肖力豪，李玉龍，卓越

（1.空軍預警學院，湖北 武漢 430019；2.95445 部隊，云南 大理 671000）

隨著時代的發(fā)展，空中目標識別技術(shù)也在不斷應用中呈現(xiàn)出了時代賦予的新特點，與人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等的結(jié)合，空中目標識別技術(shù)也在不斷完善和創(chuàng)新。但要知道，盡管目前空中目標識別技術(shù)已經(jīng)逐漸趨于完善，也仍然還有一些尚未解決的問題，例如，在復雜環(huán)境下空中目標識別技術(shù)的準確度和清晰度不穩(wěn)定、多樣化的目標檢測標準制定問題等，阻礙著空中目標識別技術(shù)的發(fā)展。要實現(xiàn)空中目標識別技術(shù)的進一步完善和更好應用，還有很長的路要走。

1 空中目標識別技術(shù)要點分析

1.1 空中目標識別技術(shù)的概念和應用

空中目標識別技術(shù)是指將圖像處理技術(shù)、傳感器技術(shù)、機器學習算法等綜合應用到無人機、民用軍用飛機等航空器上，以實現(xiàn)對地面目標的識別和分類。具體來說，就是航空器通過搭載在其上面的傳感器或攝像頭等智能設備來捕捉獲取到地面目標的影像數(shù)據(jù)，然后在借助各種圖像處理分析技術(shù)實現(xiàn)對地面目標的自動識別和分類等操作。

在實際空中目標識別技術(shù)的應用中，空中目標識別技術(shù)的實現(xiàn)要與特定的設備搭配才能發(fā)揮作用，如高清晰度攝像機、光學傳感器、紅外線探測器、激光雷達等。這些智能設備可以精準捕捉到地面目標的位置、形狀、大小、紋理等各種相關(guān)信息，并通過通信將捕捉到的圖像信息傳輸?shù)降孛婵刂普具M行下一步處理。空中目標識別技術(shù)可以借助技術(shù)工具實現(xiàn)地面目標的自動檢測識別，不僅可以減少人為收集數(shù)據(jù)出錯的概率，也可以節(jié)省人力在圖像收集方面的投入，極大地節(jié)省人力物力，目標識別的效率極大地得到了提高。此外，空中目標識別技術(shù)也可以方便地實現(xiàn)對具有較遠觀測距離或較高拍攝高度的目標的圖像捕捉，對于一些人力不能達的特殊環(huán)境，如山區(qū)、海洋等數(shù)據(jù)信息的獲取也有很大的幫助，有效地拓寬了可收集數(shù)據(jù)的范圍。

目前，空中目標識別技術(shù)已經(jīng)在多個領(lǐng)域得到了較為廣泛的應用。在城市規(guī)劃方面，空中目標識別技術(shù)通過攝像頭等搭載設備，可以較之前更加全面整體地獲取城市內(nèi)部的各種信息，可以準確地對建筑物、道路、公園等城市內(nèi)部各種元素信息，從而為城市各種特征和屬性的提取也提供了更加便捷的途徑。通過空中目標識別技術(shù)獲取到的城市信息可以給城市規(guī)劃者提供城市各個方面的全部信息，幫助城市規(guī)劃人員更好地了解城市的整體全貌以及發(fā)展趨勢和內(nèi)部細節(jié)，從而制定出更加科學合理的城市規(guī)劃方案。在城市交通規(guī)劃方面，空中目標識別技術(shù)可以實現(xiàn)對道路、橋梁等狀態(tài)的實時監(jiān)測和分析，從而根據(jù)獲取的信息及時發(fā)現(xiàn)道路、橋梁等交通信息，發(fā)現(xiàn)交通擁堵和隱患，并根據(jù)分析結(jié)果進行流量疏通調(diào)整和優(yōu)化。同時，還可以利用空中圖像數(shù)據(jù)對城市公共交通和道路網(wǎng)絡進行評估和改進，提高城市的交通運輸效率。在環(huán)境保護方面，空中目標識別技術(shù)也發(fā)揮了巨大的作用。在水質(zhì)檢測方面，借助遙感技術(shù)和傳感器技術(shù)，空中目標識別技術(shù)可以對水體進行監(jiān)測，通過監(jiān)測到的水質(zhì)數(shù)據(jù)，可以對水體污染狀況進行實時評估，從而為找出水質(zhì)變化的具體原因提供可靠數(shù)據(jù)支持，從而制定出更加有效的治理方案。同時，利用空中目標技術(shù)也可以檢測并分析植被、土壤等環(huán)境要素，獲得空中圖像數(shù)據(jù)，通過對植被環(huán)境圖像數(shù)據(jù)的提取分析獲得植物生長狀況，從而判斷出當前環(huán)境質(zhì)量，并為下一步的生態(tài)環(huán)境保護提供更加可靠可行的方案。在垃圾處理方面，空中目標識別技術(shù)可以通過對城市內(nèi)部的垃圾桶、垃圾站等設施進行實時監(jiān)測和分析，幫助城市管理者及時清理垃圾并維護城市衛(wèi)生環(huán)境。此外，空中目標識別技術(shù)還可以在環(huán)境應急響應中發(fā)揮重要作用，例如，對自然災害、環(huán)境污染事件等提供高分辨率的空中圖像數(shù)據(jù)，為應急響應工作提供支持。

