朱明明，雷 濤，夏娟娟，李 釗，張林媛，王健琪，路國(guó)華

（空軍軍醫(yī)大學(xué)軍事生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)系，西安710032）

0 引言

目前國(guó)際形勢(shì)復(fù)雜多變，有戰(zhàn)爭(zhēng)就必定有傷員，而現(xiàn)代大規(guī)模殺傷性武器的使用更是導(dǎo)致傷員大量增加。傷員搜救是以人為本的重要體現(xiàn)，更是戰(zhàn)時(shí)戰(zhàn)斗力的重要保障[1]。研究表明，陸地各種傷員受傷后因未被及時(shí)發(fā)現(xiàn)而死亡的占死亡總數(shù)的76.2%，快速找到傷員，可使傷員死亡率降低2/3，在戰(zhàn)場(chǎng)傷員搜救中更是有“白金10 min，黃金1 h”的救治理念[2-4]。然而，通往搜救現(xiàn)場(chǎng)的道路通常已被毀壞，且存在環(huán)境復(fù)雜危險(xiǎn)、搜索范圍大、人員分布不確定、人員特征不明顯等情況，加之救護(hù)人員數(shù)量有限，采用傳統(tǒng)的“一跟二看三問(wèn)四聽(tīng)五找”（搶救人員緊跟進(jìn)攻部隊(duì)；注意觀察戰(zhàn)斗員狀態(tài)；詢(xún)問(wèn)輕傷員，了解傷員分布情況；傾聽(tīng)聯(lián)絡(luò)信號(hào)傷員呼救聲；按照作戰(zhàn)方向?qū)ふ覀麊T）已經(jīng)無(wú)法快速并準(zhǔn)確搜索到受傷人員。如何快速有效地搜尋傷員成為戰(zhàn)場(chǎng)傷員救治的首要問(wèn)題，也是降低失蹤、死亡率的首要因素。

從技術(shù)發(fā)展特征和使用方式來(lái)看，傷員搜尋技術(shù)可分為約束式和無(wú)約束式。現(xiàn)有約束式救生裝備主要存在增加身體負(fù)荷、穿戴裝置使用不便及電磁兼容難以滿(mǎn)足武器裝備戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境要求等不足，對(duì)士兵戰(zhàn)斗力有所影響[5-7]。因此，未來(lái)傷員搜尋技術(shù)必將注重?zé)o約束式發(fā)展，利用人體生命特征進(jìn)行搜索，從而減輕傷員負(fù)擔(dān)。目前，國(guó)內(nèi)外無(wú)約束式搜尋技術(shù)主要采用無(wú)人機(jī)搭載RGB 高清相機(jī)和熱紅外成像儀進(jìn)行低空搜尋[8-10]，但在戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境戰(zhàn)士大多穿著迷彩服、處于偽裝條件下，依靠機(jī)載視覺(jué)載荷很難發(fā)現(xiàn)傷員。而熱紅外成像技術(shù)分辨力較差，受環(huán)境溫度影響較大，在戰(zhàn)場(chǎng)熱源較多、環(huán)境溫度大于30 ℃時(shí)，無(wú)法檢測(cè)到人體熱信號(hào)。多光譜目標(biāo)識(shí)別技術(shù)具有抗偽裝、抗干擾、實(shí)時(shí)等優(yōu)點(diǎn)[11]，因而其在戰(zhàn)場(chǎng)傷員搜尋中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

多光譜技術(shù)將成像信息從可見(jiàn)光（390～780 nm）范圍拓展到300～1 100 nm 波段，一般選擇其中4～10個(gè)特征光譜進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，通過(guò)目標(biāo)與背景光譜特性曲線之間的差別，提取特征將目標(biāo)識(shí)別出來(lái)[12]。小型無(wú)人機(jī)搭載多光譜相機(jī)進(jìn)行低空巡航可實(shí)現(xiàn)小尺度高精度遙感監(jiān)測(cè)，因此在農(nóng)業(yè)、林業(yè)、生態(tài)環(huán)保等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。其主要原理是根據(jù)植被中葉綠素、水分等含量不同影響冠層群體的反射光譜變化，從而反演出區(qū)域內(nèi)植被的長(zhǎng)勢(shì)、病蟲(chóng)害、水分脅迫狀況[13]。目前，已有多款商用多光譜無(wú)人機(jī)用于農(nóng)業(yè)和環(huán)境監(jiān)察領(lǐng)域，例如大疆推出的精靈4 多光譜版和搭載Parrot sequoia 多光譜相機(jī)的Parrot bluegrass 無(wú)人機(jī)[14-15]。然而，此類(lèi)應(yīng)用都是大范圍區(qū)域化劃分，環(huán)境越復(fù)雜，目標(biāo)區(qū)域越小，種間相似度越高，識(shí)別精度越低。將現(xiàn)有商用多光譜無(wú)人機(jī)用于偽裝于叢林中的迷彩服傷員搜尋，會(huì)因迷彩服與叢林的相似度較高，很難準(zhǔn)確識(shí)別身著迷彩服的傷員?；诖?，本文提出一種無(wú)人機(jī)搭載多光譜的地面?zhèn)麊T識(shí)別技術(shù)，以解決叢林中迷彩服傷員搜尋的難題。

