基于人工智能的光電搜跟技術研究

石毅，畢斯琴

基于人工智能的光電搜跟技術研究

石毅1，畢斯琴2

（1.華中光電技術研究所—武漢光電國家實驗室，湖北 武漢 430223；2.武漢工程大學 電氣信息學院，湖北 武漢 430205）

在慣性空間中，采用光電搜跟技術能夠保持穩定探測視軸，精確跟蹤目標。但在實際應用過程中，雷達探測結果容易受到擾動，使系統性能受到影響。基于此，對人工智能用于改進光電搜跟技術的思路進行了探討，對基于人工智能的光電搜跟系統、智能算法、航跡跟蹤等內容展開了研究，為關注這一話題的人們提供參考。

人工智能；光電搜跟技術；航跡跟蹤；目標跟蹤分析

伴隨著人工智能的發展，機器人、圖像識別、專家系統等在內的理論和技術日漸成熟，促使人工智能應用領域不斷擴大。而在光電搜跟技術中引入人工智能算法，能夠使系統數據處理能力增強，通過減少延遲和誤差保證跟蹤效果，使光電搜跟動態觀測精度得到提高。因此，還應該加強人工智能在光電搜跟技術中的應用研究，從而推動該種探測技術的發展。

1 人工智能與光電搜跟技術

1.1 人工智能

人工智能又被稱之為AI，能夠對人的智能理論、方法等進行模擬、延伸及擴展，屬于計算機學科分支。從人工智能實現上看，主要包含兩種途徑，一種為通過計算機編程使系統擁有智能分析效果，無需考慮運用的方法是否與人相同；另一種則是對人采用的邏輯分析方法進行模擬，如人工神經網絡、遺傳算法等，需要對生物的遺傳-進化機制或腦細胞互動進行模擬。其中，第一種人工智能算法屬于工程學方法，需要對程序邏輯進行規定，一旦邏輯復雜就需進行煩瑣編程，并且出錯后需要重新編譯、調試[1]；而第二種算法具有自適應能力，可以通過自我不斷修正應付各種復雜情況。現階段，為了使機器視、聽、觸等感覺和思維模擬人，人工智能在人臉識別、虹膜識別、智能搜索、邏輯推理等多個領域得到了應用。

1.2 光電搜跟技術

所謂的光電搜跟技術，其實就是利用紅外、激光、微光等不同光學探測設備實施光電跟蹤的一門技術，能夠對空中或地面目標進行搜索、跟蹤，完成脫靶量計算，從而通過控制伺服系統運行達到實時跟蹤目標的要求。作為現代化的偵察探測技術，光電搜跟技術在航天、軍事等各領域都得到了廣泛應用。通過對光學、電學技術手段進行集成應用，光電搜跟技術可以在完成光學探測后，對得到的圖像進行處理，實現檢測和識別，根據得到的信息有效捕獲目標[2]。對疑似目標進行搜索，則要完成各種各樣目標特征圖像信息記錄，然后結合圖像特征和運動特征做到精準化識別。將偽目標剔除后，可以使真實目標得到跟蹤。在信息源捕獲方面，目前主要采用雷達探測方式，需要利用光電跟蹤設備完成目標精細化跟蹤。由于雷達擁有較大寬視場范圍，能夠完成廣角探測，因此可以快速進行目標搜索。

1.3 二者結合的意義

在光電搜跟系統中，隨著反跟蹤技術的發展，采用雷達探測方法容易遭到打擊，促使系統內部產生雜波干擾，無法對目標進行有效捕獲與跟蹤。采用人工智能方法進行系統改進，能夠利用圖像探測技術進行場景信息獲取，之后轉化為數字信號進行傳輸。利用系統程序完成信息處理，可以使圖像重要信息得到提取，包含目標相對位置、大小等。根據預設信息完成圖像深度處理，能夠得到精準的相對位置信息，自動模擬人做出科學決策。因此采用人工智能，無需人工干預就可以快速完成目標數據信息選取，在伺服機電控制方面形成速度閉環，在使系統操作得到簡化的同時，達到自動化、精準化跟蹤效果。不同于傳統光電搜跟技術，采用人工智能對圖像信息進行智能化處理，可以通過智能識別高效提供精準數據信息，為自我行為分析提供智能輔助決策，因此能夠推動技術的轉型升級。

2 基于人工智能的光電搜跟技術

2.1 系統結構原理

應用人工智能進行光電搜跟系統開發，系統由跟蹤轉臺、主控系統和電源等部分構成。其中跟蹤轉臺由光電傳感器、搖擺臺等構成，擁有兩軸正交結構。在空間中，兩軸保持相互垂直，可以實現運動解耦[3]。采用的傳感器為CCD相機，在俯仰軸系內，外部為方位軸系，通過軸承連接。系統工作時，需要先初始化相機等設備，使視軸對準指定空域。在目標處于視場范圍內時，結合目標反射光，光電成像裝置能夠在相機上成像。主控系統包含伺服運動機構、激光測距機、紅外探測器等，通過多種光學探測設備組合360°完成空中場景數據信息采集。利用各種探測器完成數據采集，并進行過程監控和數據存儲，將得到的光學設備探測數據、GPS數據、轉臺運動數據等傳遞至計算機。對動態目標進行搜索和跟蹤，還要采用上下位機設計模式，上位機采用工業控制計算架構，利用Windows平臺實現人機交互，對數據監控、用戶管理等功能進行模塊化設計。下位機負責系統圖像處理、伺服控制等，需要根據各種數據完成目標解算分析。為達到實時跟蹤要求，系統還要進行數據的高效處理，以便減少系統處理帶來的延時。結合這一目標，還要引入人工智能算法加強系統數據信息分析，根據平臺位置數據對目標位置進行補償分析和預測，使轉臺能夠通過對目標運動狀態進行及時反饋實現轉臺閉環控制。

