根據(jù)南澳大利亞大學（UniSA）自主系統(tǒng)專家、弗林德斯大學和國防公司 Midspar Systems 表示，與現(xiàn)在的傳統(tǒng)方法相比，他們看到用生物啟發(fā)的信號處理技術(shù)可以提高 50% 的檢測率。

UniSA 自主系統(tǒng)教授 Anthony Finn 說：“生物視覺處理已被證明可以大大增加無人機在視覺和紅外數(shù)據(jù)中的探測范圍。然而，我們現(xiàn)在已經(jīng)表明，我們可以利用基于食蚜蠅視覺系統(tǒng)的算法，拾取無人機清晰明了的聲學特征，包括非常小和安靜的無人機”。

該過程包括將聲學信號轉(zhuǎn)換為二維頻譜圖圖像，并使用氣墊飛機大腦的神經(jīng)通路。據(jù)他們說，這可以增強和抑制不相關(guān)的信號和噪音，以增加聲音的探測范圍。研究人員將這一成功歸功于像食蚜蠅這樣的昆蟲利用其優(yōu)越的視覺系統(tǒng)在嘈雜的暗光區(qū)域捕捉視覺信號的能力。

弗林德斯大學自主系統(tǒng)副教授拉塞爾-布林克沃斯博士說：“我們的工作假設(shè)是，允許小型視覺目標在視覺雜波中被看到的相同過程可以被重新部署，以提取埋在噪聲中的無人機的低音量聲學特征”。