空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)要點(diǎn)分析與設(shè)備研究

肖力豪，李玉龍，卓越

（1.空軍預(yù)警學(xué)院，湖北 武漢 430019；2.95445 部隊(duì)，云南 大理 671000）

隨著時(shí)代的發(fā)展，空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)也在不斷應(yīng)用中呈現(xiàn)出了時(shí)代賦予的新特點(diǎn)，與人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等的結(jié)合，空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)也在不斷完善和創(chuàng)新。但要知道，盡管目前空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)已經(jīng)逐漸趨于完善，也仍然還有一些尚未解決的問題，例如，在復(fù)雜環(huán)境下空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確度和清晰度不穩(wěn)定、多樣化的目標(biāo)檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)制定問題等，阻礙著空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展。要實(shí)現(xiàn)空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的進(jìn)一步完善和更好應(yīng)用，還有很長的路要走。

1 空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)要點(diǎn)分析

1.1 空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的概念和應(yīng)用

空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)是指將圖像處理技術(shù)、傳感器技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等綜合應(yīng)用到無人機(jī)、民用軍用飛機(jī)等航空器上，以實(shí)現(xiàn)對(duì)地面目標(biāo)的識(shí)別和分類。具體來說，就是航空器通過搭載在其上面的傳感器或攝像頭等智能設(shè)備來捕捉獲取到地面目標(biāo)的影像數(shù)據(jù)，然后在借助各種圖像處理分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)地面目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別和分類等操作。

在實(shí)際空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用中，空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)要與特定的設(shè)備搭配才能發(fā)揮作用，如高清晰度攝像機(jī)、光學(xué)傳感器、紅外線探測(cè)器、激光雷達(dá)等。這些智能設(shè)備可以精準(zhǔn)捕捉到地面目標(biāo)的位置、形狀、大小、紋理等各種相關(guān)信息，并通過通信將捕捉到的圖像信息傳輸?shù)降孛婵刂普具M(jìn)行下一步處理。空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)可以借助技術(shù)工具實(shí)現(xiàn)地面目標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè)識(shí)別，不僅可以減少人為收集數(shù)據(jù)出錯(cuò)的概率，也可以節(jié)省人力在圖像收集方面的投入，極大地節(jié)省人力物力，目標(biāo)識(shí)別的效率極大地得到了提高。此外，空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)也可以方便地實(shí)現(xiàn)對(duì)具有較遠(yuǎn)觀測(cè)距離或較高拍攝高度的目標(biāo)的圖像捕捉，對(duì)于一些人力不能達(dá)的特殊環(huán)境，如山區(qū)、海洋等數(shù)據(jù)信息的獲取也有很大的幫助，有效地拓寬了可收集數(shù)據(jù)的范圍。

目前，空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域得到了較為廣泛的應(yīng)用。在城市規(guī)劃方面，空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)通過攝像頭等搭載設(shè)備，可以較之前更加全面整體地獲取城市內(nèi)部的各種信息，可以準(zhǔn)確地對(duì)建筑物、道路、公園等城市內(nèi)部各種元素信息，從而為城市各種特征和屬性的提取也提供了更加便捷的途徑。通過空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)獲取到的城市信息可以給城市規(guī)劃者提供城市各個(gè)方面的全部信息，幫助城市規(guī)劃人員更好地了解城市的整體全貌以及發(fā)展趨勢(shì)和內(nèi)部細(xì)節(jié)，從而制定出更加科學(xué)合理的城市規(guī)劃方案。在城市交通規(guī)劃方面，空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)道路、橋梁等狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，從而根據(jù)獲取的信息及時(shí)發(fā)現(xiàn)道路、橋梁等交通信息，發(fā)現(xiàn)交通擁堵和隱患，并根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行流量疏通調(diào)整和優(yōu)化。同時(shí)，還可以利用空中圖像數(shù)據(jù)對(duì)城市公共交通和道路網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評(píng)估和改進(jìn)，提高城市的交通運(yùn)輸效率。在環(huán)境保護(hù)方面，空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)也發(fā)揮了巨大的作用。在水質(zhì)檢測(cè)方面，借助遙感技術(shù)和傳感器技術(shù)，空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)可以對(duì)水體進(jìn)行監(jiān)測(cè)，通過監(jiān)測(cè)到的水質(zhì)數(shù)據(jù)，可以對(duì)水體污染狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估，從而為找出水質(zhì)變化的具體原因提供可靠數(shù)據(jù)支持，從而制定出更加有效的治理方案。同時(shí)，利用空中目標(biāo)技術(shù)也可以檢測(cè)并分析植被、土壤等環(huán)境要素，獲得空中圖像數(shù)據(jù)，通過對(duì)植被環(huán)境圖像數(shù)據(jù)的提取分析獲得植物生長狀況，從而判斷出當(dāng)前環(huán)境質(zhì)量，并為下一步的生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供更加可靠可行的方案。在垃圾處理方面，空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)可以通過對(duì)城市內(nèi)部的垃圾桶、垃圾站等設(shè)施進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，幫助城市管理者及時(shí)清理垃圾并維護(hù)城市衛(wèi)生環(huán)境。此外，空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)還可以在環(huán)境應(yīng)急響應(yīng)中發(fā)揮重要作用，例如，對(duì)自然災(zāi)害、環(huán)境污染事件等提供高分辨率的空中圖像數(shù)據(jù)，為應(yīng)急響應(yīng)工作提供支持。

