美國計算機視覺技術(shù)發(fā)展與軍事應(yīng)用

徐晨

國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心，北京，100040

0 引言

計算機視覺就是使用計算機及成像設(shè)備對人類視覺系統(tǒng)的一種生物模擬，是讓機器像人那樣“看”，其基本原理是通過光學(xué)非接觸式成像設(shè)備，如攝像機等系統(tǒng)模擬人類的眼睛對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤識別、分析和測量，并作為輸入手段，用計算機代替人腦將采集到的目標(biāo)數(shù)據(jù)或影像處理成更合適人眼觀察和儀器檢測的圖像。最終目標(biāo)是讓計算機像人那樣通過視覺觀察且理解世界[1]。

計算機視覺的研究始于20世紀(jì)70年代早期，是賦予機器智能的開始。20世紀(jì)80年代，很多科學(xué)家開始研究圖像和場景的分析方法，并采用定量甚至更復(fù)雜的數(shù)學(xué)方法進(jìn)行分析。20世紀(jì)90年代，計算機視覺領(lǐng)域最顯著的一個發(fā)展是與計算機圖像學(xué)的結(jié)合，特別是在圖像的建模和繪制方面。進(jìn)入21世紀(jì)后，計算機視覺領(lǐng)域通過與機器學(xué)習(xí)、人工智能、大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的交叉融合，在與圖形學(xué)結(jié)合、物體識別方法、算法優(yōu)化和機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用等方面取得了廣泛的技術(shù)突破，主要表現(xiàn)如下：①計算機視覺與圖形學(xué)相互融合；②提出了以特征方法為基礎(chǔ)的物體識別方法；③發(fā)展了更高效求解復(fù)雜全局化問題的算法；④復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)方法在計算機視覺問題中的應(yīng)用，目前主導(dǎo)著該領(lǐng)域很多視覺識別的研究。

目前，國際學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界在計算機視覺領(lǐng)域取得了大量成果，例如：美國特斯拉把計算機視覺運用到汽車輔助駕駛上，讓計算機實現(xiàn)對智能駕駛的輔助支持。其他的應(yīng)用還包括無人機、工業(yè)機器人、醫(yī)學(xué)成像、監(jiān)視和交通監(jiān)控等。

隨著其應(yīng)用場景的不斷擴大，美軍積極開展了計算機視覺技術(shù)在軍事上的應(yīng)用研究。例如，美軍在戰(zhàn)場態(tài)勢感知、精確打擊、無人裝備、指揮控制和情報輔助決策等軍事領(lǐng)域開展了計算機視覺應(yīng)用研究。雖然計算機視覺在很多領(lǐng)域中已經(jīng)得到了應(yīng)用，但是與人類的視覺相比，其功能仍處在低水平階段，還存在實體定義不明、目標(biāo)檢測識別不到位、實體追蹤不準(zhǔn)等問題，其領(lǐng)域的研究在很大程度上仍然依賴于對生物視覺機理的理解。

1 美軍計算機視覺技術(shù)重點項目

計算機視覺技術(shù)作為一項賦能技術(shù)，隨著其技術(shù)的不斷發(fā)展和完善、技術(shù)瓶頸和難點的不斷攻克，越來越凸顯了它的應(yīng)用價值，成為人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。伴隨著近年人工智能技術(shù)成為美軍重點關(guān)注方向這一趨勢，計算機視覺等前沿科技創(chuàng)新不斷助力美軍信息裝備技術(shù)向智能化、無人化、自主化、協(xié)同化方向發(fā)展。美軍持續(xù)加快計算機視覺領(lǐng)域的項目布局，開展了一系列計算機視覺技術(shù)項目研究，如“指南針”“心靈之眼”“深綠”“指揮官虛擬參謀”“戰(zhàn)地物聯(lián)網(wǎng)”“智能神經(jīng)接口”“基于圖式的知識導(dǎo)向人工智能推理系統(tǒng)”“Maven”等，力爭搶占計算機視覺技術(shù)等人工智能技術(shù)軍事應(yīng)用的先機。

1.1 “指南針”

2018年美國國防高級研究計劃局（DARPA）“指南針”項目旨在利用先進(jìn)人工智能技術(shù)提高指揮官面對復(fù)雜破壞活動的決策效能，最終為戰(zhàn)區(qū)級作戰(zhàn)人員和規(guī)劃人員提供強大的決策輔助分析工具，通過計算機視覺技術(shù)，分析海量數(shù)據(jù)，識破對方的身份和企圖。“指南針”項目研發(fā)的輔助決策工具能夠幫助分析人員鑒別正在發(fā)生的事是否正常。

