據(jù)悉,他們使用的信號處理算法的靈感來自于食蚜蠅在非常低的光線環(huán)境中看到目標(biāo)的能力。
實際上,這些昆蟲一直在努力從大量混亂的噪音中挑選出有用的視覺信息,因此,它們已經(jīng)進(jìn)化出了光受體系統(tǒng),而這些系統(tǒng)能非常有效地處理復(fù)雜、雜亂和嘈雜的信息,另外還能極大地提高信噪比從而使有用的部分跳出來。
弗林德斯大學(xué)的研究小組決定測試這些類型的光受體電路是否能對音頻也能做同樣的事情。為此,他們采用了一個麥克風(fēng)陣列并分析了環(huán)境聲音--尤其關(guān)注放大和檢測無人機(jī)飛行的聲音。
他們建立了一個麥克風(fēng)測試陣列并將它們連接到一個“生物靈感視覺(BIV)”處理器上,該處理器被設(shè)計用來模仿食蚜蠅視覺系統(tǒng)的神經(jīng)通路。他們將音頻波形視為二維“頻譜圖”圖像,并將信息經(jīng)過幾個階段的氣旋式處理,其中包括動態(tài)范圍縮小、自適應(yīng)過濾、低通“DeVries-Rose”分裂反饋、指數(shù)“Weber”低通分裂反饋和非線性Naka-Rushton變換。
得到的結(jié)果非常令人印象深刻。跟傳統(tǒng)的寬帶/窄帶無人機(jī)探測系統(tǒng)相比,BIV系統(tǒng)能探測到30%到49%遠(yuǎn)的無人機(jī)。測試使用的無人機(jī)則大到大疆的Matrice 600、小到Mavic Air,該系統(tǒng)能在空曠的鄉(xiāng)村探測到3-4公里以外的無人機(jī)并帶回更準(zhǔn)確的飛行參數(shù)和軌跡估計。
雖然許多項目都在研究這種系統(tǒng)以此來提高攝像系統(tǒng)的低光信噪比能力,但UniSA的自主系統(tǒng)教授Anthony Finn表示,他們這個則是第一次將生物視覺系統(tǒng)用于聲學(xué)數(shù)據(jù)。
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