Quand les capteurs écoutent «au coin de la rue

Les drones font depuis longtemps partie du quotidien - comme appareil de loisirs, comme outil dans l'industrie et les médias, mais aussi de plus en plus comme risque dans les zones critiques pour la sécurité. En effet, dès qu'un objet volant sans pilote s'approche sans autorisation de zones sensibles, la situation peut rapidement devenir délicate : lors de grandes manifestations, dans les aéroports ou autour d'infrastructures critiques. Le problème réside surtout dans le fait que les méthodes de détection courantes ne fonctionnent pas de manière fiable dans toutes les situations. Les systèmes optiques dépendent d'une vue dégagée, les radars peuvent être limités par le terrain ou la végétation, et la reconnaissance radio se heurte à des limites lorsque les drones n'envoient aucune signature radio ou seulement des signatures difficilement détectables - par exemple dans le cas de systèmes commandés par fibre optique ou fibre optique.

Complément au radar

C'est précisément là qu'intervient la solution de l'Institut Fraunhofer pour la technologie des médias numériques (IDMT) d'Oldenburg : une solution de capteur acoustique intégrée qui détecte et localise les drones même en dehors de la ligne de vision. «Cette approche se veut explicitement complémentaire au radar, à la caméra ou au lidar - et comble une lacune», explique Christian Rollwage, qui dirige le projet. «L'acoustique n'a pas besoin d'un axe visuel et peut donc fournir des indications là où les autres capteurs deviennent »aveugles', par exemple dans les zones forestières ou dans les canyons urbains". Le système écoute pour ainsi dire au coin de la rue et peut ainsi détecter des opérations de drones même dans des environnements construits ou boisés.

L'apprentissage automatique remplace la surveillance permanente

Le cœur de la technologie est une classification et une évaluation automatiques des bruits. Paul Reuter, collaborateur du projet, décrit la base technique comme des procédés d'apprentissage automatique, concrètement des méthodes d'apprentissage profond avec des réseaux neuronaux. «Les spectrogrammes - c'est-à-dire les représentations du contenu en fréquence d'un signal audio au fil du temps - servent souvent de base». Des modèles caractéristiques sont apparus dans ces images sonores : «Les drones génèrent une fréquence fondamentale et des harmoniques supérieures grâce à leurs rotors, qui forment un modèle harmonique typique. Le système apprend ce modèle lors de l'entraînement et peut décider plus tard en temps réel : Drone - oui ou non», explique Christian Rollwage.

«La détection acoustique des drones ne remplace pas les systèmes existants, mais constitue un complément utile là où le radar, la caméra ou la radio se heurtent à des limites physiques».»

Du point de vue de l'utilisateur, l'essentiel est que le système soit conçu pour être automatisé. Il ne doit pas être écouté en permanence par du personnel, mais déclencher un message ou une chaîne d'alarme lorsqu'un drone est détecté. Reuter indique qu'il est également prévu en principe de transmettre les données au centre de contrôle ou aux systèmes des clients, par exemple sous forme d'une approche Edge/IoT, dans laquelle l'évaluation et la notification ont lieu le plus près possible du capteur.

Portée, limites et robustesse

Comme pour toute détection acoustique, la portée dépend des conditions - surtout du rapport signal/bruit. «Le vent et le bruit ambiant, comme la circulation, peuvent rendre la détection difficile. Dans des conditions favorables, des portées d'environ 100 à 200 mètres sont possibles», explique Rollwage. Parallèlement, les chercheurs travaillent à réduire les influences perturbatrices dès le niveau du matériel. Reuter décrit le vent comme un facteur particulièrement critique : «De forts tourbillons directement au niveau du microphone peuvent superposer mécaniquement les signaux - c'est pourquoi la protection contre le vent fait partie de la conception du système».»

Autre avantage : par rapport aux systèmes de radars ou de caméras à haute résolution, la solution acoustique est peu gourmande en énergie et convient donc à un fonctionnement autonome sur batterie. De plus, un concept de réveil est possible : après un premier contact acoustique, d'autres capteurs pourraient être activés de manière ciblée - une approche qui permet d'économiser des ressources tout en augmentant la sécurité globale.

Fusion des données de capteurs : moins de fausses alertes, plus de sécurité

Dans la pratique, l'acoustique ne doit pas être utilisée seule, mais intégrée dans une fusion de données de capteurs. Cette combinaison augmente la robustesse, car plusieurs modalités peuvent vérifier le même incident. Rollwage souligne que ce sont surtout les fausses alertes qui posent problème : «Si un système se déclenche trop souvent sans incident réel, l'attention diminue - et en cas d'urgence, on réagit trop tard».»

Selon les experts, la technologie peut atteindre une couverture de 360°. Une extension à d'autres événements acoustiques, des véhicules aux bruits de tir, est envisageable. Grâce à leur bonne disponibilité, les capteurs acoustiques peuvent être déployés sur l'ensemble du territoire.

Domaines d'application : des événements aux infrastructures critiques

Les domaines d'application possibles de cette technologie pourraient être, entre autres, la protection des établissements pénitentiaires, des grandes manifestations et des biens immobiliers. Les aéroports sont également considérés comme particulièrement sensibles, car les drones peuvent déjà y causer des dommages considérables par des collisions ou des perturbations. «La protection des terrains d'essai, où sont par exemple testés de nouveaux véhicules, appelés Erlkönige, en fait également partie», ajoute Reuter.

Protection des données et maturité du produit

Du point de vue juridique, la protection des données joue également un rôle - surtout parce que les microphones sont considérés comme sensibles dans de nombreux contextes. Selon Rollwage, le système est toutefois conçu de manière à ce qu'aucune donnée audio ne soit enregistrée de manière permanente : L'analyse se fait sur le capteur ou localement, avec une fenêtre de stockage très courte et éphémère de quelques secondes seulement. En outre, des algorithmes pourraient - si nécessaire - reconnaître les voix et les traiter en conséquence.

Pour l'instant, le système n'est pas encore un produit fini pour le client final au sens classique du terme. L'IDMT développe la technologie jusqu'à un haut degré de maturité et cherche ensuite des partenaires pour l'amener à maturité. En conséquence, l'offre s'adresse avant tout aux entreprises du secteur de la défense et de la sécurité, aux fabricants de systèmes de détection de drones existants ainsi qu'aux intégrateurs de systèmes qui souhaitent intégrer des capteurs acoustiques comme couche de détection supplémentaire.