2.2 系統跟蹤算法

結合系統開發目標，還要采用多目標跟蹤算法加強系統數據分析處理。在系統數據處理方面，數據關聯分析將占用較多計算資源，給系統工作帶來較大負擔。在光電搜跟技術應用過程中，需要在較大范圍內進行目標全方位搜索，對視場內出現的各種潛在威脅目標實施跟蹤。系統采用紅外搜索方式，需要對俯仰角上下限進行搜索，然后從下至上完成360°掃描。將檢測結果傳至計算機時，設備擁有較高轉速和幀頻，因此將有大量目標產生。運用目標航跡關聯技術，能夠從大量目標數據中完成距離信息、特征值的度量，對目標運動軌跡進行正確判斷。在完成數據關聯的基礎上，對目標狀態進行濾波估計，能夠完成目標移動方位預測和跟蹤。按照這一思路，需要將檢測得到的目標與航跡跟蹤門內數據進行關聯分析，完成航跡匹配。確定為新目標時需要完成新航跡建立，判定為某個航跡后則進入跟蹤階段。經過多次匹配，刪除缺乏關聯或無法匹配的航跡，判定為已經消失或飛出視界的目標。通過對現有目標進行航跡跟蹤，能夠結合目標移動速度等參數完成下一刻位置預測。不斷更新目標數據，能夠持續進行目標跟蹤觀測。

2.3 航跡跟蹤過程

從系統航跡跟蹤過程來看，系統在對目標進行跟蹤搜索的過程中，也將同時完成關聯分析。將檢測得到的數據傳遞至關聯模塊，系統可以開始分析，先完成初始化判斷。如果航跡為零，將圖像分析得到的目標當成是初始航跡。之后對目標數據展開分析，需要結合之前航跡進行關聯分析，確認是否需要完成新航跡創建。隨著目標數據不斷傳遞，航跡也將得到更新，初始各目標能夠與航跡保持關聯。在實際分析過程中，需要確認新目標是否屬于跟蹤門范圍內。如果在跟蹤范圍內，可以結合距離特征確認新目標航跡閾值，選擇最小目標與航跡進行關聯，達到更新航跡的目的。而跟蹤門為航跡最新周圍區域，可以對下一幀關聯區域進行確認。因此通過關聯分析，可以減輕系統分析負擔，使系統數據處理保持較高效率。完成航跡信息提取后，根據轉臺俯仰角、偏航角等數據完成目標與轉臺距離的分析，可以對目標平面偏差進行補償。利用系統程序進行分析預測，能夠使中靶率得到提高，避免出現跟蹤數據丟失的問題，進而使系統保持較高跟蹤性能。

2.4 航跡判定預測

實際在對航跡進行判定時，處于跟蹤門內的目標點，還應與航跡進行匹配分析，確認是否關聯，然后進行最佳匹配點選擇。在目標形狀與航跡i相關的情況下，可以得到：

其中，0（）、0（）、0（）、0（）分別指目標周長、面積、寬和高，t、t、t、t指航跡中點對應值。對二者特征距離進行求解，可以得知目標和航跡中點各自的水平與垂直中心，根據航跡與目標位置相關度，結合設定閾值判斷是否關聯。在目標航跡預測方面，根據航跡中的兩個點能夠對跟蹤門進行確認。由于目標數據時間間隔較小，可以判斷為做勻速直線運動，利用卡爾曼濾波算法完成運動模型建立。根據前后偏航軸的位置，能夠獲得目標移動方位角信息。結合目標方向和速度變化，并綜合目標特征等信息，能夠對目標移動位置進行預測。根據預測結果，系統可以完成偏移指令計算，并通過發送控制指令使伺服機構向目標移動范圍內轉動，從而精確跟蹤目標。

3 結語

綜上所述，在采用光電搜跟技術實現動態目標搜索與跟蹤的過程中，考慮到采用雷達探測方式容易受到干擾，導致目標跟蹤丟失概率增加。采用人工智能技術完成光電搜跟系統開發，可以通過多目標跟蹤分析對航跡進行精準分析，對目標運動進行科學預測，確保目標得到有效跟蹤。因此相信伴隨著人工智能的日漸成熟，基于人工智能的光電搜跟技術能夠獲得較好應用前景。

［1］李潔，孫科峰.機載紅外搜索跟蹤系統仿真測試平臺設計［J］.電光與控制，2019，26（8）：101-105，110.

［2］張樂，韓佳盈.紅外搜跟系統對模擬巡航導彈類目標探測試驗方法研究［J］.紅外技術，2019，41（1）：18-21.

［3］朱海榮，李奇.基于遺傳算法的光電搜跟系統摩擦建模與控制［J］.電光與控制，2019，26（9）：73-78.

TN29；TP18

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2020.18.010

2095－6835（2020）18－0026－02

石毅（1988—），男，湖北咸寧人，碩士，工程師，研究方向為光電裝備總體設計。畢斯琴（1992—），女，湖北武漢人，本科，工程師，研究方向為電氣設計。

〔編輯：嚴麗琴〕