1 材料與方法

1.1 材料

1.1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

（1）ATP9100 便攜式地物光譜儀（奧譜天成）（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“ATP9100”），波長(zhǎng)范圍300～1 100 nm，CCD（charge-coupled device）探測(cè)器像素2 048，可測(cè)量輻照度、光譜強(qiáng)度、反射率、吸光度，光譜分辨力1.4 nm，波長(zhǎng)精度0.5 nm，信噪比＞800。使用ATP9100 分別對(duì)草地和迷彩服光譜強(qiáng)度、反射率信息進(jìn)行多次檢測(cè)采集，分析其光譜特性曲線，選取特征波段。

（2）M100 四旋翼無(wú)人機(jī)（DJI Matrice 100）（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“M100”），質(zhì)量2 355 g，最大起飛質(zhì)量3 600 g，可搭載有效載荷1 245 g；最大航行速度22 m/s，最大可承受風(fēng)速10 m/s，懸停精度垂直方向0.5 m、水平方向2.5 m，最大通信距離5 km，負(fù)載1 kg 時(shí)可懸停13 min。M100 作為無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)的主體，主要負(fù)責(zé)搭載MS600 型通用多光譜相機(jī)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“MS600”）和大疆禪思Zenmuse X3 云臺(tái)相機(jī)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“X3”）獲取遙感影像，為后續(xù)圖像處理提供了可靠基礎(chǔ)。

（3）MS600，可實(shí)現(xiàn)6 個(gè)通道光譜圖像數(shù)據(jù)的同步獲取，質(zhì)量?jī)H170 g，包括相機(jī)主機(jī)、下行光傳感器（downwelling light sensor，DLS）、GPS 模塊，通過(guò)灰板輻射定標(biāo)可獲得精確反射率數(shù)據(jù)。MS600 設(shè)計(jì)緊湊、體積小，采用標(biāo)準(zhǔn)化接口設(shè)計(jì)，便于與無(wú)人機(jī)快速集成。DLS 模塊可校正飛行過(guò)程中環(huán)境光的影響，為目標(biāo)識(shí)別提供可靠數(shù)據(jù)。

（4）X3，Sony Exmor R CMOS 影像傳感器，尺寸為1/2.3 in（1 in=25.4 mm），焦距3.57 mm，像素4 096×2 160。X3 主要提供無(wú)人機(jī)飛行時(shí)的高空視野，方便更精準(zhǔn)地獲取多光譜圖像信息，也可對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行可見(jiàn)光圖像拍攝，用于后期識(shí)別圖像與原始可見(jiàn)光圖像的對(duì)比。

1.1.2 實(shí)驗(yàn)對(duì)象及環(huán)境

由于林地迷彩服與叢林環(huán)境相似度較高，與城市迷彩服和荒漠迷彩服相比較，其多光譜識(shí)別難度最大。因此，本研究選擇實(shí)驗(yàn)對(duì)象為林地迷彩服，對(duì)其進(jìn)行多光譜識(shí)別，實(shí)驗(yàn)環(huán)境為草地環(huán)境（以馬蹄金等雜草為主）。