1.2 “心靈之眼”

國防部2010年啟動的“心靈之眼”計劃，旨在開發(fā)視覺智能，依靠機器學(xué)習(xí)可廣泛應(yīng)用和生成事物間的行為描述。其可將來自戰(zhàn)場的視頻文件進(jìn)行輸入和學(xué)習(xí)，并對相關(guān)場景進(jìn)行推理，形成行為描述，用于探索能夠根據(jù)視覺信息進(jìn)行自動化地面監(jiān)視和實現(xiàn)態(tài)勢認(rèn)知與推理的戰(zhàn)場監(jiān)視系統(tǒng)，且采用計算機視覺技術(shù)幫助指揮員快速理解戰(zhàn)場態(tài)勢，并自主生成行動建議。

1.3 “深綠”

2007年DARPA開展的“深綠”計劃，是將人工智能和仿真技術(shù)嵌入作戰(zhàn)指揮系統(tǒng)，其最主要的核心技術(shù)是采用計算機視覺等技術(shù)，在戰(zhàn)爭環(huán)境下，反復(fù)將戰(zhàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬、仿真并推演出敵我雙方采用不同作戰(zhàn)方案可能產(chǎn)生的戰(zhàn)爭結(jié)果，來推斷敵方可能采取哪些作戰(zhàn)行動以及戰(zhàn)場態(tài)勢感知的發(fā)展方向，引導(dǎo)指揮官依據(jù)計算機視覺技術(shù)評估的結(jié)果做出正確合理的決擇。

1.4 “指揮官虛擬參謀”

2016年美國陸軍啟動的“指揮官虛擬參謀”項目，是繼“深綠”后美軍發(fā)展指揮控制智能化而開發(fā)的又一個人工自能視覺相關(guān)的項目。通過綜合運用計算機視覺技術(shù)，對海量數(shù)據(jù)和戰(zhàn)場態(tài)勢進(jìn)行研判，提出主動建議、高級分析和自然人機交互，為指揮員制定戰(zhàn)術(shù)決策提供從規(guī)劃、準(zhǔn)備、執(zhí)行到戰(zhàn)場行動回顧全過程的決策支持。

1.5 “戰(zhàn)場物聯(lián)網(wǎng)”

美國陸軍“戰(zhàn)地物聯(lián)網(wǎng)”項目，2017年啟動，以計算機視覺、深度融合技術(shù)為核心，將戰(zhàn)場傳感器、武器、車輛、機器人以及作戰(zhàn)人員可穿戴設(shè)備等節(jié)點進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)連接，提升戰(zhàn)場態(tài)勢感知能力。

1.6 “智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”

DARPA“智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”2019年2月啟動，描述實現(xiàn)“人機融合”的思路，為了在網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)和圖像視頻分析、無人機集群操作等方面增強人類能力，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、腦機接口等技術(shù)建立智能武器裝備和作戰(zhàn)人員之間的心靈感應(yīng)鏈接，讓作戰(zhàn)人員能夠與機器或者計算機間進(jìn)行思想互動。

1.7 “基于圖式的知識導(dǎo)向人工智能推理系統(tǒng)”

DARPA自2019年以來牽頭開展的“基于圖式的知識導(dǎo)向人工智能推理系統(tǒng)”項目,旨在利用計算機視覺技術(shù)對復(fù)雜的現(xiàn)實世界事件的語境和時間進(jìn)行推理，致力于鑒別和發(fā)現(xiàn)大量紛繁復(fù)雜的事情和媒體片段中的某種聯(lián)系，分析并預(yù)測他們?nèi)绾握归_。

1.8 “算法戰(zhàn)跨職能小組”

2017年美國國防部創(chuàng)建“算法戰(zhàn)跨職能小組”項目，是計算機視覺人工智能應(yīng)用的一次嘗試，可以在人類無法到達(dá)的區(qū)域如在低空等作戰(zhàn)環(huán)境下，對監(jiān)視設(shè)備拍攝的大量監(jiān)視錄像和視頻展開歸類鑒別，將異常的或相關(guān)的視頻標(biāo)識出來，并提醒操作員注意，提高了情報分析人員的工作效率。后續(xù)將引進(jìn)更為先進(jìn)的計算機視覺技術(shù)[2]。

