基于大數(shù)據(jù)的無人機(jī)“禁飛”探測與管控技術(shù)研究

■ 文/喬安 于龍2

1.上海公安學(xué)院 2.遼寧省公安廳

關(guān)鍵字：無人機(jī)監(jiān)管 大數(shù)據(jù) 社會治安

1 引言

無人機(jī)（UAV）是無人駕駛航空器的簡稱，是利用無線電遙控設(shè)備和自備的程序控制裝置操縱的不載人飛機(jī)，無人機(jī)在軍用和民用領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，如航拍、農(nóng)業(yè)、災(zāi)難救援、電力巡檢、影視拍攝等皆有不俗的表現(xiàn)。在新冠疫情防控期間，利用無人機(jī)自動化轉(zhuǎn)運疫情防控急救藥品和標(biāo)本；通過“空中喊話”進(jìn)行宣傳勸導(dǎo)；大面積實現(xiàn)快速測試人群體溫、實時交通管控、大范圍消毒消殺等，無人機(jī)大有用武之地。

2 無人機(jī)管控不力的危害

無人機(jī)的發(fā)展隨著技術(shù)水平的進(jìn)步和原始材料成本的降低，達(dá)到了前所未有的高度，因其便捷智能、經(jīng)濟(jì)高效、易于控制等特點，在各個領(lǐng)域皆有不可估量的應(yīng)用前景。但隨著無人機(jī)的普及，也將其缺點和危害暴露無遺，近年來發(fā)生的無人機(jī)“闖入白宮”“攜帶放射性物質(zhì)墜入日本首相官邸”“飛躍巴黎地標(biāo)建筑”“逼停民航飛機(jī)”等事件，使得公眾對加強(qiáng)無人機(jī)合理管控的呼聲越來越高，無人機(jī)的缺乏有效管控導(dǎo)致的不良后果也越來越被關(guān)注。

2.1 危害國家安全

無人機(jī)可以通過搭載高清攝像頭和防抖云臺，不僅可以對政府和軍事基地等國家重要場所的無線電進(jìn)行偵查和干擾，還可以不動一兵一卒悄無聲息的采集到地面信息，包括交通道路、軍事重地、政府機(jī)構(gòu)、人員車輛等，甚至通過安裝高靈敏度定向拾音麥克風(fēng)系統(tǒng)可以實現(xiàn)遠(yuǎn)程竊聽，這些事關(guān)國家安全的數(shù)據(jù)可能會在無人機(jī)的拍攝下輕易獲得，對保衛(wèi)國家安全和領(lǐng)土完整帶來巨大的挑戰(zhàn)。

2.2 危害公共安全

無人機(jī)若被反社會人格利用，搭載小型炸彈、化學(xué)武器等違禁品，在天空中投擲，將會造成巨大的危害，極大的危害到人民的安全和健康。同時，犯罪分子也可能利用無人機(jī)來實現(xiàn)走私販毒、運送槍支彈藥、拋撒反動宣傳傳單等危險行為，這勢必對公共安全造成惡劣影響，對公安機(jī)關(guān)的工作帶來挑戰(zhàn)。

2.3 危害民航正常通行

無人機(jī)因缺少固定的航道，沒有系統(tǒng)的管理和分配，容易在空中影響航空器的安全。因無人機(jī)的起降高度和民航飛機(jī)相似，易在空中相遇互相干擾，近年來頻發(fā)的無人機(jī)黑飛事件，輕則造成航班取消、返航迫降，重則可能導(dǎo)致機(jī)身損毀、機(jī)毀人亡。

2.4 無人機(jī)自身導(dǎo)致的危害

因無人機(jī)自身系統(tǒng)不夠穩(wěn)定，躲避障礙等技術(shù)應(yīng)用時間尚短，很容易撞上建筑物等，造成損毀。并且，無人機(jī)飛行人員如果不經(jīng)過相關(guān)培訓(xùn)，駕駛者的資質(zhì)和素質(zhì)難以保證，在一些突發(fā)情況中缺乏經(jīng)驗和應(yīng)對策略，會造成嚴(yán)重的后果。