1.1.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

為方便數(shù)據(jù)采集、簡(jiǎn)化實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，?shí)驗(yàn)設(shè)定為草地環(huán)境下對(duì)林地迷彩服的識(shí)別，具體設(shè)計(jì)如圖1所示。首先，設(shè)定多光譜數(shù)據(jù)的采集條件，然后對(duì)識(shí)別目標(biāo)和環(huán)境進(jìn)行光譜強(qiáng)度和反射率數(shù)據(jù)采集，根據(jù)光譜曲線篩選特征譜段，再根據(jù)篩選的特征譜段選擇合適的多光譜相機(jī)。其次，根據(jù)選擇的多光譜相機(jī)搭建無(wú)人機(jī)多光譜遙感平臺(tái)，在飛行高度100 m時(shí)進(jìn)行多光譜圖像采集，對(duì)采集圖像采用圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、輻射定標(biāo)等方法，生成一張16 bit TIFF格式的六合一反射率數(shù)據(jù)全景圖。最后，將全景圖像嵌入目標(biāo)識(shí)別模型，結(jié)合篩選的光譜指數(shù)和紋理特征構(gòu)建決策樹(shù)算法，設(shè)置合理閾值，進(jìn)行迷彩目標(biāo)識(shí)別。

圖1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)示意圖

1.2 方法

1.2.1 數(shù)據(jù)采集條件設(shè)定

為保證實(shí)驗(yàn)的嚴(yán)謹(jǐn)和測(cè)量的準(zhǔn)確性，在光線較強(qiáng)時(shí)段（11：00—14：00）、高度50 cm、垂直方向進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，每組數(shù)據(jù)采集時(shí)間控制在10 min 以?xún)?nèi)。實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)云層遮蔽等環(huán)境因素引起的光線變化對(duì)光譜強(qiáng)度影響較大，為減少天氣的影響，盡量選擇晴天無(wú)云的環(huán)境進(jìn)行測(cè)量，每隔0.5 h 校對(duì)1 次暗電流和標(biāo)定板參考光譜[16]。

1.2.2 多光譜遙感圖像采集

采集時(shí)間在11：00—14：00，天氣晴，微風(fēng)。在學(xué)校足球場(chǎng)進(jìn)行初步測(cè)試，測(cè)區(qū)面積為90 m×120 m，測(cè)區(qū)以黃綠相間草地為主，在草地上鋪設(shè)林地迷彩服偽裝成傷員。M100 飛行高度100 m，此時(shí)MS600 地面分辨力為6.25 cm，幅寬80 m×60 m。為方便拼接，采用自動(dòng)捕獲模式，重疊率觸發(fā)，航向重疊度80%，旁向重疊度75%，MS600 捕獲圖像最快間隔為1.5 s，則M100 航行速度可設(shè)置為8 m/s，最快6 s 可完成圖像捕獲。在M100 高度100 m 處使用X3 對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行拍攝，分別用X3 和多光譜進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。

1.2.3 識(shí)別率測(cè)試

為了測(cè)量無(wú)人機(jī)搭載多光譜識(shí)別目標(biāo)的識(shí)別率，本研究使用4 套林地迷彩服，根據(jù)不同面積分別模擬立姿（約0.1 m2）、坐姿（約0.2 m2）、側(cè)臥（約0.35 m2）、俯臥（約0.6 m2）4 種姿態(tài)。將這4 種姿態(tài)林地迷彩服放置在同一草地環(huán)境下，進(jìn)行8 次多光譜遙感圖像采集，經(jīng)圖像預(yù)處理后嵌入目標(biāo)識(shí)別模型，統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，計(jì)算識(shí)別率（模型識(shí)別出目標(biāo)數(shù)與目標(biāo)總數(shù)之比）。

1.2.4 數(shù)據(jù)處理

1.2.4.1 圖像配準(zhǔn)

MS600 每次曝光可生成6 幅選定波段的單波段影像，此階段主要是將此6 幅單波段圖像合成1 個(gè)TIFF 格式的光譜強(qiáng)度數(shù)據(jù)文件，合成后每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的是一串由6 個(gè)元素組成的光譜強(qiáng)度數(shù)組，為圖像拼接做準(zhǔn)備。首先選擇5～10 組具有代表性的圖像，根據(jù)相機(jī)參數(shù)（像元大小、焦距、校驗(yàn)?zāi)Ｐ虰rown 等）完成內(nèi)定向，此步驟可對(duì)獲取的多光譜影像進(jìn)行降噪處理，檢驗(yàn)圖像的完整性，并計(jì)算出每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的GPS 坐標(biāo)信息。然后進(jìn)行空中三角測(cè)量自動(dòng)轉(zhuǎn)點(diǎn)，選取特征點(diǎn)，在圖像拼接時(shí)將相鄰圖像間的特征點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)即可完成圖像拼接，匹配完成后，刪除粗差點(diǎn)。輸出虛擬相機(jī)參數(shù)（包含航高等信息），根據(jù)虛擬相機(jī)參數(shù)對(duì)多光譜影像中不同光譜通道的圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，生成六合一的TIFF 格式光譜強(qiáng)度_Multi 數(shù)據(jù)文件。

