查阅无人机相关的文献并进行综述，体现传感、测试、控制等领域的学科交叉和发展趋势分析，具备自主学习能力。

无人机技术是一个快速发展的领域，涵盖了传感、测试、控制等多个学科的交叉融合。本文综述了无人机技术的最新进展，特别关注了深度学习在无人机检测与识别中的应用，以及多传感器融合技术在无人机探测预警系统中的发展趋势。

深度学习在无人机检测与识别中的应用

深度学习技术在无人机的视觉和音频检测与识别中发挥着重要作用。基于深度学习的方法能够有效地处理无人机搭载的传感器数据，实现对无人机的准确检测和识别17。这些方法利用深度神经网络强大的表征学习能力，提高了无人机检测的准确性和鲁棒性。

多传感器融合技术

随着技术的发展，基于雷达、可见光、红外、声学、无线电等多种传感器融合的无人机目标探测与识别技术，已成为无人机探测预警系统的发展趋势2。这种多传感器融合技术能够提供更全面的数据，增强系统的探测能力和抗干扰性。

无人机的关键技术

无人机研究领域的关键技术包括飞行控制技术、隐身技术、通信技术等4。这些技术的发展直接影响无人机的性能和应用范围。例如，飞行控制技术的进步可以提高无人机的稳定性和机动性，而隐身技术则有助于提高无人机的生存能力。

军用无人机的现状与发展趋势

军用无人机（UAV）在现代战争中扮演着越来越重要的角色。无人电子战飞机、无人战斗机、高空长航无人机和微型无人机等不同类型的军用无人机，根据其特点和作用，正在不断发展和应用5。

无人机遥感技术的应用

无人机遥感技术在多个领域有着广泛的应用，包括农业、环境监测、城市规划等。无人机平台、数据类型和元素，以及数据处理方法的多样性，为这些领域提供了丰富的数据支持6。

无人机视觉目标跟踪

无人机视觉目标跟踪是空中监视场景中的一个重要研究方向。尽管已有一些基于深度学习类的视觉目标跟踪算法，但仍需进一步分析目标跟踪效果的相关评估标准，并对无人机空中监视场景中的难点进行深入研究9。

轻小型无人机测绘遥感技术

轻小型无人机测绘遥感技术作为获取厘米级分辨率、实时响应遥感数据的主要手段，在中国当前和未来的应用中具有重要的地位和发展潜力10。

综上所述，无人机技术的发展呈现出跨学科融合的特点，深度学习、多传感器融合、关键技术的研究以及遥感技术的应用，都是推动无人机技术进步的重要力量。随着自主学习能力的不断提升，无人机将在更多领域发挥关键作用。