依据南澳大利亚大学（UniSA）自主体系专家、弗林德斯大学和国防公司 Midspar Systems 标明，与现在的传统办法比较，他们看到用生物启示的信号处理技能能够进步 50% 的检测率。

　　UniSA 自主体系教授 Anthony Finn 说：“生物视觉处理已被证明能够大大添加无人机在视觉和红外数据中的勘探规模。但是，咱们现在现已标明，咱们能够运用根据食蚜蝇视觉体系的算法，拾取无人机明晰明晰的声学特征，包含十分小和安静的无人机”。

　　该进程包含将声学信号转换为二维频谱图图画，并运用气垫飞机大脑的神经通路。据他们说，这能够增强和按捺不相关的信号和噪音，以添加声响的勘探规模。研究人员将这一成功归功于像食蚜蝇这样的昆虫运用其优胜的视觉体系在喧闹的暗光区域捕捉视觉信号的才能。

　　弗林德斯大学自主体系副教授拉塞尔-布林克沃斯博士说：“咱们的作业假设是，答应小型视觉方针在视觉杂波中被看到的相同进程能够被重新部署，以提取埋在噪声中的无人机的低音量声学特征”。