地面裝備目標識別實驗與評價系統(tǒng)需求研究

于冠群

（北京特種車輛研究所，北京 100072）

0 引言

國防科技與武器裝備是軍民融合發(fā)展的重點領域。當前，軍地協(xié)同創(chuàng)新除了政策法規(guī)和運行機制滯后等宏觀制約因素外，地方科研力量參與軍用技術研發(fā)還面臨科研資源封閉等微觀隱形障礙，尤其自動目標識別等技術研發(fā)所需的目標環(huán)境素材數(shù)據(jù)，呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)緊缺、共享不足的局面。

1 國內(nèi)外現(xiàn)狀

目標環(huán)境素材數(shù)據(jù)是典型環(huán)境中各類傳感器及儀器對特定目標采集及測量的數(shù)據(jù)，包括可見光圖像、紅外圖像、雷達回波數(shù)據(jù)等，是開展目標自動識別和環(huán)境感知理解研究的物質(zhì)基礎，也是評價和篩選目標識別跟蹤算法的支撐手段。

歐美國家重視目標環(huán)境素材庫的建設，依托目標環(huán)境素材庫定期舉辦算法挑戰(zhàn)賽，促進相關研究發(fā)展及工程化優(yōu)秀算法。PASCAL數(shù)據(jù)庫以其高難度和專業(yè)性已經(jīng)成為計算機視覺領域的權威目標特征訓練庫和測試驗證平臺，其數(shù)據(jù)規(guī)模達2萬項，目標種類達20類，用于訓練自動目標識別所需要的目標特征，量化評估目標識別分類算法的性能［1］。

美國軍事傳感信息分析中心（www.sensiac.org）的SENSIAC目標識別數(shù)據(jù)庫是研究軍用目標識別的專用素材庫，包含型號傳感器，直接獲取軍事目標和典型環(huán)境場景的可見光圖像、中波紅外圖像、雷達數(shù)據(jù)以及標注信息。

圖1 美陸軍SENSIAC目標識別數(shù)據(jù)庫管理機制示意圖

美國軍事傳感信息分析中心（SENSIAC，Military Sensing Information Analysis Center）是國防部國防技術信息中心的直屬機構，為軍工企業(yè)和研究機構提供設計、研發(fā)、試驗、評價、升級自動目標識別等智能系統(tǒng)所需要的軍事傳感器信息，制定和修訂相關標準，如圖1所示。SENSIAC目標環(huán)境素材庫是其重要產(chǎn)品。在管理機制上，軍種研發(fā)工程司令部要求列入采辦名錄的傳感器廠商向該中心提交各類場景環(huán)境中采集到的目標原始數(shù)據(jù)。軍事傳感分析中心負責該素材庫的標準制定、數(shù)據(jù)標注、運行維護和數(shù)據(jù)更新等工作。由于信息敏感性，用戶需要在線填寫申請表，經(jīng)過審查之后有償使用。

國內(nèi)科研機構對于目標環(huán)境素材需求十分迫切。在原總裝備部電子信息基礎部技術基礎局領導下，航天二院某所等單位，針對導彈與衛(wèi)星等目標，探索了以目標特性數(shù)據(jù)采集、目標模型構建為核心的目標復現(xiàn)途徑［2-3］，如下頁圖2所示。

現(xiàn)有目標特性數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)獲取途徑是利用光學、電磁等計量儀器得到目標的光譜分布、電磁散射輻射等特性數(shù)據(jù)，構建出目標表征模型、大氣衰減透射模型，利用實測數(shù)據(jù)對各類模型進行校核驗證，經(jīng)過反復修正，提高目標表征模型、傳播模型和傳感器探測模型的置信度，最終利用仿真工具軟件和半實物復現(xiàn)手段等，生成目標數(shù)據(jù)（如虛擬雷達回波數(shù)據(jù)、虛擬熱像合成數(shù)據(jù)等），為目標識別系統(tǒng)的研制提供規(guī)?；瘶颖?。在應用層面上，要求必須事先構建其傳感器的探測機理模型。

現(xiàn)有目標特性數(shù)據(jù)庫建設，以目標模型和環(huán)境模型構建為核心，以數(shù)字仿真或物理復現(xiàn)的方式，提供了航天器、飛機、艦船等目標識別算法研究所需要的大量樣本數(shù)據(jù)，推動了海、空軍的探測和制導技術的發(fā)展。但是，存在以下不足：

