無人機技術的發展十分迅速，從美軍無人機的使用到現在無人機在民用等多領域的普及，無人機成為一種新潮流。隨之也帶來很多新的問題，無人機險撞戰機等事件更是給人們敲響警鐘。
目前反無人機技術研究
建立完善的反無人機系統，引入深度學習對無人機進行識別，及時發現黑飛無人機并采取相應的報警、反制措施，從而實現對無人機的全面監管，是現階段反無人機技術的發展方向。
常規的對抗無人機威脅的方法包括摧毀發射平臺、偽裝欺騙、電磁干擾、直接火力打擊等。如果無人機單獨執行任務或僅有幾架編隊作戰，宜采用常規對抗手段。但當采用蜂群戰術的大編隊無人機群來襲時，留給作戰人員及系統的反應時間極短。傳統防空武器系統是zui常用的反無人機武器，可部署于空基、海基和陸基平臺。但這些武器對于微小型無人機而言是一種過度殺傷，存在極大的成本不對稱問題。且這些系統體積龐大，無法抵御小型、廉價無人機集群的入侵。
通過探索和研究，和普威視自主研發生產了低空預警跟蹤光電系統和激光識別反無人機系統。專為城市低空危險飛行器預警防預設計，特別是目前應用越來越廣泛，存在潛在危險的低成本微型無人機監控預警所開發的安防產品。二者都是基于高清激光攝像和紅外熱成像探測感知技術，融合伺服光電轉臺和圖像識別跟蹤技術，立足于城市高點，單臺設備可覆蓋方圓10km范圍。對城市安全健康發展起到至關重要的作用。
本系統融合*的DOE光學紅外熱像點目標跟蹤探測技術、高清激光掃描面目標圖像識別算法技術、萬次微脈沖高精度伺服驅動光電轉臺技術，使其可在常規模式下載監控的同時，對低空、低速飛行的小型無人機進行探測、分類和跟蹤等功能。可以自主掃描探測、雷達聯合探測、手動掃描探測多種方式執行反無人機任務，對微型無人機作用距離達到2km，對720度立體空間范圍內的輕型飛機探測識別距離可達10km，對微型無人機可達2km，跟蹤角度速度達200度/秒，可捕捉跟蹤30米/秒的微型無人機和340米/秒以上的超音速飛機。超過英國的反無人飛行器防御系統(AUDS)的1km水平，達到*水平。
反無人機技術的發展前景
目前的技術方法仍存在局限性，靈活性不足，精度也亟待提高。因此，提出一種基于深度學習的無人機識別算法是未來反無人機技術發展的關鍵所在，如建立視覺傳感網，用于無人機的圖像捕捉和信息存儲；通過訓練一個基于神經網絡的學習網絡，得出一個的識別模型，實現無人機和非無人機間的分類等。