1.2.4.2 圖像拼接

使用無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)進(jìn)行傷員搜救具有低成本、高速、實(shí)時(shí)、易于獲取等優(yōu)勢(shì)，但是由于無(wú)人機(jī)飛行高度低、攝像機(jī)視場(chǎng)角度小等原因，單幅圖像覆蓋面積小，需采集多幅圖像進(jìn)行拼接，以獲取全景圖像。獲取全景圖像是為了更好地觀察傷員分布情況以及周?chē)h(huán)境情況，為決策者提供決策依據(jù)，方便組織救援力量及規(guī)劃救援路線。此外因?yàn)閱畏鶊D像幅寬較小，相鄰2 幅圖像之間的重疊度約80%，如果對(duì)每單幅圖像進(jìn)行逐一傳輸識(shí)別，會(huì)大大增加冗余度和計(jì)算量，且無(wú)人機(jī)遙感影像在運(yùn)動(dòng)中獲取，經(jīng)過(guò)圖像拼接可糾正圖像中的模糊點(diǎn)。圖像配準(zhǔn)完成后，同步進(jìn)行空中三角測(cè)量和概略數(shù)字地表模型（digital surface model，DSM），完成從像空間坐標(biāo)到物空間坐標(biāo)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換，根據(jù)數(shù)字正射影像的空間分辨力和格網(wǎng)間距完成圖像拼接。

1.2.4.3 輻射定標(biāo)

對(duì)拼接后的單幅影像進(jìn)行輻射定標(biāo)，依次添加灰板原始圖像，通過(guò)輻射校正，將多光譜影像的灰度值轉(zhuǎn)換為目標(biāo)區(qū)域的反射率，處理結(jié)束后生成16 bit TIFF 格式六合一反射率數(shù)據(jù)。

1.2.4.4 目標(biāo)識(shí)別

將生成的16 bit TIFF 格式六合一反射率數(shù)據(jù)嵌入目標(biāo)識(shí)別模型，進(jìn)行自動(dòng)化識(shí)別與定位。為克服單波段篩選的盲目性，可通過(guò)波段間運(yùn)算構(gòu)建敏感光譜指數(shù)，增強(qiáng)目標(biāo)差異，最終構(gòu)建模型進(jìn)行目標(biāo)提取。對(duì)不同波段的反射率賦予不同的加權(quán)值，突出地物之間的差異，根據(jù)公式計(jì)算形成光譜指數(shù)；利用基于灰度共生矩陣的紋理計(jì)算作為輔助手段，幫助剔除用反射率無(wú)法區(qū)分的特征，如形狀、紋理特征等[17-18]。以光譜指數(shù)、紋理特征等參數(shù)為子節(jié)點(diǎn)構(gòu)建決策樹(shù)，設(shè)置合理閾值，完成目標(biāo)識(shí)別。

2 結(jié)果

2.1 特征光譜波段篩選

林地迷彩服與草地環(huán)境光譜曲線如圖2 所示。

分析光譜反射率曲線可知，林地迷彩服在400～500 nm 波段與草地環(huán)境光譜曲線走勢(shì)一致，反射率較低且難以區(qū)分。550～560 nm 波段草地環(huán)境光譜曲線出現(xiàn)一個(gè)由葉綠素引起的反射峰，反射率遠(yuǎn)大于林地迷彩服，可作為輔助識(shí)別的有效手段。660～690 nm波段草地環(huán)境對(duì)光的反射率較低，有一個(gè)吸收峰，林地迷彩服反射率較高。710 nm 處草地環(huán)境反射率急劇上升并迅速達(dá)到頂峰，出現(xiàn)高反射率平臺(tái)，此波段林地迷彩服與草地環(huán)境對(duì)比度高，特征明顯，可作為特征識(shí)別。通過(guò)以上分析及初步論證，選取波段為綠波段、紅波段、紅邊波段、近紅外波段，詳見(jiàn)表1，可識(shí)別出草地環(huán)境中的林地迷彩服。

