声学无人机包裹递送检测

近年来，无人机用于在监狱等受限区域进行包裹递送已成为重大安全挑战。虽然众多研究聚焦于无人机检测或定位，但针对 delivery events 的识别几乎未受到关注。本研究提出首个基于地面麦克风阵列的 acoustic package delivery detection 算法。该方法仅使用声学特征估计无人机的螺旋桨转速和递送事件。深度神经网络检测无人机的存在并从 mel spectrogram 估计螺旋桨的转速或叶片通过频率 (BPF)。算法分析 BPF 以识别基于特定时间前后突变的可能递送时刻。结果表明，当无人机距离麦克风阵列小于 150 米时，叶片通过频率估计器的平均绝对误差为 16 Hz。无人机存在检测估计器的准确率为 97%。递送检测算法正确识别 96% 的事件，误报率为 8%。本研究表明，声学信号可实现至 100 米范围内的递送识别。