圖2 現(xiàn)有目標特性數(shù)據(jù)庫技術途徑和誤差積累示意圖

一是數(shù)據(jù)生成模式。以仿真手段生成目標表觀數(shù)據(jù)，作為目標識別研究的樣本數(shù)據(jù)，由于模型存在系統(tǒng)誤差，經(jīng)過仿真輸出的數(shù)據(jù)，誤差將進一步放大，如圖2所示。在海、空等純凈背景下，仿真數(shù)據(jù)尚能滿足目標識別研究的應用，但是在地面等復雜環(huán)境中，環(huán)境與目標相互作用復雜，建模仿真難以適應地面目標識別和環(huán)境感知系統(tǒng)的研制需求。

二是數(shù)據(jù)管理方式。該數(shù)據(jù)庫滿足了型號任務的數(shù)據(jù)管理需求，數(shù)據(jù)庫設計上，沒有考慮目標裝備體系、戰(zhàn)場環(huán)境體系等需求，型號數(shù)據(jù)之間相互隔離。

三是數(shù)據(jù)獲取途徑。利用仿真手段生成的目標表觀數(shù)據(jù)，依賴于傳感器模型的構建，若傳感器研制方不具備建模能力，則不能直接滿足最迫切的數(shù)據(jù)需求。

陸軍地面裝備戰(zhàn)場環(huán)境比天空和海洋更加復雜，沿用以模型構建為核心的目標表觀間接獲取方式，誤差積累將導致目標表觀的置信度大幅下降，導致目標識別的研究條件嚴重脫離實際作戰(zhàn)環(huán)境。模型構建的時間成本也不能忽視。在工程研制中，目標搜索和跟蹤技術的相關承研單位自行采集目標數(shù)據(jù)素材，受限于研制周期，數(shù)據(jù)充分性不足；數(shù)據(jù)管理機制缺失，目標環(huán)境素材僅作為研制任務中的過程文件，跨項目、跨單位、跨部門不具備數(shù)據(jù)共享條件，數(shù)據(jù)丟失風險極大；對于地方研究機構，不能獲取典型環(huán)境中的目標素材數(shù)據(jù)，難以逾越數(shù)據(jù)“隱形門檻”。因此，迫切需要以陸軍未來戰(zhàn)場生存環(huán)境為著眼點，以陸軍裝備傳感器體系和陸軍戰(zhàn)場典型目標環(huán)境為立足點，開展地面目標環(huán)境素材采集及標準制定、識別感知實驗評價系統(tǒng)建設，扭轉研制過程中目標環(huán)境素材缺失、數(shù)據(jù)管理混亂和數(shù)據(jù)應用不足的現(xiàn)狀，加強數(shù)據(jù)共享，打破軍民融合技術研發(fā)壁壘，為擇優(yōu)提供競技平臺。

2 必要性分析

2.1 技術發(fā)展而目標素材緊缺

目標檢測與識別算法研究，是解決跟蹤、分割、場景理解等其他復雜視覺問題的基礎，涉及到計算機視覺、模式識別、機器學習等眾多專業(yè)領域。隨著智能化和無人化發(fā)展，陸軍裝備面臨復雜場景中的目標識別和戰(zhàn)場環(huán)境理解問題，首要確定傳感器數(shù)據(jù)中什么位置存在物體（檢測問題），或者存在什么物體（識別問題）。目標檢測主要是進行目標狀態(tài)初始化，目標跟蹤是在目標檢測基礎上，根據(jù)傳感器最新的觀測數(shù)據(jù)，對于目標的狀態(tài)進行估計。

基于前景目標建模的方法適用于地面突擊裝備火控系統(tǒng)、自尋的導彈和地面無人系統(tǒng)所面臨的動態(tài)場景目標檢測和識別問題。這里方法通?？煞譃殡x線訓練和在線檢測識別兩個階段。離線訓練階段中，需要利用大量帶有標注信息的目標環(huán)境素材數(shù)據(jù)（標注出目標和背景的位置、邊界框和類別等），進行特征表達的抽象，即得到目標或背景的表觀模型，再進行分類器訓練，得到分類器模型。在線檢測識別中，在多個尺度上，使用表觀模型在傳感器數(shù)據(jù)上進行掃描，并利用分類器模型對其進行分類，從而判斷是否為前景目標（或者屬于目標的置信度），如下頁圖3所示。

