空中目标识别技术要点分析与设备研究

肖力豪，李玉龙，卓越

（1.空军预警学院，湖北 武汉 430019；2.95445 部队，云南 大理 671000）

随着时代的发展，空中目标识别技术也在不断应用中呈现出了时代赋予的新特点，与人工智能技术、大数据技术等的结合，空中目标识别技术也在不断完善和创新。但要知道，尽管目前空中目标识别技术已经逐渐趋于完善，也仍然还有一些尚未解决的问题，例如，在复杂环境下空中目标识别技术的准确度和清晰度不稳定、多样化的目标检测标准制定问题等，阻碍着空中目标识别技术的发展。要实现空中目标识别技术的进一步完善和更好应用，还有很长的路要走。

1 空中目标识别技术要点分析

1.1 空中目标识别技术的概念和应用

空中目标识别技术是指将图像处理技术、传感器技术、机器学习算法等综合应用到无人机、民用军用飞机等航空器上，以实现对地面目标的识别和分类。具体来说，就是航空器通过搭载在其上面的传感器或摄像头等智能设备来捕捉获取到地面目标的影像数据，然后在借助各种图像处理分析技术实现对地面目标的自动识别和分类等操作。

在实际空中目标识别技术的应用中，空中目标识别技术的实现要与特定的设备搭配才能发挥作用，如高清晰度摄像机、光学传感器、红外线探测器、激光雷达等。这些智能设备可以精准捕捉到地面目标的位置、形状、大小、纹理等各种相关信息，并通过通信将捕捉到的图像信息传输到地面控制站进行下一步处理。空中目标识别技术可以借助技术工具实现地面目标的自动检测识别，不仅可以减少人为收集数据出错的概率，也可以节省人力在图像收集方面的投入，极大地节省人力物力，目标识别的效率极大地得到了提高。此外，空中目标识别技术也可以方便地实现对具有较远观测距离或较高拍摄高度的目标的图像捕捉，对于一些人力不能达的特殊环境，如山区、海洋等数据信息的获取也有很大的帮助，有效地拓宽了可收集数据的范围。

目前，空中目标识别技术已经在多个领域得到了较为广泛的应用。在城市规划方面，空中目标识别技术通过摄像头等搭载设备，可以较之前更加全面整体地获取城市内部的各种信息，可以准确地对建筑物、道路、公园等城市内部各种元素信息，从而为城市各种特征和属性的提取也提供了更加便捷的途径。通过空中目标识别技术获取到的城市信息可以给城市规划者提供城市各个方面的全部信息，帮助城市规划人员更好地了解城市的整体全貌以及发展趋势和内部细节，从而制定出更加科学合理的城市规划方案。在城市交通规划方面，空中目标识别技术可以实现对道路、桥梁等状态的实时监测和分析，从而根据获取的信息及时发现道路、桥梁等交通信息，发现交通拥堵和隐患，并根据分析结果进行流量疏通调整和优化。同时，还可以利用空中图像数据对城市公共交通和道路网络进行评估和改进，提高城市的交通运输效率。在环境保护方面，空中目标识别技术也发挥了巨大的作用。在水质检测方面，借助遥感技术和传感器技术，空中目标识别技术可以对水体进行监测，通过监测到的水质数据，可以对水体污染状况进行实时评估，从而为找出水质变化的具体原因提供可靠数据支持，从而制定出更加有效的治理方案。同时，利用空中目标技术也可以检测并分析植被、土壤等环境要素，获得空中图像数据，通过对植被环境图像数据的提取分析获得植物生长状况，从而判断出当前环境质量，并为下一步的生态环境保护提供更加可靠可行的方案。在垃圾处理方面，空中目标识别技术可以通过对城市内部的垃圾桶、垃圾站等设施进行实时监测和分析，帮助城市管理者及时清理垃圾并维护城市卫生环境。此外，空中目标识别技术还可以在环境应急响应中发挥重要作用，例如，对自然灾害、环境污染事件等提供高分辨率的空中图像数据，为应急响应工作提供支持。

1.2 空中目标识别关键技术

作为空中目标识别技术实现的基础，图像处理技术主要包括图像增强、特征提取、边缘检测、目标分割、形态学处理、图像拼接等技术，使用图像处理可以帮助帮助将复杂的航拍数据转化为可识别的目标。使用经过图像处理过后的图像数据进行分析，可以进一步提高后续图像处理的效率和准确性。图像增强是指利用数学方法对图像数据进行处理，使得图像更加清晰、明亮、色彩更加鲜艳等。这些方法可以帮助提高图像的质量和清晰度，从而减少误判率和漏判率。特征提取是指从图像数据中提取出与目标相关的特征信息，如颜色、形状、纹理等。通过特征提取，可以快速准确地识别目标，从而提高图片处理效率。目标分割是指将图像数据中的目标从背景中分离出来，以便对目标进行进一步的处理。常用的目标分割方法包括阈值分割、区域生长算法、边缘检测等。通过目标分割，可以减少图像中不相关的信息对识别结果的干扰，从而提高识别准确性。形态学处理是指利用数学方法对图像进行形态学变换，以达到去除噪声、保留边缘、连接断裂目标等效果。这些方法可以帮助进一步清洗图像，提高识别准确性。图像拼接是指将多张图像拼接成一张大图或者将多个角度的图像拼接成完整的场景。它可以提供更全面、更准确的图像数据，帮助用户更好地理解和分析场景。