1.9 “深度多模式視頻活動”

2016年DARPA啟動“深度多模式視頻活動”，旨在開發(fā)多攝像機流媒體視頻環(huán)境中的強大自動活動檢測能力，項目運用計算機視覺迅速定位視頻中危害公共安全的威脅并檢測政府安全設(shè)施潛在的威脅。這些項目和系統(tǒng)通過運用計算機覺技術(shù)，改變了依靠人力進(jìn)行目標(biāo)搜尋的方式，大大降低了人力成本；同時，縮短了目標(biāo)識別的時間，大大提高了效率。

2 軍事應(yīng)用現(xiàn)狀

計算機視覺技術(shù)本來是一項民用技術(shù)，但美軍通過開展一系列計算機視覺技術(shù)項目和計劃的研究，推動了計算機視覺技術(shù)在軍事中的應(yīng)用，主要體現(xiàn)在如下幾個方面。

2.1 海量軍事數(shù)據(jù)處理

計算技術(shù)視覺技術(shù)徹底改變了純粹借助人力的傳統(tǒng)式目標(biāo)搜索方法，變成情報信息監(jiān)控和偵察體系的“能量推力器”。美國利用計算機視覺技術(shù)進(jìn)行了大量智能裝備的研發(fā)和應(yīng)用。美國防部“敏捷禿鷹”吊艙已經(jīng)完成了在MQ-9“死神”察打一體無人機上的驗證試驗，其利用計算機視覺技術(shù)，實時處理海量情監(jiān)偵數(shù)據(jù)，提高了無人機的整體作戰(zhàn)能力。美軍“算法戰(zhàn)跨職能小組”項目將計算機視覺和機器學(xué)習(xí)算法融入智能采集單元，通過讓計算機進(jìn)行目標(biāo)的自動識別，判斷其是否存在敵對活動，分析人員可據(jù)此更高效、更及時做出決策[3]。

2.2 可提供高質(zhì)量的圖像識別

在復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境中，存在大量人眼無法完成的圖像識別情況。計算機視覺技術(shù)可實現(xiàn)被遮擋物以及人眼無法觸及的非視線下的圖像識別。如DARPA資助的“利用主動光場革命性加強可見性”(REVEAL)項目已取得試驗成功，利用計算機視覺技術(shù)實現(xiàn)了非視線成像技術(shù)的全面突破，做到了被遮擋物體的高分辨率實時成像。DARPA的“心靈之眼”項目開發(fā)的無人機智能相機，可實現(xiàn)對物體和動作的準(zhǔn)確識別。

2.3 可為復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境提供輔助決策支撐

計算機視覺系統(tǒng)可以結(jié)合人工智能算法，實現(xiàn)對戰(zhàn)場環(huán)境的偵查和監(jiān)測，為輔助決策提供信息支撐。無論是DARPA的“深綠”計劃，還是美國陸軍的“指揮官虛擬參謀”項目，都是通過綜合運用計算機視覺技術(shù)依據(jù)對獲取目標(biāo)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行識別、分析、推理和研判，或是對戰(zhàn)場態(tài)勢進(jìn)行計算機視覺技術(shù)的分析，提出主動建議和通過人機交互，為指揮員制定戰(zhàn)術(shù)決策提供依據(jù)和參考，實現(xiàn)從規(guī)劃、準(zhǔn)備、執(zhí)行到戰(zhàn)場行動回顧全過程的決策支持。2018年DARPA的“指南針”項目是幫助作戰(zhàn)人員通過衡量敵方對各種刺激手段的反應(yīng)弄清其意圖，在不適宜采用OODA(觀察、定位、決定、行動)作戰(zhàn)的“灰色地帶”運用計算機視覺等人工智能技術(shù)輔助指揮官進(jìn)行決策。