2.5 危害相關(guān)權(quán)利

一方面，無人機(jī)因其小巧的特性，相比其他飛行器更加靈活，會在大家的生活場景無處不在，可能會威脅到人民的隱私權(quán)，造成難以預(yù)計的后果。另一方面，無人機(jī)在飛行過程中會產(chǎn)生噪音，若是頻繁飛行勢必會影響到人民的正常生活，在需要安靜場所也會導(dǎo)致不必要的麻煩。

3 無人機(jī)探測與管控的重難點

3.1 缺乏系統(tǒng)性的法律法規(guī)

雖然近年來有關(guān)無人機(jī)的法律相繼出臺，但是通過仔細(xì)研究會發(fā)現(xiàn)在無人機(jī)飛行方面仍然缺乏系統(tǒng)性的管理框架。因為缺乏系統(tǒng)性的法律法規(guī)，就導(dǎo)致在對無人機(jī)的監(jiān)管與防控中，權(quán)力與職責(zé)不夠明晰，實際操作中很難具體落實到某一個部門上，難以做到規(guī)范性的管理。比如，無人機(jī)飛行需要具備的條件、需要找哪個部門進(jìn)行審批、飛行中如何監(jiān)督、對無人機(jī)違法行為后續(xù)如何追責(zé)和督促整改，很難條分縷析的落實。對于無人機(jī)買家和具體操作者不一，或者由公司和相關(guān)機(jī)構(gòu)委托導(dǎo)致“黑飛”的事件，存在責(zé)任承擔(dān)主體不清的問題。另一方面，目前無人機(jī)“黑飛”事件一般是由公安機(jī)關(guān)實行警告、罰款、行政拘留等處罰方式，相對無人機(jī)黑飛造成的后果，處理力度往往過輕，很難對公眾造成威懾。

3.2 實名制平臺建設(shè)存在缺漏

根據(jù)2017 年民航局發(fā)布的《民用無人駕駛航空器實名制登記管理規(guī)定》，要求無人機(jī)持有者都需要根據(jù)民航局發(fā)布的內(nèi)容進(jìn)行實名登記，如未注冊，其應(yīng)用行為將被視為非法，無人機(jī)的使用也將受影響，這是對無人機(jī)在的管控邁出了關(guān)鍵性的一步。然而，除了如大疆無人機(jī)之類的知名品牌外，仍有許多廠商非法售賣無人機(jī)，網(wǎng)上購物平臺上一二百元的無人機(jī)比比皆是。一方面，無人機(jī)在廠商方面監(jiān)控不嚴(yán)格，無法保證購買者買到無人機(jī)之后，都能夠按照規(guī)定在平臺進(jìn)行實名登記，從而對后續(xù)的監(jiān)管造成了一定難度，也使得實名登記這一環(huán)節(jié)會有漏網(wǎng)之魚。另一方面，價格如此低廉的無人機(jī)在質(zhì)量和技術(shù)方面令人堪憂，一些無良廠商為了牟取利益，對于制造環(huán)節(jié)利潤至上，很容易導(dǎo)致在飛行過程中的駕駛失靈等現(xiàn)象，這無疑為無人機(jī)飛行造成了很大的隱患。

對無人機(jī)及其持有者進(jìn)行實名登記，要求操作手人經(jīng)過培訓(xùn)合格獲得相關(guān)無人機(jī)飛行的證件，一定程度上對無人機(jī)監(jiān)管有所助力，但并無法保證所有實名登記過的持有者都不會違反規(guī)定飛行，只是為了事后的追責(zé)并不能從源頭上解決無人機(jī)“黑飛”的問題。即使是要求無人機(jī)的登記者都持有相關(guān)的證照，按照目前國內(nèi)幾家主流無人機(jī)考證培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的行情，培訓(xùn)費用都需要上萬塊，這對于只是用于個人娛樂的買家成本太高。

