無人機具有機動性高、生存能力強、無人員傷亡風(fēng)險等優(yōu)勢，成為現(xiàn)代偵察體系中不可或缺的重要力量。特別是在執(zhí)行多目標(biāo)偵察任務(wù)時，無人機攜帶多種傳感器，對復(fù)雜環(huán)境下多目標(biāo)進行偵察與監(jiān)視，及時為決策者提供實時、準(zhǔn)確的感知信息。

多目標(biāo)探測與識別技術(shù)

多目標(biāo)探測與識別技術(shù)是多目標(biāo)偵察的核心技術(shù)，也是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向。它充分利用多源數(shù)據(jù)的互補性，實現(xiàn)了目標(biāo)精準(zhǔn)、實時探測與識別，提高了目標(biāo)偵察效率。無人機搭載光電設(shè)備、紅外熱成像儀、預(yù)警探測雷達(dá)、合成孔徑雷達(dá)（SAR）等多種傳感器，獲取圖像、影像、雷達(dá)點航跡、自動識別系統(tǒng)（AIS）點航跡等多源信息。其中，光電設(shè)備采集目標(biāo)的顏色、紋理、外形等信息；紅外熱成像儀探測目標(biāo)熱輻射，即使在夜間或惡劣天氣條件下，也能實現(xiàn)有效偵察。

多目標(biāo)探測與識別過程

多目標(biāo)探測與識別過程包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、目標(biāo)檢測、目標(biāo)識別、數(shù)據(jù)結(jié)果融合六個關(guān)鍵步驟。其中，數(shù)據(jù)采集是指多種傳感器采集目標(biāo)信息；數(shù)據(jù)預(yù)處理去除噪聲，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；特征提取則是系統(tǒng)從經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)中提取有用的信息；基于系統(tǒng)提取的目標(biāo)特征，目標(biāo)探測與識別實現(xiàn)目標(biāo)屬性判斷和定位；數(shù)據(jù)結(jié)果融合是指系統(tǒng)整合多源傳感器數(shù)據(jù)，提高探測與識別的準(zhǔn)確性和魯棒性。

數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集是無人機實現(xiàn)多目標(biāo)探測與識別的前提條件，具體包含數(shù)據(jù)同步、數(shù)據(jù)校準(zhǔn)、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)三個步驟。數(shù)據(jù)同步和數(shù)據(jù)校準(zhǔn)是確保不同傳感器采集的數(shù)據(jù)在空間、時間維度上保持一致的關(guān)鍵步驟；數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)將來自不同傳感器的數(shù)據(jù)進行匹配和對應(yīng)，以找出特定時間、特定空間內(nèi)同屬于某個目標(biāo)的數(shù)據(jù)，形成完整的數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是無人機多目標(biāo)探測與識別過程中的一個重要環(huán)節(jié)，可以去除雷達(dá)點航跡等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的噪聲、異常值、缺失值等不利因素，提高圖像、影像和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的質(zhì)量。它直接影響后續(xù)數(shù)據(jù)分析、模型訓(xùn)練及結(jié)果預(yù)測的準(zhǔn)確性和效率。

在執(zhí)行偵察任務(wù)時，如果無人機受到多云、雨、霧、雪等天氣干擾，光電設(shè)備、紅外熱成像儀、SAR等傳感器采集的圖像和影像等數(shù)據(jù)往往出現(xiàn)對比度、清晰度下降等問題，導(dǎo)致目標(biāo)與背景之間的對比不明顯。暗通道先驗去霧算法、MLNet去霧法、基于塊的圖像修復(fù)方法、基于變換域的修復(fù)方法和Retinex圖像增強方法等處理手段可以解決上述問題。

受測量設(shè)備誤差、電磁對抗干擾、通信中斷等因素影響，雷達(dá)點航跡、AIS點航跡等數(shù)據(jù)存在缺失、異常、噪聲、重復(fù)等問題。處理這些問題的常用手段包含數(shù)據(jù)濾波、點航跡合并、點航跡篩選等方法。

特征提取

特征提取在無人機目標(biāo)偵察任務(wù)中扮演著至關(guān)重要的角色。它將圖像、影像、點航跡等信息中有用的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為人類或計算機可以理解的信息，為后續(xù)目標(biāo)檢測與識別提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持，同時將高維信息壓縮為低維特征向量，減少計算量，提高處理效率。

常用的目標(biāo)特征提取方法多種多樣，可以概況為以下幾種。

1.基于視覺特征的提取方法

該方法通常基于目標(biāo)顏色、紋理、形狀等視覺特征來提取目標(biāo)特征，包括顏色直方圖、灰度共生矩陣、自回歸紋理模型、小波變換法、邊界特征法、傅里葉形狀描述符等典型方法。

2.基于深度學(xué)習(xí)的特征提取方法

該方法旨在建立合理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后采用自動學(xué)習(xí)方式，從圖像、影像和點航跡等數(shù)據(jù)中提取特征，無需人工設(shè)計特征提取器，具有較強的魯棒性和判別能力。它包含卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器、深度信念網(wǎng)絡(luò)、Transformer網(wǎng)絡(luò)等典型方法。