2.4 可與多種裝備系統(tǒng)集成，實現(xiàn)遠(yuǎn)程作戰(zhàn)指揮控制

計算機視覺技術(shù)可以與武器裝備進(jìn)行集成，實現(xiàn)遠(yuǎn)程作戰(zhàn)指揮。如美國協(xié)同視覺智能技術(shù)供應(yīng)商Edgybees公司為美國空軍AFWERX技術(shù)創(chuàng)新計劃提供它的“百眼巨人”增強現(xiàn)實解決方案，將公司計算機視覺技術(shù)集成到空軍系統(tǒng)，增強對復(fù)雜環(huán)境操作場景的態(tài)勢感知能力，為指揮官提供遠(yuǎn)程作戰(zhàn)指揮控制。計算機視覺目前也應(yīng)用于便攜式導(dǎo)彈發(fā)射系統(tǒng)和大型海軍打擊導(dǎo)彈的武器系統(tǒng)。美國海軍表示，由L3技術(shù)公司制造的HE-4G導(dǎo)彈已通過了設(shè)計審查，允許項目進(jìn)行設(shè)計鑒定和潛在部署。2022年1月，美國特種作戰(zhàn)司令部與Anduril工業(yè)公司簽署了一份高達(dá)9.7億美元的合同，使其成為美軍反無人系統(tǒng)集成合作伙伴。將Anduril公司綜合了計算機視覺、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的反無人機系統(tǒng)方法整合到一系列的系統(tǒng)中，“滿足針對特種作戰(zhàn)部隊優(yōu)化的減輕操作人員任職負(fù)擔(dān)的解決方案的獨特要求”。

2.5 可實現(xiàn)無人系統(tǒng)的自主探測、定位和精確打擊

計算機視覺技術(shù)在無人系統(tǒng)中的應(yīng)用，首先是人工進(jìn)行無人系統(tǒng)的操作，操作員從攝像機和激光雷達(dá)等攝影設(shè)備收集視覺和空間數(shù)據(jù)，隨后對它們進(jìn)行標(biāo)識。新標(biāo)識的數(shù)據(jù)信息將由無人系統(tǒng)軟件的人工智能算法運作，進(jìn)而訓(xùn)練無人系統(tǒng)在攝像機和激光雷達(dá)的視距范圍內(nèi)識別物體，并聯(lián)想類似對象，從而避免危險。目前，小型無人機正在探索利用計算機視覺算法進(jìn)行獨立飛行，并通過對障礙物的掃描計算來躲避障礙物[4]。

采用計算機視覺技術(shù)可實現(xiàn)無人系統(tǒng)自主探測、定位和精確打擊。如美國人工智能與安全航電系統(tǒng)公司2019年宣布，推出了一款能使自主飛行器超視距飛行的首個商用計算機視覺探測與規(guī)避解決方案，使無人機系統(tǒng)能像飛行員一樣理解周邊航空環(huán)境，可實現(xiàn)自主探測、避撞等。美軍阿帕奇直升機通過計算機視覺技術(shù)更新改造后，不但能夠全自動給予戰(zhàn)場圖象，還能夠全自動對1000個偵查目標(biāo)進(jìn)行歸類，依據(jù)威協(xié)等級挑選比較威脅目標(biāo)進(jìn)行自主打擊[5-6]。

3 計算機視覺技術(shù)對武器裝備建設(shè)和對作戰(zhàn)的影響

未來戰(zhàn)爭，智能化因素將滲入戰(zhàn)事和戰(zhàn)備訓(xùn)練的整個過程，如智能感知、智能化情報搜集、智能輔助管理決策、智能化指揮控制、智能化無人作戰(zhàn)服務(wù)平臺等，將變成決定戰(zhàn)爭輸贏的關(guān)鍵實力。計算機視覺技術(shù)作為人工智能技術(shù)的重要組成部分，終將對裝備和未來作戰(zhàn)產(chǎn)生影響。

3.1 對武器裝備建設(shè)的影響

在實際作戰(zhàn)中，可借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專門的視覺硬件等對目標(biāo)進(jìn)行動態(tài)跟蹤，計算機視覺系統(tǒng)通過觀察，可在復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境下自動識別出潛在威脅，為目標(biāo)打擊提供參考信息。因此，計算機視覺系統(tǒng)也呈現(xiàn)出逐步向高度集成的嵌入式和小型化邁進(jìn)和采用更高可信度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)實現(xiàn)圖像的精準(zhǔn)識別等方面發(fā)展。

（1）在嵌入式和小型化方面，美國Iris Automation公司的Casia項目是一款超輕量、低功耗、小尺寸的，搭載了智能算法和軟件的計算機視覺模塊，可用于各種尺寸的無人機及目前流行的駕駛平臺，具有可擴展、可升級的特性。