1.2 空中目標(biāo)識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)

作為空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)，圖像處理技術(shù)主要包括圖像增強(qiáng)、特征提取、邊緣檢測(cè)、目標(biāo)分割、形態(tài)學(xué)處理、圖像拼接等技術(shù)，使用圖像處理可以幫助幫助將復(fù)雜的航拍數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可識(shí)別的目標(biāo)。使用經(jīng)過圖像處理過后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以進(jìn)一步提高后續(xù)圖像處理的效率和準(zhǔn)確性。圖像增強(qiáng)是指利用數(shù)學(xué)方法對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使得圖像更加清晰、明亮、色彩更加鮮艷等。這些方法可以幫助提高圖像的質(zhì)量和清晰度，從而減少誤判率和漏判率。特征提取是指從圖像數(shù)據(jù)中提取出與目標(biāo)相關(guān)的特征信息，如顏色、形狀、紋理等。通過特征提取，可以快速準(zhǔn)確地識(shí)別目標(biāo)，從而提高圖片處理效率。目標(biāo)分割是指將圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)從背景中分離出來，以便對(duì)目標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步的處理。常用的目標(biāo)分割方法包括閾值分割、區(qū)域生長算法、邊緣檢測(cè)等。通過目標(biāo)分割，可以減少圖像中不相關(guān)的信息對(duì)識(shí)別結(jié)果的干擾，從而提高識(shí)別準(zhǔn)確性。形態(tài)學(xué)處理是指利用數(shù)學(xué)方法對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)變換，以達(dá)到去除噪聲、保留邊緣、連接斷裂目標(biāo)等效果。這些方法可以幫助進(jìn)一步清洗圖像，提高識(shí)別準(zhǔn)確性。圖像拼接是指將多張圖像拼接成一張大圖或者將多個(gè)角度的圖像拼接成完整的場(chǎng)景。它可以提供更全面、更準(zhǔn)確的圖像數(shù)據(jù)，幫助用戶更好地理解和分析場(chǎng)景。

傳感器技術(shù)是獲取地面目標(biāo)信息的重要手段，包括紅外傳感器、光學(xué)傳感器、激光雷達(dá)等。這些傳感器能夠捕捉到不同波段的圖像數(shù)據(jù)和其他相關(guān)信息，可以提供大量的地面目標(biāo)特征和屬性。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別和分類的關(guān)鍵技術(shù)。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等。這些算法可以根據(jù)已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，然后利用訓(xùn)練出來的模型對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和識(shí)別。

目標(biāo)跟蹤技術(shù)是指通過對(duì)連續(xù)幀的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡的跟蹤。這種技術(shù)可以幫助減少誤判率和漏判率，從而提高目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確性。

遙感技術(shù)是一種獲取地面目標(biāo)信息的重要手段，主要包括航空攝影、衛(wèi)星遙感等。這種技術(shù)可以提供大量的地面目標(biāo)圖像和其他相關(guān)信息，為空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)提供了重要的數(shù)據(jù)來源。

空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)是一種綜合性的技術(shù)，需要多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)和技術(shù)相互配合，才能發(fā)揮出最大的效益。未來隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步和人類需求的不斷提高，空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)也將不斷發(fā)展和完善。

2 空中目標(biāo)識(shí)別設(shè)備研究分析

空中目標(biāo)識(shí)別設(shè)備是指用于獲取地面目標(biāo)信息的航空設(shè)備，它主要包括航空攝影、遙感衛(wèi)星等。下面將對(duì)空中目標(biāo)識(shí)別設(shè)備進(jìn)行分析。

