無人機多目標偵察關鍵技術分析

無人機具有機動性高、生存能力強、無人員傷亡風險等優勢，成為現代偵察體系中不可或缺的重要力量。特別是在執行多目標偵察任務時，無人機攜帶多種傳感器，對復雜環境下多目標進行偵察與監視，及時為決策者提供實時、準確的感知信息。

多目標探測與識別技術

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

多目標探測與識別過程

多目標探測與識別過程包括數據采集、數據預處理、特征提取、目標檢測、目標識別、數據結果融合六個關鍵步驟。其中，數據采集是指多種傳感器采集目標信息；數據預處理去除噪聲，提高數據質量；特征提取則是系統從經過預處理的數據中提取有用的信息；基于系統提取的目標特征，目標探測與識別實現目標屬性判斷和定位；數據結果融合是指系統整合多源傳感器數據，提高探測與識別的準確性和魯棒性。

數據采集

數據采集是無人機實現多目標探測與識別的前提條件，具體包含數據同步、數據校準、數據關聯三個步驟。數據同步和數據校準是確保不同傳感器采集的數據在空間、時間維度上保持一致的關鍵步驟；數據關聯將來自不同傳感器的數據進行匹配和對應，以找出特定時間、特定空間內同屬于某個目標的數據，形成完整的數據集。

數據預處理

數據預處理是無人機多目標探測與識別過程中的一個重要環節，可以去除雷達點航跡等結構化數據中的噪聲、異常值、缺失值等不利因素，提高圖像、影像和結構化數據的質量。它直接影響后續數據分析、模型訓練及結果預測的準確性和效率。

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

受測量設備誤差、電磁對抗干擾、通信中斷等因素影響，雷達點航跡、AIS點航跡等數據存在缺失、異常、噪聲、重復等問題。處理這些問題的常用手段包含數據濾波、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偵察任務中扮演著至關重要的角色。它將圖像、影像、點航跡等信息中有用的數據轉化為人類或計算機可以理解的信息，為后續目標檢測與識別提供基礎數據支持，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顏色、紋理、形狀等視覺特征來提取目標特征，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.基于深度學習的特征提取方法

該方法旨在建立合理的神經網絡結構，然后采用自動學習方式，從圖像、影像和點航跡等數據中提取特征，無需人工設計特征提取器，具有較強的魯棒性和判別能力。它包含卷積神經網絡、自編碼器、深度信念網絡、Transformer網絡等典型方法。

目標檢測

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

目標識別

目標識別是計算機對無人機獲取的可見光數據、紅外數據、AIS點航跡、雷達點航跡等信息中的目標特定屬性、類型進行自動判別和分類的過程。計算機自動從不同數據源中提取顏色、紋理、形狀、行為規律等目標特征信息，并與預定義模板或數據庫中的樣本進行比對，實現目標準確識別。常用的目標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、可見光數據、紅外數據等信息中的相似顏色、紋理、形狀等特征所組成的連通區域進行分析，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據中搜尋與已知模板相匹配的區域或者規律來識別目標。該方法簡單直觀，但對圖像、影像或模板的變化較為敏感。

3.深度學習法

隨著深度學習技術的發展，卷積神經網絡（CNN）等模型在目標識別中得到廣泛應用。深度學習模型能夠自動從大量數據中學習目標的特征表現，無需人工設計特征提取器，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習的目標識別方法。

數據結果融合

數據結果融合是一種整合多源數據、檢測與識別結果的技術，能夠提高偵察系統的整體性能。它可分為數據級融合、特征級融合和決策級融合三個等級。

數據級融合是系統直接匯總無人機傳感器采集的點航跡、圖像、影像等原始數據，然后統計和分析這些數據。優點是，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據級融合方法。

特征級融合是系統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。優點在于，它實現了海量信息壓縮，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、加權融合、主成分分析、典型關聯分析、注意力機制等典型方法均為特征級融合方法。

決策級融合是系統對各種傳感器采集的同一目標信息進行獨立處理后，形成初步決策結果，然后對這些初步結果進行融合處理，從而得到供決策者使用的數據。貝葉斯準則法、DempsterShafer證據理論法、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。

