对声学安静、缓慢移动的小型无人机进行稳健检测具有挑战性。现在，南澳大利亚大学和弗林德斯大学的研究人员已经逆向设计了食蚜蝇的视觉系统，以检测近四公里外的无人机的声学特征。

昆虫视觉系统已经被绘制了一段时间，以改进基于相机的检测，但据研究人员称，这是生物视觉首次应用于声学数据。生物视觉处理已被证明可以大大增加无人机在视觉和红外数据中的检测范围。现在，研究人员已经证明，他们可以使用基于悬停蝇视觉系统的算法来获取无人机清晰而清晰的声学特征，包括非常小和安静的无人机。该团队表示，该算法将检测范围扩大了 50%。

未经授权的无人机对机场、个人和军事基地构成了独特的威胁。因此，对于我们来说，能够使用能够捕捉到最微弱信号的技术，能够远距离检测无人机的特定位置变得越来越重要。

通过应用悬停蝇视觉系统的感光器阶段模型，表明可以增强声学图案并大大抑制噪声。与传统的窄带和宽带技术相比，仿生处理可以将中小型无人机的最大探测距离延长30%到50%，同时提高飞行参数和轨迹估计的准确性。

通过将声学信号转换为二维图像（称为频谱图），研究人员利用悬停蝇大脑的神经通路来改善和抑制不相关的信号和噪声，从而增加他们想要检测的声音的检测范围。

这些发现可能有助于对抗携带简易爆炸装置的无人机所构成的日益严重的全球威胁，这些无人机现在是现代战争中最致命的武器之一，在阿富汗杀死或伤害了 3000 多名敌方战斗人员，并被部署在当前的乌克兰战争中。