目標(biāo)檢測

目標(biāo)檢測通常采用兩階段目標(biāo)檢測方法和單階段目標(biāo)檢測方法。兩階段目標(biāo)檢測方法具有檢測精度高的優(yōu)勢，但其檢測速度相對較慢；而單階段目標(biāo)檢測方法則采用YOLO、SSD、RetinaNet等算法檢測目標(biāo)，因檢測速度快、檢測精度實用而受到廣泛關(guān)注，在無人機目標(biāo)實時偵察任務(wù)中表現(xiàn)出色。單階段目標(biāo)檢測方法不需要先找出候選區(qū)域，而是直接生成目標(biāo)類別概率和位置坐標(biāo)值。

目標(biāo)識別

目標(biāo)識別是計算機對無人機獲取的可見光數(shù)據(jù)、紅外數(shù)據(jù)、AIS點航跡、雷達(dá)點航跡等信息中的目標(biāo)特定屬性、類型進行自動判別和分類的過程。計算機自動從不同數(shù)據(jù)源中提取顏色、紋理、形狀、行為規(guī)律等目標(biāo)特征信息，并與預(yù)定義模板或數(shù)據(jù)庫中的樣本進行比對，實現(xiàn)目標(biāo)準(zhǔn)確識別。常用的目標(biāo)識別方法可分為如下三種。

1.Blob分析法

該方法是計算機對合成孔徑雷達(dá)、可見光數(shù)據(jù)、紅外數(shù)據(jù)等信息中的相似顏色、紋理、形狀等特征所組成的連通區(qū)域進行分析，適用于背景單一、識別精度要求不高的場景。

2.模板匹配法

這是一種模式識別基本方法。模板匹配法是計算機在大量數(shù)據(jù)中搜尋與已知模板相匹配的區(qū)域或者規(guī)律來識別目標(biāo)。該方法簡單直觀，但對圖像、影像或模板的變化較為敏感。

3.深度學(xué)習(xí)法

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等模型在目標(biāo)識別中得到廣泛應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)模型能夠自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)目標(biāo)的特征表現(xiàn)，無需人工設(shè)計特征提取器，大大提高了識別精度和效率。R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等算法都是基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識別方法。

數(shù)據(jù)結(jié)果融合

數(shù)據(jù)結(jié)果融合是一種整合多源數(shù)據(jù)、檢測與識別結(jié)果的技術(shù)，能夠提高偵察系統(tǒng)的整體性能。它可分為數(shù)據(jù)級融合、特征級融合和決策級融合三個等級。

數(shù)據(jù)級融合是系統(tǒng)直接匯總無人機傳感器采集的點航跡、圖像、影像等原始數(shù)據(jù)，然后統(tǒng)計和分析這些數(shù)據(jù)。優(yōu)點是，它能夠充分利用豐富的原始信息，處理精度高，但處理成本高，實時性差。K-T變換、主成分變換和小波變換等典型方法均屬于數(shù)據(jù)級融合方法。

特征級融合是系統(tǒng)首先提取多源傳感器原始信息中的特征信息，然后對特征信息進行綜合分析和處理。優(yōu)點在于，它實現(xiàn)了海量信息壓縮，有利于信息實時處理，并能最大限度地提供決策分析所需的特征信息。直接連接、加權(quán)融合、主成分分析、典型關(guān)聯(lián)分析、注意力機制等典型方法均為特征級融合方法。

決策級融合是系統(tǒng)對各種傳感器采集的同一目標(biāo)信息進行獨立處理后，形成初步?jīng)Q策結(jié)果，然后對這些初步結(jié)果進行融合處理，從而得到供決策者使用的數(shù)據(jù)。貝葉斯準(zhǔn)則法、DempsterShafer證據(jù)理論法、Maximum A Posteriori法、多模型融合法等典型方法均是基于辨識的決策級融合方法。

多目標(biāo)跟蹤技術(shù)

多目標(biāo)跟蹤技術(shù)是一種可持續(xù)跟蹤復(fù)雜環(huán)境下多個目標(biāo)的重要技術(shù)，廣泛應(yīng)用于無人機目標(biāo)偵察、海上目標(biāo)態(tài)勢感知等多個領(lǐng)域。由多目標(biāo)探測與識別過程所涉及的實現(xiàn)步驟可以看出，多目標(biāo)探測與識別技術(shù)是多目標(biāo)跟蹤技術(shù)的基礎(chǔ)。無人機只有在準(zhǔn)確找到目標(biāo)后，才能開始跟蹤目標(biāo)。