圖3 前景建模目標檢測識別程序框架圖

目前，國際上公開發(fā)布了諸多目標識別跟蹤領域的訓練和評測數(shù)據(jù)集，國內(nèi)研究團隊依托國外數(shù)據(jù)庫的支撐和算法挑戰(zhàn)賽的促進，取得了較大進步，然而，針對軍事領域及特定傳感器應用，尤其是多頻譜傳感器融合目標識別等問題研究，還處于起步階段，研究團隊也沒有廣泛參與進去，很大程度上是目標環(huán)境素材數(shù)據(jù)缺失所致。

2.2 算法眾多而篩選平臺缺失

目標識別已經(jīng)成為裝備智能化發(fā)展的要求。據(jù)美國《防務技術》網(wǎng)站2014年6月18日報道，美軍為第五代戰(zhàn)機F-35研發(fā)了目標庫，能夠快速識別敵方戰(zhàn)機。F-35上的傳感器包括主動相控陣雷達、分布式孔徑系統(tǒng)（可融合6個不同方向的攝像機信息），可利用光電瞄準系統(tǒng)識別細微的目標，進行搜索和跟蹤。目標庫驅(qū)動計算機融合和處理各種傳感器信息，降低飛行員的工作負荷，幫助飛行員在世界特定空域辨識敵方飛機，并可根據(jù)新的威脅更新目標數(shù)據(jù)信息。國內(nèi)在開展目標自動搜索識別技術研究和工程化中面臨以下3個窘境：

一是算法種類眾多，技術動態(tài)發(fā)展。目標檢測、跟蹤、識別問題是人工智能和感知理解研究領域的研究熱點，從20世紀60年代起，算法蓬勃發(fā)展，算法種類眾多。目標識別從模板匹配到詞包模型、深度學習模型；目標跟蹤從均值漂移發(fā)展到卡爾曼濾波、粒子濾波。隨著硬件計算能力的提升，近些年涌現(xiàn)出許多新的算法及并行優(yōu)化處理算法，極大地豐富了相關問題的解決途徑。

二是代碼實現(xiàn)成本大，工程化風險高。算法是軟件重要的技術途徑選擇，在眾多算法中，軍工廠商依靠自身的研發(fā)力量，針對特定問題（目標識別和跟蹤），進行算法代碼實現(xiàn)和工程化，將花費大量的時間和智力成本。

隨著工程化程度的提高，如圖4所示，技術途徑（算法篩選）的研制風險也逐步放大，如果樣機的外場實測效果不佳，重新調(diào)整技術途徑，將大幅增加研制成本，因此，需要重視算法篩選和工程實現(xiàn)，謹慎做出樣機研制的決策。

圖4 目標識別軟件系統(tǒng)各階段研制風險示意圖

三是篩選機制不合理，局限性較大。與傳統(tǒng)武器系統(tǒng)的流程管理和交互類軟件不同，目標識別和跟蹤等感知理解軟件是自尋的彈藥和無人系統(tǒng)的功能核心和效能關鍵，是武器系統(tǒng)智能化的本質(zhì)屬性和終極體現(xiàn)，算法質(zhì)量決定軟件性能。目前這種閉門造車的算法篩選機制，受到研發(fā)人員技術視野局限和編程能力個體差異的影響，將阻礙優(yōu)秀算法的工程化應用。

破解上述問題，論證部門和軍工廠商應該廣泛吸納全社會科研力量的智慧，通過算法競爭的方式優(yōu)化技術途徑選擇。然而，缺少目標環(huán)境素材庫及實驗評價系統(tǒng)的支撐，這條道路現(xiàn)在還走不通。

2.3 環(huán)境復雜而驗證數(shù)據(jù)不足

地面戰(zhàn)場環(huán)境復雜度遠高于海、空環(huán)境，地面裝備觀瞄搜索、偵察監(jiān)視和精確制導等傳感器“地-地”、“低空-地”觀測獲取的目標數(shù)據(jù)，比“空-空”、“地-空”觀測要復雜得多，目標識別難度更大。未來陸軍將面臨“戰(zhàn)場信息超飽和”帶來的挑戰(zhàn)，乘員需要接收和處理各類傳感器所生成的大量戰(zhàn)場數(shù)據(jù)，信息處理能力不足將直接阻礙戰(zhàn)斗力的生成。

