無人戰(zhàn)斗機(jī)的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤

【摘要】無人作戰(zhàn)飛機(jī)實(shí)施攻擊中，目標(biāo)識(shí)別與跟蹤技術(shù)是關(guān)鍵步驟，本文從無人作戰(zhàn)機(jī)的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤的基本概念入手，以成像傳感器的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤為例，介紹目標(biāo)識(shí)別、檢測(cè)、跟蹤等關(guān)鍵技術(shù)。

【關(guān)鍵詞】無人戰(zhàn)斗機(jī)；目標(biāo)識(shí)別；跟蹤；圖像處理

一、引言

無人戰(zhàn)斗機(jī)是無人機(jī)的發(fā)展趨勢(shì)。無人戰(zhàn)斗機(jī)的設(shè)計(jì)概念介于有人戰(zhàn)斗機(jī)與導(dǎo)彈之間，它是整個(gè)無人戰(zhàn)斗機(jī)系統(tǒng)的一部分。無人戰(zhàn)斗機(jī)系統(tǒng)有其獨(dú)特的組成方式和管理模式。目前，無人戰(zhàn)斗機(jī)的開發(fā)剛剛處于起步階段，特別是目標(biāo)識(shí)別與跟蹤技術(shù)。它主要包括視覺圖像預(yù)處理，目標(biāo)提取、目標(biāo)跟蹤、數(shù)據(jù)融合等技術(shù)難題。在實(shí)際應(yīng)用中，無人機(jī)的動(dòng)力、載重、裝配空間等物理?xiàng)l件的限制以及飛行速度很快，使得算法處理需要更少的延時(shí)。如何提高無人機(jī)的算法需要在實(shí)踐中進(jìn)一步的研究。

二、無人機(jī)影像分析

國內(nèi)無人機(jī)的應(yīng)用主要是利用固定翼無人機(jī)系統(tǒng)獲得遙感信息，用于資源調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測(cè)、氣象災(zāi)害評(píng)估等。白由路等（2004）研究了低空遙感技術(shù)在精確農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，使用遙控固定翼無人機(jī)系統(tǒng)獲取農(nóng)田信息，如地塊邊界的數(shù)字化、地塊面積量算、作物種類識(shí)別、作物長勢(shì)分析等；馬輪基等（2005）闡述了無人機(jī)在土地利用遙感調(diào)查、水色遙感調(diào)查、洪澇遙感調(diào)查等方面的應(yīng)用前景；李字昊（2006）利用無人機(jī)獲得影像，從中測(cè)算造林地面積、計(jì)算成活率、辨認(rèn)樹種、計(jì)算造林密度、確定林齡，以及定位造林地；呂書強(qiáng)等（2007）介紹了無人機(jī)遙感的系統(tǒng)集成，并對(duì)所獲取的遙感影像和飛行輔助數(shù)據(jù)對(duì)飛行試驗(yàn)進(jìn)行了質(zhì)量評(píng)價(jià)；陳信華（2007）將SIFT（Scak Invariant Feature Transform）特征應(yīng)用于影像的自動(dòng)相對(duì)定向，結(jié)合最小二乘法實(shí)現(xiàn)了影像的自動(dòng)匹配；韓杰等（2008）分析無人機(jī)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，闡述無人機(jī)遙感技術(shù)的主要研究目標(biāo)和研究內(nèi)容，探討我國使用無人機(jī)遙感技術(shù)的國土資源快速監(jiān)察機(jī)制。

三、無人機(jī)目標(biāo)識(shí)別和跟蹤技術(shù)發(fā)展方向

無人偵察機(jī)活動(dòng)圖像實(shí)時(shí)傳輸?shù)奶攸c(diǎn)：有一定的速高比，圖像內(nèi)目標(biāo)像素小，目標(biāo)數(shù)量大，圖像是滿屏運(yùn)動(dòng)，幀間相關(guān)性較差，為了保證偵察圖像信息遠(yuǎn)距離傳輸?shù)母邷?zhǔn)確性和高可靠性，要求偵察圖像信息必須分辨率高、失真小，而且傳輸帶寬盡可能窄。因此，中遠(yuǎn)程無人機(jī)偵察信息必須采用一種特殊的數(shù)字化壓縮傳輸體制，選擇合適的壓縮算法，利用專用圖像處理芯片來實(shí)現(xiàn)偵察信息安全傳輸。無人機(jī)圖像圖像融合（Image Fusion）是以圖像為研究對(duì)象的數(shù)據(jù)融合，是指在同一時(shí)間，將同一景物的不同波段或來自不同傳感器的兩個(gè)或兩個(gè)以上的圖像進(jìn)行處理，形成一幅合成圖像，以獲取更多的關(guān)于目標(biāo)信息的圖像處理過程。圖像融合在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用主要是目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤、態(tài)勢(shì)分析、威脅判斷及輔助決策等方面。