1.2 空中目標識別關(guān)鍵技術(shù)

作為空中目標識別技術(shù)實現(xiàn)的基礎(chǔ)，圖像處理技術(shù)主要包括圖像增強、特征提取、邊緣檢測、目標分割、形態(tài)學處理、圖像拼接等技術(shù)，使用圖像處理可以幫助幫助將復雜的航拍數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可識別的目標。使用經(jīng)過圖像處理過后的圖像數(shù)據(jù)進行分析，可以進一步提高后續(xù)圖像處理的效率和準確性。圖像增強是指利用數(shù)學方法對圖像數(shù)據(jù)進行處理，使得圖像更加清晰、明亮、色彩更加鮮艷等。這些方法可以幫助提高圖像的質(zhì)量和清晰度，從而減少誤判率和漏判率。特征提取是指從圖像數(shù)據(jù)中提取出與目標相關(guān)的特征信息，如顏色、形狀、紋理等。通過特征提取，可以快速準確地識別目標，從而提高圖片處理效率。目標分割是指將圖像數(shù)據(jù)中的目標從背景中分離出來，以便對目標進行進一步的處理。常用的目標分割方法包括閾值分割、區(qū)域生長算法、邊緣檢測等。通過目標分割，可以減少圖像中不相關(guān)的信息對識別結(jié)果的干擾，從而提高識別準確性。形態(tài)學處理是指利用數(shù)學方法對圖像進行形態(tài)學變換，以達到去除噪聲、保留邊緣、連接斷裂目標等效果。這些方法可以幫助進一步清洗圖像，提高識別準確性。圖像拼接是指將多張圖像拼接成一張大圖或者將多個角度的圖像拼接成完整的場景。它可以提供更全面、更準確的圖像數(shù)據(jù)，幫助用戶更好地理解和分析場景。

傳感器技術(shù)是獲取地面目標信息的重要手段，包括紅外傳感器、光學傳感器、激光雷達等。這些傳感器能夠捕捉到不同波段的圖像數(shù)據(jù)和其他相關(guān)信息，可以提供大量的地面目標特征和屬性。

機器學習算法是實現(xiàn)自動識別和分類的關(guān)鍵技術(shù)。常用的機器學習算法包括支持向量機（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等。這些算法可以根據(jù)已有的訓練數(shù)據(jù)進行模型訓練，然后利用訓練出來的模型對新的數(shù)據(jù)進行分類和識別。

目標跟蹤技術(shù)是指通過對連續(xù)幀的圖像數(shù)據(jù)進行分析和處理，實現(xiàn)對目標運動軌跡的跟蹤。這種技術(shù)可以幫助減少誤判率和漏判率，從而提高目標識別的準確性。

遙感技術(shù)是一種獲取地面目標信息的重要手段，主要包括航空攝影、衛(wèi)星遙感等。這種技術(shù)可以提供大量的地面目標圖像和其他相關(guān)信息，為空中目標識別技術(shù)提供了重要的數(shù)據(jù)來源。

空中目標識別技術(shù)是一種綜合性的技術(shù)，需要多個領(lǐng)域的知識和技術(shù)相互配合，才能發(fā)揮出最大的效益。未來隨著科學技術(shù)的不斷進步和人類需求的不斷提高，空中目標識別技術(shù)也將不斷發(fā)展和完善。

