Avanços na Detecção de Drones com CNNs

Drones, também conhecidos como veículos aéreos não tripulados (VANTs), estão se tornando mais comuns. Eles têm muitos usos, desde hobbies até aplicações comerciais. No entanto, o aumento dos drones gerou preocupações sobre segurança e proteção. Os drones podem ser mal utilizados para atividades como espionagem, contrabando ou interrupção de serviços importantes. Devido a essas preocupações, há uma necessidade de métodos eficientes de detecção e classificação de drones que não dependam da cooperação dos drones.

#O Desafio da Detecção de Drones

Detectar e identificar drones não é simples, especialmente em situações do mundo real. Muitas tecnologias diferentes podem ser usadas para esse fim, como áudio, vídeo, radar e scanners de frequência de rádio (RF). Cada método tem suas vantagens e desafios, mas detectar drones em ambientes com baixa relação sinal-ruído (SNR) continua sendo particularmente difícil.

Nesta discussão, focamos no uso de redes neurais convolucionais (CNNs) para detectar e classificar drones com base em seus sinais RF. As CNNs são um tipo de modelo de aprendizado de máquina frequentemente usado para reconhecimento de imagens, mas também podem ser aplicadas a outros tipos de dados, incluindo sinais RF.

#Métodos de Detecção

Para detectar e classificar drones, analisamos os sinais RF coletados deles. Esses sinais podem ser representados usando Espectrogramas, que mostram como a potência do sinal varia com o tempo e a frequência. Coletamos um grande conjunto de dados de sinais de drones em diferentes condições, incluindo ruído de outros dispositivos como Bluetooth e Wi-Fi.

O objetivo principal é criar um sistema que possa detectar drones de forma confiável, mesmo quando os sinais são fracos ou distorcidos. Para isso, usamos CNNs para analisar os dados do espectrograma. Nossa abordagem se concentra no desenvolvimento de um sistema de detecção de baixo custo que possa ser implementado facilmente.

#Coleta de Dados

Registramos os sinais de drones em uma câmara livre de ecos para minimizar a interferência. Essa configuração nos permite capturar sinais RF claros dos drones. Também gravamos vários tipos de ruído para entender como eles afetam a detecção. Essas gravações ajudam a criar um conjunto de dados que inclui sinais com diferentes níveis de ruído e interferência.

Para preparar os dados para uso com nossos modelos, dividimos os sinais em segmentos menores, concentrando-nos nas partes onde os sinais dos drones eram mais fortes. Essa etapa ajuda a reduzir a quantidade de dados irrelevantes. Cada segmento é normalizado, o que significa que a potência do sinal é ajustada para um nível padrão.

#Visão Geral do Conjunto de Dados

O conjunto de dados que criamos é essencial para treinar e testar nossos modelos. Ele inclui tanto sinais de drones quanto ruído de fundo. Ao ter uma variedade de condições de sinal, podemos avaliar melhor o desempenho de nossos modelos. O conjunto de dados está disponível publicamente, para que outros possam usá-lo em suas pesquisas ou projetos.

#Arquitetura do Modelo

Para detectar drones, escolhemos uma arquitetura de CNN conhecida como VGG. Essa arquitetura consiste em várias camadas de pequenos filtros convolucionais. Essas camadas ajudam o modelo a aprender padrões complexos nos dados, mantendo o número de parâmetros gerenciável. Existem várias variações do VGG, mas focamos em modelos mais simples para reduzir a carga computacional.

Durante o treinamento, usamos uma técnica chamada validação cruzada para garantir que nossos modelos não estivessem overfitting. Esse método divide o conjunto de dados em diferentes partes, treinando o modelo em algumas e validando-o em outras. Dessa forma, podemos avaliar o desempenho do modelo de forma eficaz.

#Processo de Treinamento

O treinamento dos modelos CNN envolveu várias etapas. Usamos um grande número de épocas de treinamento, que se refere ao número de vezes que o modelo passa por todo o conjunto de dados. Dentro de cada época, o modelo aprende a ajustar seus parâmetros com base nos dados que processa. Monitoramos a Precisão em um conjunto de validação durante o treinamento para evitar overfitting.

