Dedrone 与 Axis Communications 合作，使用人工智能和机器学习来对抗全球范围内日益增加的无人机威胁。

无人机在过去几年中肯定经历了广泛的形象转变，从消费玩具到潜在的运载工具再到工业监控工具，再到——由于它们在俄罗斯-乌克兰战争中的作用——空中威胁。

关键基础设施的运营商越来越意识到无人机构成的威胁，提高了像 Dedrone 这样的公司的知名度，该公司使用人工智能和机器学习技术驱动的多传感器融合作为空域安全和反无人机防御的关键组成部分，帮助对抗这种威胁。Dedrone 位于美国华盛顿特区以外，将自己描述为反无人机系统 (C-UAS) 解决方案的提供商，该术语通常用于描述反导弹防御。

Dedrone 本周宣布与专注于监控的网络连接公司 Axis Communications 合作，将 Axis 网络摄像机整合到 Dedrone 的反无人机指挥和控制 (C2) 平台中，该平台称为 DedroneTracker。Dedrone 表示，该系统可以自动检测、跟踪和识别具有多目标和多摄像头功能的无人机，已经在包括联合爱迪生公司纽约市能源设施在内的多个地点成功进行了测试。

事实上，Consolidated Edison 和 Dedrone 计划于本周在以安全和公共安全社区为重点的 ISC East 会议上共同发言，讨论如何建立威胁评估和实时安全策略，以快速应对新威胁，因为他们出现了。

“ConEdison 需要高水平的智能和自主性，以确保我们纽约市能源中心的安全、保障和业务连续性。”ConEdison 设施安全官 Scott Gross 在一份声明中说：“我们选择 Dedrone 是因为它允许我们将现有的 Axis PTZ（平移、倾斜、变焦）摄像机集成到 DedroneTracker 中，使 PTZ 能够提供额外的态势感知层，以加快无人机风险评估和更好的有效载荷检查。”

Gross 补充说：“了解无人机是什么、它携带什么以及它在哪里，对于制定良好的安全策略都是必不可少的。我们在纽约市充满挑战的城市环境中成功实施，证明 Dedrone 和 Axis 解决方案可以在我们遍布五个行政区和威彻斯特县的所有地点取得成功。”

安讯士的 PTZ 摄像机与 Dedrone 软件集成后，可提供广域覆盖和高分辨率视频。摄像头输入 Dedrone 的 AI/ML 传感器融合系统，利用 DedroneDNA 无人机库，准确地区分无人机和非无人机，然后识别无人机模型。DedroneTracker 持续自动检查后台的潜在目标，然后识别具有潜在威胁的无人机，允许操作员根据需要进行跟踪和缓解。

Dedrone 的首席营销官 Mary-Lou Smulders 通过电子邮件告诉 Fierce Electronics，虽然大流行、随后的封锁和新的气候用例一直在推动无人机使用量的增加，但俄罗斯-乌克兰战争期间无人机的使用也“加强了这在去年以及最近预示着未来战争的大规模无人机袭击……无人机在中东首次登场后，迄今为止在乌克兰发挥了巨大作用——不仅在战争中，而且在谁向谁提供无人机的地缘政治。”

她指出，乌克兰“已经在部署 C-UAS 技术，随着俄罗斯增加使用自杀式无人机，这些反无人机技术将是防止这些无人机的心理战效果生根的必要条件。”即使在美国境内，无人机的安全威胁也在上升，部分原因是人们意识到2020 年无人机袭击了宾夕法尼亚州的一个公用事业设施。

“虽然无人机已成为许多人必不可少的工具，但如果恶意行为者接管它们，它们也能够进行更加邪恶的活动。”Smulders 说。“由于无法确定无人机操作员的意图，组织无意中将自己置于无数风险之下，包括监视、间谍、网络渗透等。几乎没有保护措施可以防止这些入侵，地面安全不足以保护脆弱的空域。”

这使得越来越多的军事设施、关键基础设施运营商、监狱和其他机构可能准备好采用新技术来抵御潜在的攻击。