3.3 無人機(jī)探測難度高

無人機(jī)“低、小、慢”的特點為其管制增添了許多困難。無人機(jī)本身體積小，在圖像或者視頻成像過程中，因圖像模糊、像素低、大小不規(guī)范等給探測造成一定難度；以無人機(jī)為代表的小目標(biāo)細(xì)粒度識別算法是國際上對于目標(biāo)提取探索中重要的一部分，越來越受到各個領(lǐng)域的關(guān)注。另一方面，無人機(jī)相較于其他飛行器在飛行過程中速度緩慢，且沒有預(yù)定的航線，難以根據(jù)之前的行為預(yù)測接下來的行動軌跡，因此給管制方面也帶來了較大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的無人機(jī)探測和識別，主要手段如下：一是通過雷達(dá)探測，但因地面反射噪聲大且無人機(jī)本身具有雷達(dá)反射截面小的特點，利用雷達(dá)探測較難識別。二是通過光電設(shè)備，利用紅外線模式下得到的圖像信息對無人機(jī)進(jìn)行探測。紅外探測的確可以排除部分干擾，但小目標(biāo)的無人機(jī)淹沒在背景中，難以準(zhǔn)確提取出目標(biāo)。三是通過無線電探測，主要是將探測無人機(jī)數(shù)傳鏈路或控制鏈路作為信號源來偵測。因輻射源多、電磁環(huán)境復(fù)雜等原因，也使得利用無線電截獲無人機(jī)信息的成功率較低。以上的三種探測方式是現(xiàn)如今在無人機(jī)管控中應(yīng)用于探測過程中較為主流的三種方式，在無人機(jī)探測中，需要探測機(jī)制足夠?qū)崟r、準(zhǔn)確、范圍廣，但若想達(dá)到這個標(biāo)準(zhǔn)，所需要付出的投資和代價都是不可估量的。

4 加強(qiáng)無人機(jī)探測與管控技術(shù)的改進(jìn)措施

4.1 逐步規(guī)范相關(guān)法律法規(guī)

規(guī)范無人機(jī)的發(fā)展和使用可以提升無人機(jī)探測與管控技術(shù)的核心戰(zhàn)斗力，完善無人機(jī)立法勢在必行。在現(xiàn)行法律中，如《中華人民共和國民用航空法》等是針對民航飛機(jī)設(shè)立的，而對空域干擾最大，最容易引發(fā)事故的民用無人機(jī)的管控卻相對缺失。雖然也有一些暫行規(guī)定、條例等對無人機(jī)的分類、駕駛員資格、無人機(jī)駕駛航空器實名登記和飛行領(lǐng)域有相關(guān)的規(guī)定，但是因為法律位階和效力較低，因此在實行期間尚不能達(dá)到理想的效果。因此，有關(guān)部門需要加強(qiáng)對該方面的立法。另一方面，也應(yīng)明確民用無人機(jī)的法律屬性，分類確定其屬于《民用航空法》規(guī)定的航空器，還是屬于《物權(quán)法》規(guī)定的動產(chǎn)，并以此來劃分因無人機(jī)導(dǎo)致的公共財產(chǎn)和人員傷亡中的責(zé)任主體。

規(guī)范無人機(jī)探測和管控的法律法規(guī)，還應(yīng)明晰法律監(jiān)管主體和監(jiān)管對象。另外，除了按照無人機(jī)質(zhì)量分類的標(biāo)準(zhǔn)外，也應(yīng)增添無人機(jī)類型、用途、飛行高度等因素，根據(jù)不同的情況，使用不同的法律管控標(biāo)準(zhǔn)。

4.2 用大數(shù)據(jù)技術(shù)補(bǔ)齊平臺管控短板

在大數(shù)據(jù)時代，利用云平臺技術(shù)將相關(guān)法律法規(guī)查詢、無人機(jī)注冊管理、用戶數(shù)據(jù)云存儲、氣象查詢、航線推薦、應(yīng)急救援等專業(yè)功能集合于一體，使用戶能更高效便捷的查詢到相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，也通過大數(shù)據(jù)加強(qiáng)對無人機(jī)和用戶的監(jiān)管，對收集到的無人機(jī)廠家、擁有者、愛好者數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，基于大數(shù)據(jù)平臺，對無人機(jī)的位置、操縱者位置進(jìn)行實時顯示解析，并通過設(shè)置高速報警、禁區(qū)告警等管控手段，在預(yù)控、監(jiān)管、處置等方面，使無人機(jī)的探測和管控更加方便快捷，既為用戶申請和使用無人機(jī)提供可靠安全的服務(wù)，又能為相關(guān)部門加強(qiáng)針對無人機(jī)的管制增加助益，解決管控乏力的現(xiàn)狀。

