Описание системы ДРОНЛОК

ДРОНЛОК — это программный продукт для реального времени обработки акустических данных с помощью нейросети, обеспечивающее обнаружение БПЛА и определение направления на него. Программный продукт ДРОНЛОК от компании‑разработчика РМС‑Алгоритм предназначен для акустического обнаружения беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в режиме реального времени с использованием нейросетевых алгоритмов. Система осуществляет обработку цифрового акустического потока от микрофонной системы, классифицирует источники звука, определяет направление на обнаруженный БПЛА на основе анализа временных задержек сигнала и формирует оперативное оповещение оператора о факте обнаружения и пространственном положении цели.

Система ДРОНЛОК ориентирована на операторов систем безопасности и инженеров по техническому обеспечению защиты объектов, ответственных за мониторинг и оперативное реагирование на угрозы, связанные с несанкционированным применением беспилотных летательных аппаратов.

Решение Решение востребовано на объектах критической инфраструктуры, промышленных предприятиях, транспортных узлах, режимных и административных территориях, а также в охранных структурах, где требуется непрерывный акустический мониторинг воздушного пространства с целью раннего обнаружения БПЛА и минимизации потенциальных рисков.

Функциональные возможности ДРОНЛОК:

• Обработка акустического потока в реальном времени. Платформа непрерывно принимает и обрабатывает цифровой акустический сигнал, поступающий с микрофонной системы, выполняя первичную фильтрацию и нормализацию данных. Это обеспечивает подготовку качественного входного массива для последующего анализа нейросетью, минимизируя влияние фоновых шумов и помех.

• Нейросетевая идентификация БПЛА. Система применяет обученную нейронную сеть для анализа обработанных акустических данных, выявляя характерные акустические паттерны, свойственные беспилотным летательным аппаратам. Алгоритм отличает звуки БПЛА от иных источников, снижая вероятность ложных срабатываний за счёт глубокого анализа спектральных и временных признаков сигнала.

• Определение пространственного положения БПЛА. На основе разницы во времени прихода акустического сигнала на различные микрофоны системы платформа вычисляет направление на обнаруженный БПЛА. Метод разностно‑временной пеленгации позволяет сформировать угловые координаты источника звука в горизонтальной плоскости с заданной точностью.

• Формирование тревожного оповещения. При подтверждённом обнаружении БПЛА система генерирует сигнал тревоги, передавая оператору структурированное сообщение. В оповещении указываются факт обнаружения, предполагаемый тип БПЛА (на основе акустического профиля) и оценочное направление, что позволяет оперативно принять меры реагирования.

• Адаптивная фильтрация фоновых шумов. Платформа включает алгоритмы подавления стационарных и нестационарных помех, характерных для городской или промышленной среды. Это повышает надёжность обнаружения в условиях высокого акустического фона, выделяя слабый сигнал БПЛА на фоне транспорта, ветра или технологических установок.

• Мониторинг состояния сенсорной подсистемы. Система контролирует работоспособность подключённых микрофонов и каналов передачи данных, выявляя отказы или деградацию качества сигнала. При обнаружении неисправностей формируется диагностическое сообщение, что обеспечивает бесперебойность работы комплекса и своевременную замену вышедших из строя элементов.

• Визуализация акустической обстановки. Платформа предоставляет оператору интерфейс с отображением текущей акустической картины: уровень сигнала по каналам, спектрограмма, зона вероятного нахождения БПЛА. Графические элементы облегчают интерпретацию данных и ускоряют принятие решений в условиях дефицита времени.

• Архивация событий и акустических данных. Все обнаруженные инциденты записываются в журнал с привязкой ко времени, включая сырые акустические фрагменты и метаданные (направление, уровень сигнала). Это позволяет проводить ретроспективный анализ, уточнять параметры нейросети и оценивать эффективность системы в различных сценариях.

• Масштабирование сенсорной сети. Платформа поддерживает подключение распределённых микрофонных массивов, объединяя данные с нескольких узлов для увеличения зоны покрытия и точности пеленгации. Алгоритмы синхронизации времени и пространственной калибровки обеспечивают когерентную обработку сигналов от разноудалённых сенсоров.