Treffer: AI in the Sky: Developing Real-Time UAV Recognition Systems to Enhance Military Security.

In an era where Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have become crucial in military surveillance and operations, the need for real-time and accurate UAV recognition is increasingly critical. The widespread use of UAVs presents various security threats, requiring systems that can differentiate between UAVs and benign objects, such as birds. This study conducts a comparative analysis of advanced machine learning models to address the challenge of aerial classification in diverse environmental conditions without system redesign. Large datasets were used to train and validate models, including Neural Networks, Support Vector Machines, ensemble methods, and Random Forest Gradient Boosting Machines. These models were evaluated based on accuracy and computational efficiency, key factors for real-time application. The results indicate that Neural Networks provide the best performance, demonstrating high accuracy in distinguishing UAVs from birds. The findings emphasize that Neural Networks have significant potential to enhance operational security and improve the allocation of defense resources. Overall, this research highlights the effectiveness of machine learning in real time UAV recognition and advocates for the integration of Neural Networks into military defense systems to strengthen decision-making and security operations. Regular updates to these models are recommended to keep pace with advancements in UAV technology, including more agile and stealthier designs. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

En una era en la que los vehículos aéreos no tripulados (UAV) se han convertido en elementos cruciales de la vigilancia y las operaciones militares, la necesidad de reconocerlos en tiempo real y con precisión es cada vez más crítica. El uso generalizado de UAV presenta diversas amenazas para la seguridad, por lo que se requieren sistemas que puedan diferenciar entre UAV y objetos benignos, como pájaros. Este estudio realiza un análisis comparativo de modelos avanzados de aprendizaje automático para abordar el reto de la clasificación aérea en diversas condiciones ambientales sin rediseñar el sistema. Se utilizaron grandes conjuntos de datos para entrenar y validar modelos, incluidas redes neuronales, máquinas de vectores de apoyo, métodos de conjunto y máquinas de aumento gradual de bosques aleatorios. Estos modelos se evaluaron en función de su precisión y eficiencia computacional, factores clave para su aplicación en tiempo real. Los resultados indican que las redes neuronales ofrecen el mejor rendimiento, demostrando una gran precisión a la hora de distinguir los vehículos aéreos no tripulados de las aves. Los resultados ponen de relieve que las redes neuronales tienen un potencial significativo para aumentar la seguridad operativa y mejorar la asignación de los recursos de defensa. En general, esta investigación pone de relieve la eficacia del aprendizaje automático en el reconocimiento de UAV en tiempo real y aboga por la integración de las redes neuronales en los sistemas de defensa militar para reforzar la toma de decisiones y las operaciones de seguridad. Se recomienda actualizar periódicamente estos modelos para seguir el ritmo de los avances en la tecnología de los vehículos aéreos no tripulados, incluidos los diseños más ágiles y sigilosos. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Data & Metadata is the property of Fundacion Salud, Ciencia y Tecnologia and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)