Após o treinamento, testamos os modelos em um conjunto de dados separado para avaliar seu desempenho. Observamos tanto a precisão, que mede o número de previsões corretas, quanto a precisão balanceada, que leva em conta quaisquer desequilíbrios de classe nos dados. Isso ajuda a fornecer uma visão mais abrangente de quão bem o modelo detecta drones em diferentes condições.

#Visualizando o Desempenho do Modelo

Um dos desafios com modelos de aprendizado profundo é entender como eles funcionam. As CNNs podem ser vistas como "caixas pretas", dificultando a interpretação de suas previsões. Para enfrentar esse problema, visualizamos as representações internas ou embeddings do modelo.

Usando técnicas como t-SNE e UMAP, podemos reduzir as dimensões desses embeddings e visualizar como o modelo agrupa diferentes classes. Essa visualização auxilia na avaliação se o modelo pode distinguir efetivamente entre drones e ruído.

#Testes de Campo

Após treinar os modelos, realizamos testes de campo para verificar como eles se saíam em condições do mundo real. Os testes ocorreram em uma área aberta com mínima interferência. Usamos um sistema de detecção que incluía um computador, um SDR (rádio definido por software) e uma antena direcional.

Durante o teste, gravamos sinais de vários drones a diferentes distâncias e ângulos. O objetivo era avaliar quão bem os modelos conseguiam classificar os sinais de drones em meio a ruídos e outros sinais.

#Resultados do Teste de Campo

Os resultados dos testes de campo mostraram que os modelos tiveram um desempenho razoavelmente bom, especialmente na detecção de drones em boas condições. No entanto, como esperado, o desempenho diminuiu quando a SNR estava baixa. Essa queda no desempenho destacou a necessidade de métodos aprimorados para lidar com ruídos e interferências.

Em muitos casos, os modelos confundiram ruídos de fundo com sinais de drones. Essa confusão é crítica, pois o objetivo principal é identificar a presença de qualquer drone, independentemente de seu tipo.

Os resultados de desempenho indicaram que o modelo mais simples, VGG11BN, teve desempenho semelhante a modelos mais complexos, como VGG19BN. Isso sugere que um design mais simples pode ser eficaz sem a necessidade de extensos recursos computacionais.

#Desafios de Classificação Errônea

Os principais desafios que enfrentamos durante os testes de campo estavam relacionados a classificações errôneas, particularmente entre sinais de drones e ruído. A maioria dos erros ocorreu quando o modelo tentou diferenciar entre essas duas classes. Essa observação ressaltou a importância de criar um sistema que possa identificar de forma confiável qualquer sinal de drone, independentemente do tipo.

#Limitações e Trabalho Futuro

Embora os resultados tenham sido promissores, ainda existem limitações neste trabalho. Os testes de campo foram realizados em um ambiente não controlado, o que significa que a presença de outros drones ou ruídos poderia afetar negativamente o desempenho. Para pesquisas futuras, sugerimos examinar modelos ou técnicas mais complexas que poderiam melhorar a precisão da classificação.

Além disso, a configuração atual se concentrou em drones conhecidos. O trabalho futuro deve explorar como detectar drones desconhecidos que não faziam parte do conjunto de dados de treinamento. Isso pode envolver a implementação de técnicas de aprendizado não supervisionado para ajudar a identificar sinais não reconhecidos.

#Conclusão

Em resumo, o desenvolvimento de um sistema de detecção e classificação de drones de baixo custo usando CNNs mostrou potencial. A combinação de coleta clara de sinais RF, treinamento eficaz do modelo e testes no mundo real ajuda a estabelecer uma base para avanços futuros na tecnologia de detecção de drones. Ao continuar a melhorar os modelos e enfrentar os desafios enfrentados, podemos aumentar a confiabilidade e a eficácia dos sistemas de detecção de drones. Este trabalho enfatiza a necessidade de pesquisa e desenvolvimento contínuos para garantir segurança e proteção em ambientes onde os drones estão se tornando cada vez mais prevalentes.