航空攝影是一種獲取航拍數(shù)據(jù)的技術(shù)，其采用相機(jī)等設(shè)備從空中對(duì)地面進(jìn)行拍攝，以獲取高精度、高分辨率的圖像和其他相關(guān)信息。這種技術(shù)可用于各種類型的場(chǎng)景下，如城市、農(nóng)田、山區(qū)等。同時(shí)，航空攝影設(shè)備運(yùn)作靈活，適應(yīng)性強(qiáng)，因此在實(shí)際應(yīng)用中得到了廣泛的應(yīng)用。

遙感衛(wèi)星是一種基于衛(wèi)星平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的技術(shù)，其主要應(yīng)用于大規(guī)模地理信息的獲取和處理。遙感衛(wèi)星可用于獲取廣大地區(qū)的圖像數(shù)據(jù)，通過對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，可以識(shí)別出各種類型的地面目標(biāo)，如森林、湖泊、城市等。由于遙感衛(wèi)星能夠遠(yuǎn)距離觀察地球表面，其獲取的數(shù)據(jù)更加全面、連續(xù)、精確，但也存在成本較高和時(shí)間周期較長的問題。

無人機(jī)是一種近年來廣泛應(yīng)用于空中目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域的設(shè)備。無人機(jī)通過搭載各種傳感器和相機(jī)等設(shè)備，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)地面目標(biāo)進(jìn)行高效、精準(zhǔn)的識(shí)別和分類。相比其他設(shè)備，無人機(jī)的優(yōu)點(diǎn)在于成本低、使用靈活、數(shù)據(jù)獲取速度快等，且能夠輕松應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的任務(wù)需求。

飛艇是一種較為少見但也有應(yīng)用價(jià)值的空中目標(biāo)識(shí)別設(shè)備。它與無人機(jī)不同，主要依靠氣囊浮力進(jìn)行懸停，通過搭載傳感器和相機(jī)等設(shè)備對(duì)地面目標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理。由于飛艇具有低噪聲、低能耗、穩(wěn)定性高等特點(diǎn)，因此適合在一些對(duì)環(huán)境干擾要求較高的場(chǎng)景中使用。

3 空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和未來展望

作為一種重要的智能化技術(shù)，空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)正朝著更加智能自動(dòng)化的方向發(fā)展。空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合會(huì)更加緊密，利用深度學(xué)習(xí)算法，可以更準(zhǔn)確地進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別和分類，提高識(shí)別的精度和效率。且隨著各類傳感器技術(shù)的不斷提升，多傳感器融合技術(shù)將逐漸成為空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的主流。通過多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)的融合，可以提高對(duì)地面目標(biāo)信息的獲取、處理和分析能力，進(jìn)而達(dá)到更準(zhǔn)確、更全面的識(shí)別結(jié)果。此外，機(jī)器視覺是一種新興的技術(shù)，在空中目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域也具有廣泛的應(yīng)用前景。通過引入人工智能技術(shù)和機(jī)器視覺技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的高速處理和分析，從而更好地完成空中目標(biāo)識(shí)別任務(wù)。再者，云計(jì)算技術(shù)的出現(xiàn)使得海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和共享變得更加便捷和高效。在空中目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域，云計(jì)算技術(shù)能夠提供更大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理能力，同時(shí)也可以通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)共享和交流。云計(jì)算與空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的有效結(jié)合可以明顯地提高數(shù)據(jù)處理能力。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，自主決策將越來越成為空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的重要方向。通過引入自主決策技術(shù)，系統(tǒng)可以在遇到復(fù)雜的情境時(shí)做出相應(yīng)的反應(yīng)和決策，從而更好地適應(yīng)不同的任務(wù)需求和環(huán)境變化。

4 結(jié)語

計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展為空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展提供了機(jī)遇，作為新興研究領(lǐng)域，空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)廣泛應(yīng)用于軍事偵察、安防監(jiān)控以及城市規(guī)劃等領(lǐng)域，為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)打擊、構(gòu)建智慧城市等做出了較大的貢獻(xiàn)。對(duì)空中目標(biāo)識(shí)別技術(shù)和系統(tǒng)進(jìn)行更加深入的研究，可以進(jìn)一步完善航空器的自主飛行系統(tǒng)，從而給航空任務(wù)提供更加安全可靠的保障，也為社會(huì)發(fā)展和生產(chǎn)做出了更大的貢獻(xiàn)。