تُعتبر الطائرات المسيرة (UAVs) واحدة من أبرز التقنيات الحديثة التي تُحدث ثورة في العديد من المجالات، وذلك بفضل تكلفتها الفريدة، ومرونتها، وسرعتها، وكفاءتها العالية. لكن مع تزايد استخدامها، نشهد أيضاً زيادة مضطردة في الحوادث المتعمدة أو العرضية، مما يُظهر أهمية تطوير تقنيات الكشف والتصنيف لهذه الطائرات.

في هذا السياق، نقدم منهجية مبتكرة تتمثل في تطوير نظام يقوم بدمج بيانات الحساسات المتعددة المعالجة مسبقًا في شبكة عصبية عميقة (Deep Neural Network) من أجل زيادة دقة تصنيف الطائرات المسيرة. يستند النموذج إلى ميزات عالية المستوى مستخرجة من نماذج الكشف والتصنيف الفردية، والتي ترتبط ببيانات حرارية، وأوبترونية، ورادارية.

تتركز الجوانب الرئيسية لهذه الشبكة العصبية على الهيكل المعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Networks - CNN) حيث يتم دمج ميزات الثلاثة حسيات عن طريق تكديس ميزات الصور المستخرجة من الحساسات الحرارية والأوبترونية. وبهذه الطريقة، يتحقق دقة تصنيف أعلى مقارنة بكل حساس بمفرده.

هذا التوجه يُعد خطوة هامة نحو تعزيز قدرات الكشف عن الطائرات المسيرة، مما يسهل الاستخدام الآمن لهذه التقنية في مختلف التطبيقات. يحتاج المجتمع حالياً إلى فهم أهمية هذه التطورات وتأثيراتها المحتملة على المستقبل. كيف ترى مستقبل الطائرات المسيرة في حياتنا اليومية؟