleisten, um eine echte Verteidigung rund um die Uhr bei jedem Wetter zu gewährleisten.
Das System verfügt über einen integrierten KI-Selbstlernmechanismus und sammelt und aktualisiert dynamisch akustische und bildgebende Funktionen neuer Drohnenmodelle. Die Erkennungsdatenbank wird im Zuge der täglichen Bereitstellung kontinuierlich erweitert und optimiert und ermöglicht so ein adaptives Upgrade für neue Arten von Einbruchszielen in geringer Höhe.
Sowohl akustische Sensor- als auch optische Bildgebungsmodule verwenden rein passive Erkennungsmodi, ohne elektromagnetische Signale oder Mikrowellensignale auszusenden. Der Einsatzstatus ist für feindliche Erkennungsgeräte schwer zu erfassen und zu lokalisieren, was die Tarnung auf dem Schlachtfeld und die Überlebensfähigkeit erheblich verbessert.
Durch die insgesamt integrierte Leichtbaustruktur können alle Funktionsmodule in einem standardmäßigen taktischen Rucksack verstaut und von einem einzigen Bediener getragen werden. Das modulare Plug-and-Play-Design ermöglicht eine schnelle Montage und Inbetriebnahme, unabhängig von den Einschränkungen durch komplexes Gelände und raue Wetterbedingungen.
Parameter |
Detail |
Akustischer Erfassungsbereich für kleine Drohnen |
500 Meter oder mehr |
Akustischer Erfassungsbereich für große Drohnen |
1 Kilometer oder mehr |
Sichtfeld der optischen Erkennung |
135 Grad horizontal |
Genauigkeit der Azimut-Positionierung |
Fehler innerhalb von ±5 Grad |
Wie verhält sich das System nachts und bei schlechtem Wetter?
Die akustische Erkennungsfunktion bleibt von den Lichtverhältnissen völlig unabhängig und kann nachts, in nebligen und dunstigen Umgebungen eine stabile Erkennungsleistung aufrechterhalten. Vier aufeinander abgestimmte Infrarotlinsen bieten ein 135° weites Nachtsichtfeld, um alle dunklen toten Winkel abzudecken. Diese Dual-Sensor-Fusion-Methode ermöglicht dem System eine echte 24/7-Allwetterüberwachung in geringer Höhe.
Kann dieses Erkennungssystem Drohnen von Wildvögeln unterscheiden?
Gibt das System während des Betriebs erkennbare Signale ab?
Wie tragbar ist dieses Multisensor-Erkennungssystem?
Ribri ist auf die Forschung und Entwicklung sowie die Herstellung von Geräten zur passiven Drohnenerkennung und maßgeschneiderten Sicherheitslösungen für niedrige Flughöhen spezialisiert und deckt mehrere Szenarien ab, darunter die Überwachung der Grenzverteidigung, den Schutz kritischer Infrastrukturen und die Risikoprävention bei Großveranstaltungen in geringer Flughöhe.
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