传感器技术是获取地面目标信息的重要手段，包括红外传感器、光学传感器、激光雷达等。这些传感器能够捕捉到不同波段的图像数据和其他相关信息，可以提供大量的地面目标特征和属性。

机器学习算法是实现自动识别和分类的关键技术。常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习等。这些算法可以根据已有的训练数据进行模型训练，然后利用训练出来的模型对新的数据进行分类和识别。

目标跟踪技术是指通过对连续帧的图像数据进行分析和处理，实现对目标运动轨迹的跟踪。这种技术可以帮助减少误判率和漏判率，从而提高目标识别的准确性。

遥感技术是一种获取地面目标信息的重要手段，主要包括航空摄影、卫星遥感等。这种技术可以提供大量的地面目标图像和其他相关信息，为空中目标识别技术提供了重要的数据来源。

空中目标识别技术是一种综合性的技术，需要多个领域的知识和技术相互配合，才能发挥出最大的效益。未来随着科学技术的不断进步和人类需求的不断提高，空中目标识别技术也将不断发展和完善。

2 空中目标识别设备研究分析

空中目标识别设备是指用于获取地面目标信息的航空设备，它主要包括航空摄影、遥感卫星等。下面将对空中目标识别设备进行分析。

航空摄影是一种获取航拍数据的技术，其采用相机等设备从空中对地面进行拍摄，以获取高精度、高分辨率的图像和其他相关信息。这种技术可用于各种类型的场景下，如城市、农田、山区等。同时，航空摄影设备运作灵活，适应性强，因此在实际应用中得到了广泛的应用。

遥感卫星是一种基于卫星平台进行数据采集的技术，其主要应用于大规模地理信息的获取和处理。遥感卫星可用于获取广大地区的图像数据，通过对这些数据进行处理和分析，可以识别出各种类型的地面目标，如森林、湖泊、城市等。由于遥感卫星能够远距离观察地球表面，其获取的数据更加全面、连续、精确，但也存在成本较高和时间周期较长的问题。

无人机是一种近年来广泛应用于空中目标识别领域的设备。无人机通过搭载各种传感器和相机等设备，可以实现对地面目标进行高效、精准的识别和分类。相比其他设备，无人机的优点在于成本低、使用灵活、数据获取速度快等，且能够轻松应对复杂环境下的任务需求。

飞艇是一种较为少见但也有应用价值的空中目标识别设备。它与无人机不同，主要依靠气囊浮力进行悬停，通过搭载传感器和相机等设备对地面目标进行数据采集和处理。由于飞艇具有低噪声、低能耗、稳定性高等特点，因此适合在一些对环境干扰要求较高的场景中使用。

3 空中目标识别技术发展趋势和未来展望

作为一种重要的智能化技术，空中目标识别技术正朝着更加智能自动化的方向发展。空中目标识别技术与深度学习的结合会更加紧密，利用深度学习算法，可以更准确地进行目标识别和分类，提高识别的精度和效率。且随着各类传感器技术的不断提升，多传感器融合技术将逐渐成为空中目标识别技术的主流。通过多个传感器数据的融合，可以提高对地面目标信息的获取、处理和分析能力，进而达到更准确、更全面的识别结果。此外，机器视觉是一种新兴的技术，在空中目标识别领域也具有广泛的应用前景。通过引入人工智能技术和机器视觉技术，可以实现对大规模数据集的高速处理和分析，从而更好地完成空中目标识别任务。再者，云计算技术的出现使得海量数据的存储、处理和共享变得更加便捷和高效。在空中目标识别领域，云计算技术能够提供更大的数据存储和处理能力，同时也可以通过互联网进行实时数据共享和交流。云计算与空中目标识别技术的有效结合可以明显地提高数据处理能力。随着人工智能技术的发展，自主决策将越来越成为空中目标识别技术的重要方向。通过引入自主决策技术，系统可以在遇到复杂的情境时做出相应的反应和决策，从而更好地适应不同的任务需求和环境变化。

4 结语

计算机技术的快速发展为空中目标识别技术的发展提供了机遇，作为新兴研究领域，空中目标识别技术广泛应用于军事侦察、安防监控以及城市规划等领域，为实现精准打击、构建智慧城市等做出了较大的贡献。对空中目标识别技术和系统进行更加深入的研究，可以进一步完善航空器的自主飞行系统，从而给航空任务提供更加安全可靠的保障，也为社会发展和生产做出了更大的贡献。