多目標跟蹤技術

多目標跟蹤技術是一種可持續跟蹤復雜環境下多個目標的重要技術，廣泛應用于無人機目標偵察、海上目標態勢感知等多個領域。由多目標探測與識別過程所涉及的實現步驟可以看出，多目標探測與識別技術是多目標跟蹤技術的基礎。無人機只有在準確找到目標后，才能開始跟蹤目標。

多目標跟蹤過程

數據關聯

數據關聯主要包括特征提取和目標關聯。特征提取是系統從傳感器所檢測的目標數據中提取目標位置、速度、加速度、外觀等特征信息。后續的目標關聯和狀態估計將使用這些特征信息。而目標關聯是各種目標關聯算法確定不同傳感器在不同時間所探測的目標是否屬于同一個目標。常用的關聯算法包括最近鄰法、全局最近鄰法、聯合概率數據關聯法、多假設跟蹤法等。

狀態估計與更新

目標狀態估計與更新是多目標跟蹤過程的核心步驟，也是目標跟蹤系統實現連續、準確跟蹤的核心環節。根據數據關聯結果和無人機多源傳感器檢測的數據，狀態估計算法結合目標運動模型和測量模型對目標位置、速度和加速度等狀態變量進行準確估計。當收到新的傳感器數據時，該算法使用這些新數據更新跟蹤序列中的目標狀態，還可能重新關聯目標。卡爾曼濾波、粒子濾波等算法均為狀態估計算法。

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，能確保無人機目標跟蹤系統的準確性。因此，它的作用至關重要。軌跡初始化是目標跟蹤的第一步，為后續目標狀態估計和更新提供基礎支持。當算法首次檢測到目標時，會根據目標位置、速度等初始狀態變量，以及目標類別、外形尺寸等屬性信息，形成一條初始化目標軌跡。隨著目標在連續圖像、影像序列中的移動，算法根據目標位置、速度、加速度等狀態變量，以及可能的其他屬性信息，不斷更新目標軌跡。當目標離開跟蹤區域或傳感器長時間未探測到目標時，算法根據目標消失的時間閾值、軌跡長度等參數來決定目標軌跡是否需要終止。一旦算法確定目標軌跡需要終止，會從跟蹤軌跡列表中刪除即將終止的軌跡，并釋放相關資源。在整個跟蹤過程中，算法會維護和更新目標軌跡信息，當多個軌跡被判定為同一目標的軌跡時，算法需要不斷處理軌跡合并；當單條軌跡被誤判為多個目標的軌跡時，算法需要進行軌跡分離處理，以確保跟蹤系統的穩定性和準確性。

技術挑戰

多源傳感器集成技術面臨的挑戰

為執行偵察任務，無人機需要集成光電設備、紅外熱成像儀、合成孔徑雷達、激光雷達等種類繁多、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、更準確的目標信息是一個技術挑戰。

數據融合與處理技術面臨的挑戰

數據融合與處理技術難度大。多源數據融合與處理需要高效、準確的算法支持。由于不同傳感器的數據格式、精度和噪聲水平不同，數據如何實現無縫融合和高效處理，以確保信息的實時性和準確性也是一個重要挑戰。另外，多源傳感器數據同步和校準也是一個難題，需要高精度算法和設備支持。

目標檢測、識別與跟蹤算法面臨的挑戰

多云、霧霾、雨、雪、光照變化等復雜環境將對目標檢測、識別精度，跟蹤效果產生嚴重影響。算法如何提高復雜環境下的魯棒性和適應性是一個亟待解決的問題。同時，當多個目標相互遮擋、交叉，速度發生變化時，算法需要具備強大的數據處理和決策能力。無人機如何選用合適的算法，以實現高效、準確的多目標跟蹤，也是一個技術挑戰。

技術展望

隨著傳感器、深度學習、數據融合與處理等技術的創新發展，無人機多目標偵察的準確性、魯棒性和實時性將不斷提高，軍事目標偵察任務將獲得更加高效、可靠的技術支持。未來，我們期待更多的創新性研究與應用成果不斷涌現，推動無人機多目標偵察技術進一步發展。