多目標(biāo)跟蹤過程

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)主要包括特征提取和目標(biāo)關(guān)聯(lián)。特征提取是系統(tǒng)從傳感器所檢測的目標(biāo)數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)位置、速度、加速度、外觀等特征信息。后續(xù)的目標(biāo)關(guān)聯(lián)和狀態(tài)估計將使用這些特征信息。而目標(biāo)關(guān)聯(lián)是各種目標(biāo)關(guān)聯(lián)算法確定不同傳感器在不同時間所探測的目標(biāo)是否屬于同一個目標(biāo)。常用的關(guān)聯(lián)算法包括最近鄰法、全局最近鄰法、聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)法、多假設(shè)跟蹤法等。

狀態(tài)估計與更新

目標(biāo)狀態(tài)估計與更新是多目標(biāo)跟蹤過程的核心步驟，也是目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)實現(xiàn)連續(xù)、準(zhǔn)確跟蹤的核心環(huán)節(jié)。根據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)結(jié)果和無人機多源傳感器檢測的數(shù)據(jù)，狀態(tài)估計算法結(jié)合目標(biāo)運動模型和測量模型對目標(biāo)位置、速度和加速度等狀態(tài)變量進行準(zhǔn)確估計。當(dāng)收到新的傳感器數(shù)據(jù)時，該算法使用這些新數(shù)據(jù)更新跟蹤序列中的目標(biāo)狀態(tài)，還可能重新關(guān)聯(lián)目標(biāo)?？柭鼮V波、粒子濾波等算法均為狀態(tài)估計算法。

軌跡管理與維護

軌跡管理與維護主要包括軌跡初始化、軌跡更新、軌跡終止，能確保無人機目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。因此，它的作用至關(guān)重要。軌跡初始化是目標(biāo)跟蹤的第一步，為后續(xù)目標(biāo)狀態(tài)估計和更新提供基礎(chǔ)支持。當(dāng)算法首次檢測到目標(biāo)時，會根據(jù)目標(biāo)位置、速度等初始狀態(tài)變量，以及目標(biāo)類別、外形尺寸等屬性信息，形成一條初始化目標(biāo)軌跡。隨著目標(biāo)在連續(xù)圖像、影像序列中的移動，算法根據(jù)目標(biāo)位置、速度、加速度等狀態(tài)變量，以及可能的其他屬性信息，不斷更新目標(biāo)軌跡。當(dāng)目標(biāo)離開跟蹤區(qū)域或傳感器長時間未探測到目標(biāo)時，算法根據(jù)目標(biāo)消失的時間閾值、軌跡長度等參數(shù)來決定目標(biāo)軌跡是否需要終止。一旦算法確定目標(biāo)軌跡需要終止，會從跟蹤軌跡列表中刪除即將終止的軌跡，并釋放相關(guān)資源。在整個跟蹤過程中，算法會維護和更新目標(biāo)軌跡信息，當(dāng)多個軌跡被判定為同一目標(biāo)的軌跡時，算法需要不斷處理軌跡合并；當(dāng)單條軌跡被誤判為多個目標(biāo)的軌跡時，算法需要進行軌跡分離處理，以確保跟蹤系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

技術(shù)挑戰(zhàn)

多源傳感器集成技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)

為執(zhí)行偵察任務(wù)，無人機需要集成光電設(shè)備、紅外熱成像儀、合成孔徑雷達(dá)、激光雷達(dá)等種類繁多、性能各異的傳感器。而每種傳感器都有其獨特的性能和適用范圍。無人機如何有效集成不同傳感器，以獲取更全面、更準(zhǔn)確的目標(biāo)信息是一個技術(shù)挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)融合與處理技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)融合與處理技術(shù)難度大。多源數(shù)據(jù)融合與處理需要高效、準(zhǔn)確的算法支持。由于不同傳感器的數(shù)據(jù)格式、精度和噪聲水平不同，數(shù)據(jù)如何實現(xiàn)無縫融合和高效處理，以確保信息的實時性和準(zhǔn)確性也是一個重要挑戰(zhàn)。另外，多源傳感器數(shù)據(jù)同步和校準(zhǔn)也是一個難題，需要高精度算法和設(shè)備支持。

目標(biāo)檢測、識別與跟蹤算法面臨的挑戰(zhàn)

多云、霧霾、雨、雪、光照變化等復(fù)雜環(huán)境將對目標(biāo)檢測、識別精度，跟蹤效果產(chǎn)生嚴(yán)重影響。算法如何提高復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性和適應(yīng)性是一個亟待解決的問題。同時，當(dāng)多個目標(biāo)相互遮擋、交叉，速度發(fā)生變化時，算法需要具備強大的數(shù)據(jù)處理和決策能力。無人機如何選用合適的算法，以實現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的多目標(biāo)跟蹤，也是一個技術(shù)挑戰(zhàn)。

技術(shù)展望

隨著傳感器、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)融合與處理等技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展，無人機多目標(biāo)偵察的準(zhǔn)確性、魯棒性和實時性將不斷提高，軍事目標(biāo)偵察任務(wù)將獲得更加高效、可靠的技術(shù)支持。未來，我們期待更多的創(chuàng)新性研究與應(yīng)用成果不斷涌現(xiàn)，推動無人機多目標(biāo)偵察技術(shù)進一步發(fā)展。