空港や公共施設などの重要施設周辺での無人航空機（UAV）の不正な飛行活動が増加する中、広大な空域を効率的に監視するシステムの開発が急務となっています。EventRadarは、イベントカメラという新しいセンシング技術を活用して、この課題に取り組む革新的なアプローチです。従来のUAV検出手法は、機体の外形やシルエット、軌跡の連続性といった空間的な特徴に依存していました。しかし、キロメートル単位の長距離では、ターゲットが小さくなるにつれてこうした手がかりは急速に失われてしまいます。 EventRadarが注目するのは、プロペラが生み出す時間的周期性という全く異なる手がかりです。イベントカメラは外観が弱くなった後でも、UAV固有の回転運動を検出できることが実証されています。本研究はこの性質をキロメートル規模のアクティブセンシングへと拡張しました。Scene-Anchored Geometry Evidence（SAGE）と呼ぶ技術は、スキャンイベントとIMUの姿勢情報を融合させ、方位索引付きのシーンメモリを維持することで、一時的な候補信号を背景ノイズから分離します。 続いてComb-guided Harmonic-Group学習反復縮小閾値処理アルゴリズム（CHG）が各候補を高速タイミング信号として処理し、位相不変の調波証拠を固定計算で復元します。700～1500メートル高度のUAV飛行イベント記録との比較において、EventRadarは0.990のmAP₃と0.949のF1₃を達成し、偽陰性率をわずか0.009まで削減しました。プロトタイプの性能評価から、リアルタイム処理の実現可能性も確認されており、実際の監視システムへの応用が期待されます。