2 空中目標識別設備研究分析

空中目標識別設備是指用于獲取地面目標信息的航空設備，它主要包括航空攝影、遙感衛(wèi)星等。下面將對空中目標識別設備進行分析。

航空攝影是一種獲取航拍數(shù)據(jù)的技術(shù)，其采用相機等設備從空中對地面進行拍攝，以獲取高精度、高分辨率的圖像和其他相關(guān)信息。這種技術(shù)可用于各種類型的場景下，如城市、農(nóng)田、山區(qū)等。同時，航空攝影設備運作靈活，適應性強，因此在實際應用中得到了廣泛的應用。

遙感衛(wèi)星是一種基于衛(wèi)星平臺進行數(shù)據(jù)采集的技術(shù)，其主要應用于大規(guī)模地理信息的獲取和處理。遙感衛(wèi)星可用于獲取廣大地區(qū)的圖像數(shù)據(jù)，通過對這些數(shù)據(jù)進行處理和分析，可以識別出各種類型的地面目標，如森林、湖泊、城市等。由于遙感衛(wèi)星能夠遠距離觀察地球表面，其獲取的數(shù)據(jù)更加全面、連續(xù)、精確，但也存在成本較高和時間周期較長的問題。

無人機是一種近年來廣泛應用于空中目標識別領(lǐng)域的設備。無人機通過搭載各種傳感器和相機等設備，可以實現(xiàn)對地面目標進行高效、精準的識別和分類。相比其他設備，無人機的優(yōu)點在于成本低、使用靈活、數(shù)據(jù)獲取速度快等，且能夠輕松應對復雜環(huán)境下的任務需求。

飛艇是一種較為少見但也有應用價值的空中目標識別設備。它與無人機不同，主要依靠氣囊浮力進行懸停，通過搭載傳感器和相機等設備對地面目標進行數(shù)據(jù)采集和處理。由于飛艇具有低噪聲、低能耗、穩(wěn)定性高等特點，因此適合在一些對環(huán)境干擾要求較高的場景中使用。

3 空中目標識別技術(shù)發(fā)展趨勢和未來展望

作為一種重要的智能化技術(shù)，空中目標識別技術(shù)正朝著更加智能自動化的方向發(fā)展。空中目標識別技術(shù)與深度學習的結(jié)合會更加緊密，利用深度學習算法，可以更準確地進行目標識別和分類，提高識別的精度和效率。且隨著各類傳感器技術(shù)的不斷提升，多傳感器融合技術(shù)將逐漸成為空中目標識別技術(shù)的主流。通過多個傳感器數(shù)據(jù)的融合，可以提高對地面目標信息的獲取、處理和分析能力，進而達到更準確、更全面的識別結(jié)果。此外，機器視覺是一種新興的技術(shù)，在空中目標識別領(lǐng)域也具有廣泛的應用前景。通過引入人工智能技術(shù)和機器視覺技術(shù)，可以實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的高速處理和分析，從而更好地完成空中目標識別任務。再者，云計算技術(shù)的出現(xiàn)使得海量數(shù)據(jù)的存儲、處理和共享變得更加便捷和高效。在空中目標識別領(lǐng)域，云計算技術(shù)能夠提供更大的數(shù)據(jù)存儲和處理能力，同時也可以通過互聯(lián)網(wǎng)進行實時數(shù)據(jù)共享和交流。云計算與空中目標識別技術(shù)的有效結(jié)合可以明顯地提高數(shù)據(jù)處理能力。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，自主決策將越來越成為空中目標識別技術(shù)的重要方向。通過引入自主決策技術(shù)，系統(tǒng)可以在遇到復雜的情境時做出相應的反應和決策，從而更好地適應不同的任務需求和環(huán)境變化。

4 結(jié)語

計算機技術(shù)的快速發(fā)展為空中目標識別技術(shù)的發(fā)展提供了機遇，作為新興研究領(lǐng)域，空中目標識別技術(shù)廣泛應用于軍事偵察、安防監(jiān)控以及城市規(guī)劃等領(lǐng)域，為實現(xiàn)精準打擊、構(gòu)建智慧城市等做出了較大的貢獻。對空中目標識別技術(shù)和系統(tǒng)進行更加深入的研究，可以進一步完善航空器的自主飛行系統(tǒng)，從而給航空任務提供更加安全可靠的保障，也為社會發(fā)展和生產(chǎn)做出了更大的貢獻。