在研制過程中，還存在以下兩個問題：

一是新一代火控和偵察系統(tǒng)在研制過程中，自動目標識別算法研發(fā)需要大量目標環(huán)境素材進行特征訓練和調(diào)試驗證，分系統(tǒng)承研單位調(diào)動裝備的能力不足（通常在整車廠商跑車過程中采集數(shù)據(jù)），并且全面獲取裝備的目標數(shù)據(jù)需要跨地域、跨天候、乃至跨季節(jié)，受到研制進度的限制，往往擇一二而為之，驗證素材的充分性不足，目標環(huán)境影響因素考慮不周，目標識別算法的普適性不高。

二是精確制導武器在研制過程中，實彈考核靶場背景單一，不能全面覆蓋制導武器面臨的實際作戰(zhàn)環(huán)境，諸如城市、森林等標準靶場以外的環(huán)境不能得到（也不允許）實彈驗證，并且實際戰(zhàn)場條件中目標受到不同程度的干擾和遮擋，武器研制與實戰(zhàn)使用存在較大差距。以往研制表明，在整個研制周期中，制導武器的飛行控制模塊性能率先進入穩(wěn)定，命中精度主要取決于導引頭跟蹤模塊，其核心是跟蹤算法對于復雜環(huán)境中的適用性，目前型號研制急需標準靶場以外的目標環(huán)境素材支撐。

目標環(huán)境素材庫作為基礎科研條件，投入大，見效慢，國內(nèi)科研力量缺少相關建設的積極性。軍用目標識別和環(huán)境感知研究只能依賴外場試驗中零星的數(shù)據(jù)積累，或者從互聯(lián)網(wǎng)上零散摘取目標圖像和視頻，各自為政，數(shù)據(jù)不完整，驗證不系統(tǒng)。目標環(huán)境素材庫的標準不統(tǒng)一，識別跟蹤性能的量化評價也不充分，嚴重制約了陸軍裝備在目標識別和跟蹤等關鍵領域的技術水平。

軍事領域目標環(huán)境素材庫只能依靠自身力量建設，有必要針對陸軍目標環(huán)境數(shù)據(jù)的統(tǒng)管模式、傳感器體系、采集手段、數(shù)據(jù)標注方法和工具、數(shù)據(jù)庫建設進行研究，并在規(guī)模化數(shù)據(jù)集的基礎上，對各類目標環(huán)境進行特征提取和分析。

3 系統(tǒng)使命與初步方案

地面目標識別感知實驗評價系統(tǒng)，將扭轉陸軍目標環(huán)境素材數(shù)據(jù)缺失、目標特征研究不足的現(xiàn)狀，直接應用于論證階段的技術路線選擇和技術成熟度評價、研制階段的實驗測試、驗收階段的補充外場試驗，將引領陸軍裝備自動目標識別和跟蹤技術的發(fā)展及工程化應用，推進陸軍新型裝備發(fā)展和新質(zhì)戰(zhàn)斗力生成。

3.1 系統(tǒng)使命

在自尋的武器和地面無人裝備的系統(tǒng)組成中，軟件將扮演不僅僅是流程固化和界面交互等輔助角色，而是智能化武器裝備本質(zhì)屬性，軟件性能將決定武器效能的發(fā)揮。地面目標識別感知實驗評價系統(tǒng)將直接服務于裝備論證和驗收，為各類科研力量參與軍工科研提供數(shù)據(jù)保障和競技平臺，如圖5所示。

一是作為武器裝備論證的技術篩選平臺。論證方通過目標識別感知實驗與評價系統(tǒng)，在規(guī)?；瘮?shù)據(jù)基礎上，根據(jù)不同目標和環(huán)境，劃分任務復雜度，發(fā)布專項任務實驗數(shù)據(jù)包和參考指標，擴大軍民融合科研力量參與軍事目標識別感知算法等基礎研究范圍，在量化評價基礎上，確定演示樣機的技術途徑。

二是作為軍民融合科研的實驗和競技平臺。實驗子系統(tǒng)的規(guī)?；繕谁h(huán)境素材數(shù)據(jù)，使得不具備外場目標數(shù)據(jù)獲取能力的地方研究機構能夠參與軍事目標識別和環(huán)境感知相關算法研發(fā)；在研制前期的算法篩選階段，通過目標環(huán)境素材數(shù)據(jù)倒逼算法的復雜環(huán)境適應性；通過評價子系統(tǒng)的算法擇優(yōu)確定裝備研制過程中目標識別和環(huán)境感知的技術途徑，充分發(fā)揮地方科研力量的算法開發(fā)優(yōu)勢和軍工廠商的工程化優(yōu)勢，相得益彰。