不同類型傳感器圖像反映的對(duì)象的特征不盡相同。例如：可見光圖像地物目標(biāo)易于區(qū)分，雷達(dá)能提供高精度的距離信息，而紅外傳感器能提供形狀信息等。多傳感器圖像融合研究的主要內(nèi)容就是充分利用各種類型的圖像資源，獲得同時(shí)具有較高光譜信息和空間分辨率的目標(biāo)信息，以利于目標(biāo)的定位、識(shí)別、檢測(cè)等后續(xù)處理。具體來說，通過對(duì)來自多個(gè)傳感器的圖像進(jìn)行融合處理后，獲得的融合圖像包含了任何單一傳感器均無法提供的信息。概括地說，圖像融合具有以下優(yōu)點(diǎn)：

（1）增加圖像的標(biāo)識(shí)度和可靠性。

不同傳感器對(duì)同一目標(biāo)圖像信息的置信度或精度是不同的，多通道提供的信息表現(xiàn)為冗余信息，這些冗余信息的融合可以減小整體對(duì)目標(biāo)認(rèn)識(shí)的不確定性，從而提高系統(tǒng)認(rèn)識(shí)該特征的精確度。并且，當(dāng)有傳感器工作不正?；驌p壞時(shí)，提供冗余信息的多傳感器能提高系統(tǒng)的可信賴性，即具有良好的魯棒性。

（2）信息互補(bǔ)性。

從多傳感器獲得的互補(bǔ)性信息經(jīng)過融合，可獲取單一傳感器所無法得到的景物特征，融合后的圖像包含了更為精確、全面、豐富的信息，更符合人或機(jī)器的視覺特性，更有利于對(duì)圖像進(jìn)行進(jìn)一步分析處理。

（3）工作范圍寬。

在不利的環(huán)境條件下（例如煙、塵、云、霧、雨等），通過多傳感器圖像融合可以改善檢測(cè)性能。例如，在惡劣環(huán)境下，可見光圖像質(zhì)量差（甚至無法看清目標(biāo)），而紅外傳感器對(duì)煙、云、塵和霧卻有較強(qiáng)的穿透能力，盡管信號(hào)會(huì)有些衰減，但仍然可獲得較清晰的圖像。

（4）抗干擾能力強(qiáng)。

不論何種單一傳感器，都有被干擾的可能，但是采用多傳感器融合，被干擾的可能性大大降低。

（5）高性能價(jià)格比。

隨著傳感器數(shù)目的增加，系統(tǒng)成本將增加，但其增加比例小于系統(tǒng)得到的信息量的增加比例，可以這么說，一個(gè)多傳感器系統(tǒng)相對(duì)于多個(gè)單傳感器系統(tǒng)，可以用更小的費(fèi)用獲得更多的信息量。

通過無人機(jī)機(jī)載多傳感器圖像融合，能夠使無人機(jī)更好地執(zhí)行空中偵察、戰(zhàn)場監(jiān)視和戰(zhàn)斗毀傷評(píng)估等任務(wù)。利用圖像融合技術(shù)分析和綜合利用無人機(jī)機(jī)載SAR、紅外、激光、電視等傳感器信息己成現(xiàn)代作戰(zhàn)指揮系統(tǒng)的迫切需要。

四、需要解決的問題

無人機(jī)目標(biāo)視覺識(shí)別和跟蹤技術(shù)具有挑戰(zhàn)性和迫切性。本論文只是拋磚迎玉。最后，提出我們以后需要解決的幾個(gè)融合：

1.無人機(jī)機(jī)載多傳感器圖像與非圖像信息之間如何實(shí)現(xiàn)融合。將目標(biāo)的非圖像信息，諸如角度、距離等位置信息應(yīng)用到目標(biāo)圖像處理。將圖像中提取的目標(biāo)角度和速度信息與非圖像信息融合。這是目前研究較少的領(lǐng)域。

2.視覺識(shí)別與定位系統(tǒng)、慣導(dǎo)系統(tǒng)、高度表系統(tǒng)和其它傳感器之間的信息如何實(shí)現(xiàn)融合。

參考文獻(xiàn)

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作者簡介：劉賢明（1982—），男，安徽合肥人，高級(jí)工，主要從事浮空球體制造過程分析與浮空器放飛研究。