（2）在圖像精準(zhǔn)識別方面，DARPA正在探索使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)抵御卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的干擾，防止圖像基于像素的修改和“擾動”等計算機出現(xiàn)視覺欺騙。

3.2 對作戰(zhàn)的影響分析

計算機視覺技術(shù)作為一種賦能技術(shù)，對作戰(zhàn)將產(chǎn)生以下影響。

（1）增強情監(jiān)偵系統(tǒng)情報獲取和處理能力，全面提升戰(zhàn)場態(tài)勢感知。情報監(jiān)視偵察領(lǐng)域是計算機視覺技術(shù)的一個重要應(yīng)用方向，可顯著提升情報人員分析綜合的準(zhǔn)確性和效率，為指揮官準(zhǔn)確掌握復(fù)雜戰(zhàn)場情況、快速高效處置各類戰(zhàn)場問題以及深度認(rèn)知戰(zhàn)略形勢等提供可能。美軍開展的“深綠”“指南針”“指揮官虛擬參謀”等一系列項目，都是通過計算機視覺技術(shù)對海量數(shù)據(jù)和戰(zhàn)場態(tài)勢提出研判和建議，為指揮員制定戰(zhàn)術(shù)決策提供支持。

（2）提高了戰(zhàn)場人機協(xié)同作戰(zhàn)能力。人機混合是將人的生物性能和機器的物理性能進(jìn)行有效的強強聯(lián)合，形成人機協(xié)同能力。未來戰(zhàn)爭，人機協(xié)同作戰(zhàn)將成為無人作戰(zhàn)平臺運用的新態(tài)勢，并常態(tài)化存在。“采用有人-無人”協(xié)同編隊，可實現(xiàn)優(yōu)勢互補、各取所長。計算機視覺可為人機協(xié)同作戰(zhàn)提供“感知引擎”和“強勁大腦”，通過人機系統(tǒng)獲取戰(zhàn)場和目標(biāo)的重要信息，經(jīng)過算法處理，即形成相應(yīng)決策，并依據(jù)指揮員的個人經(jīng)驗和思維習(xí)慣等特征做出最終判斷。計算機視覺的發(fā)展，在人機協(xié)同作戰(zhàn)方面，對于從戰(zhàn)態(tài)勢感知、指揮決策、目標(biāo)引導(dǎo)、火力打擊到毀傷評估的全過程將產(chǎn)生極大的影響，對提升人機協(xié)同作戰(zhàn)效能具有顯著作用。在計算機視覺和人工智能技術(shù)推動下，人機協(xié)同將改寫未來戰(zhàn)爭規(guī)則。

（3）催生作戰(zhàn)應(yīng)用系統(tǒng)智能化，大幅提升戰(zhàn)場指控效率。在未來作戰(zhàn)中，無人武器裝備可以通過計算機視覺技術(shù)對目標(biāo)的視頻信息進(jìn)行分析和解構(gòu)，形成圖像信息，再利用計算機視覺的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)，讀取解構(gòu)后的圖片中的信息，自動識別出潛在威脅，為自主目標(biāo)打擊提供參考。美軍的“算法戰(zhàn)跨職能小組”和“指揮官虛擬參謀”項目都可協(xié)助美軍快速分析戰(zhàn)場上收集的ISR數(shù)據(jù)，實現(xiàn)指揮人員的高效戰(zhàn)術(shù)決策。DARPA在2020年4月宣布的與美國陸軍和空軍聯(lián)合開展的“空域快速戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行全面感知”計劃，也是采用計算機視覺等人工智能新技術(shù)，在復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境下為友軍空域作戰(zhàn)提供實時通用作戰(zhàn)圖像，為其“有人-無人”系統(tǒng)在同一空域內(nèi)安全行動和執(zhí)行攻擊提供決策支持，大幅提升戰(zhàn)場質(zhì)控效率。

4 結(jié)語

隨著人工智能技術(shù)在美軍智能化裝備應(yīng)用的不斷深入，基于計算機視覺技術(shù)的智能裝備和技術(shù)也在不斷深入和發(fā)展，其軍事應(yīng)用正在逐步強化。計算機視覺技術(shù)在處理海量數(shù)據(jù)、感知態(tài)勢、輔助人類高效完成任務(wù)甚至全面替代人類工作方面潛力巨大，尤其是在無人系統(tǒng)中的應(yīng)用，將為未來戰(zhàn)場C4RSI等領(lǐng)域帶來深刻的變革。