圖5 系統(tǒng)使命任務示意圖

三是作為型號驗收試驗的補充測試平臺。靶場自然環(huán)境單一，不能全面覆蓋武器裝備戰(zhàn)場環(huán)境，尤其是城市和森林等不具備實彈試驗條件，本系統(tǒng)將解決驗收環(huán)節(jié)中考核與實戰(zhàn)的脫節(jié)。

3.2 初步方案

根據(jù)國內(nèi)外現(xiàn)狀和陸軍面臨的實際戰(zhàn)場環(huán)境，確定實驗和評估系統(tǒng)的數(shù)據(jù)以型號傳感器直接采集為主，避免模型構建和仿真復現(xiàn)所帶來的系統(tǒng)誤差和模型置信度不足的問題，為自動目標識別系統(tǒng)研制提供直接數(shù)據(jù)，如圖6所示。

圖6 實驗系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源對比圖

系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集、實驗和性能評價3個部分，如圖7和圖8所示。

3.2.1 數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)

圖7 實驗與評價系統(tǒng)組成框圖

圖8 系統(tǒng)應用示意圖

目標數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)針對型號傳感器的數(shù)據(jù)格式和傳輸協(xié)議，通過數(shù)據(jù)采集支持設備和工具軟件，實現(xiàn)型譜內(nèi)傳感器的目標數(shù)據(jù)批量采集。

3.2.2 實驗子系統(tǒng)

在原始目標環(huán)境素材數(shù)據(jù)基礎上，按照目標標注規(guī)范，通過目標數(shù)據(jù)標注工具軟件，由人員進行統(tǒng)一格式的目標真值信息（Groundtruth）標注。目標原始數(shù)據(jù)和標注信息作為數(shù)據(jù)項存入數(shù)據(jù)庫。任務數(shù)據(jù)發(fā)布工具根據(jù)需求，將原始目標數(shù)據(jù)和目標標注數(shù)據(jù)生成不同的“訓練數(shù)據(jù)包”，根據(jù)資質(zhì)類別，發(fā)布給相應社會科研力量。

3.2.3 性能評價子系統(tǒng)

性能評價子系統(tǒng)提供源代碼框架和編寫指南，社會科研力量以該框架開發(fā)自動目標識別和跟蹤等算法，通過提交工具，交由評價系統(tǒng)進行量化評估，得出識別反應時間、準確率、虛警率、跟蹤精度等量化性能結果。

在規(guī)?；繕谁h(huán)境素材數(shù)據(jù)集的基礎上，目標識別實驗與評價系統(tǒng)，以數(shù)據(jù)共享、接口開放、評價透明的原則，廣泛汲取算法發(fā)展的最新成果，擇優(yōu)目標特征提取、目標識別和跟蹤算法，將各類目標的視覺特征、雷達回波特征等與目標原始數(shù)據(jù)進行關聯(lián)，并存入數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫將留有擴展接口，包括：三維可視化模型、動力學模型、地形環(huán)境模型、植被模型、傳感器模型等。

美軍SENSIAC目標庫在獲取目標裝備受到限制時，通過制作目標模型，如圖9所示，在仿真環(huán)境中衍生出目標在各種傳感器中的觀測信息。這種方法的前提是構建傳感器模型和自然環(huán)境模型，同時掌握對手裝備的一些關鍵參數(shù)作為仿真系統(tǒng)的假設條件。本系統(tǒng)也將為此類目標留有擴展數(shù)據(jù)接口。

美軍還利用聯(lián)合軍演、防務展覽等時機，直接獲取對手裝備的目標環(huán)境數(shù)據(jù)，在已有目標識別技術研究的基礎上，迅速擴展應用，如圖10所示。

圖10 美國SENSIAC數(shù)據(jù)庫的俄制裝甲裝備

4 結論

地面裝備目標識別實驗與評價系統(tǒng)的建設將扭轉目標識別系統(tǒng)研發(fā)過程中基礎數(shù)據(jù)缺失和管理混亂的現(xiàn)狀，以目標環(huán)境素材數(shù)據(jù)為基礎的實驗評價系統(tǒng)，將破除社會科研力量參與軍用技術研發(fā)的隱形門檻，有利于擴展技術視野，促進優(yōu)良算法在武器裝備上的工程化應用。