進(jìn)一步加快大數(shù)據(jù)在平臺管控的應(yīng)用，建設(shè)基于民用無人機(jī)身份識別和飛行狀態(tài)的國家級管控平臺，從源頭上建立安全防護(hù)體系，強(qiáng)化管控平臺自身安全保障能力，是牢筑無人機(jī)管控體系的必由之路。

4.3 基于大數(shù)據(jù)加強(qiáng)對無人機(jī)“禁飛”的探測

隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的崛起，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度森林、圖像識別等各類技術(shù)也越來越多的應(yīng)用在各個領(lǐng)域，人們在信息的獲取、處理和應(yīng)用方面都有了長足的進(jìn)步，真正讓大數(shù)據(jù)服務(wù)于實戰(zhàn)工作,基于大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)無人機(jī)“禁飛”數(shù)據(jù)探測的精準(zhǔn)共享。結(jié)合國內(nèi)外前沿科技并應(yīng)用在無人機(jī)“禁飛”中，一方面可以通過完善無人機(jī)準(zhǔn)入機(jī)制、航線規(guī)劃、應(yīng)急救援等各項平臺內(nèi)容，在無人機(jī)管控中提供前置性預(yù)案，另一方面，也可以借助大數(shù)據(jù)處理技術(shù)提升無人機(jī)探測的效果。

因傳統(tǒng)的各類無人機(jī)探測技術(shù)存在缺陷，在無人機(jī)探測領(lǐng)域的發(fā)展中應(yīng)結(jié)合大數(shù)據(jù)和圖像識別技術(shù)，對圖像中采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和加工，分析禁飛領(lǐng)域是否有無人機(jī)入侵，提升傳統(tǒng)探測算法的準(zhǔn)確率。實時視頻監(jiān)控獲取的視頻中包含海量信息，如何對得到的信息進(jìn)行提取和挖掘是控制無人機(jī)探測成功率和實時性的關(guān)鍵。在大數(shù)據(jù)方面，可以采用基于Storm 實時流處理引擎Hadoop分布式文件系統(tǒng)以及聚類算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理研究，基于Hadoop、Spark、Storm 等分布式數(shù)據(jù)處理框架，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行分析，并建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)對無人機(jī)的精準(zhǔn)分析，并達(dá)到精確探測的目的。在深度學(xué)習(xí)方面，可以首先對得到的視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理，目前常用的圖像預(yù)處理算法有Selective Search 算法等，結(jié)合NMS 算法去除重疊的小目標(biāo)候選框，通過圖像預(yù)處理預(yù)選出可能存在目標(biāo)的候選框，大大降低目標(biāo)探測的數(shù)據(jù)量。接著對可能存在目標(biāo)的候選框進(jìn)行特征提取，在特征提取的多級深度結(jié)構(gòu)中提取出更多的特征，如長于數(shù)據(jù)表示的深度森林（gcForest）算法，在探測精度方面有良好表現(xiàn)的faster RCNN 算法，以及探測實時性較好的YOLO、SSD 算法等，都是目前大數(shù)據(jù)應(yīng)用中較為主流的目標(biāo)探測算法。通過端對端的訓(xùn)練，提取輸入視頻中更高維度的特征，并可以在后續(xù)的計算中疊加原始圖像信息，這對于目標(biāo)像素模糊的無人機(jī)小目標(biāo)探測有更好的效果。

5 結(jié)語

互聯(lián)網(wǎng)時代，無人機(jī)的數(shù)量和飛行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)海量增長，這無疑對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方式帶來了巨大的挑戰(zhàn)。避免管控缺位的核心是在技術(shù)上提升無人機(jī)禁飛探測的準(zhǔn)確度和實時性，加強(qiáng)信息研判，優(yōu)化思維脈絡(luò),提出創(chuàng)新應(yīng)用方案，并應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，讓大數(shù)據(jù)服務(wù)于無人機(jī)“禁飛”探測與管控工作,實現(xiàn)精準(zhǔn)共享以加強(qiáng)無人機(jī)的管理，從而為避免信息爆炸導(dǎo)致信息有效密度的降低提供有益的參考。