表1 擬選取林地迷彩服識(shí)別特征波段單位：nm

2.2 數(shù)據(jù)處理結(jié)果

2.2.1 可見(jiàn)光目標(biāo)識(shí)別

無(wú)人機(jī)航高100 m 時(shí)，從X3 拍攝的目標(biāo)區(qū)域圖像很難看出偽裝傷員，林地迷彩服在草地背景下的隱蔽性較好，目視識(shí)別效果不理想。經(jīng)過(guò)圖像處理，調(diào)節(jié)對(duì)比度和亮度到最佳視覺(jué)效果，如圖3 所示，可看出迷彩服大致輪廓。

圖3 圖像處理后的X3 云臺(tái)相機(jī)拍攝影像

2.2.2 多光譜目標(biāo)識(shí)別

無(wú)人機(jī)航高100 m 時(shí)，MS600 拍攝的目標(biāo)識(shí)別結(jié)果如圖4 所示，圖中紅色十字標(biāo)記處即為自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)位置。每張圖片都自帶GPS 定位信息，標(biāo)定位置為圖像的中心點(diǎn)GPS 位置，再根據(jù)地面分辨力每個(gè)像元的尺寸可算得每個(gè)像素點(diǎn)的GPS 定位信息。自動(dòng)識(shí)別算法可有效提取迷彩偽裝人員所在位置，但存在少許識(shí)別誤差，當(dāng)林地迷彩服面積≤0.1 m2時(shí)，多光譜無(wú)法識(shí)別林地迷彩服。進(jìn)行8 次多光譜遙感圖像采集，經(jīng)統(tǒng)計(jì)計(jì)算可得多光譜識(shí)別林地迷彩服的識(shí)別率為80%±6%（均值±標(biāo)準(zhǔn)差）。

圖4 林地迷彩服的多光譜目標(biāo)識(shí)別結(jié)果

3 討論

與現(xiàn)有傷員識(shí)別技術(shù)相比，本文提出的方法基于多光譜識(shí)別技術(shù)，可有效彌補(bǔ)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下可見(jiàn)光和紅外熱成像技術(shù)的不足。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析找到合理的偽裝識(shí)別特征波段，結(jié)合篩選的指數(shù)和紋理特征，構(gòu)建決策樹(shù)算法，設(shè)置合理閾值，進(jìn)行迷彩目標(biāo)識(shí)別，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法可有效識(shí)別草地環(huán)境下的林地迷彩服。經(jīng)過(guò)查閱文獻(xiàn)，目前尚未發(fā)現(xiàn)利用多光譜識(shí)別傷員目標(biāo)的類(lèi)似研究，僅有針對(duì)偽裝網(wǎng)、營(yíng)地等大目標(biāo)進(jìn)行反偽裝偵查的研究[11，19]，而本文采用的多光譜識(shí)別技術(shù)可識(shí)別出0.2 m2小目標(biāo)的偽裝傷員。

本文提出的識(shí)別方法雖能實(shí)現(xiàn)草地環(huán)境下林地迷彩服的識(shí)別，但識(shí)別率還有待提升。當(dāng)林地迷彩服面積較小時(shí)，多光譜識(shí)別技術(shù)無(wú)法識(shí)別，分析可能由以下原因造成：（1）天氣復(fù)雜多變，天氣變化對(duì)光譜強(qiáng)度和反射率的影響較大。雖然已控制光譜數(shù)據(jù)采集和光譜遙感影像采集在晴天11：00—14：00 時(shí)間段，但每天的光線照度還是有所差別，后期將考慮采用相關(guān)環(huán)境補(bǔ)償算法。（2）測(cè)試背景與實(shí)驗(yàn)背景草地環(huán)境的光譜曲線有所差異，為實(shí)驗(yàn)結(jié)果帶來(lái)不確定性。此外，本次實(shí)驗(yàn)為簡(jiǎn)化實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，方便?shù)據(jù)采集，選用足球場(chǎng)作為實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地，但其背景單一，不能充分模擬戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境。在后續(xù)研究中，將逐步增加場(chǎng)地環(huán)境的復(fù)雜性，提高識(shí)別模型的可靠性。為了提升傷員識(shí)別的準(zhǔn)確率，可采用亞像素級(jí)的算法細(xì)化圖像細(xì)節(jié)，進(jìn)一步識(shí)別迷彩服上的血跡，還可定點(diǎn)拋投生物雷達(dá)模塊測(cè)量目標(biāo)的心率、呼吸和體動(dòng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行傷情感知[20-21]，為戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境處于偽裝下的傷員的識(shí)別提供實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。