本書分為七部分,其主要內(nèi)容包括:定義和性能制度;目標(biāo)檢測策略;目標(biāo)分類器策略;多傳感器融合;下一代自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別;自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別器智能化等。
自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)(ATR)是一個(gè)實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的圖像/信號(hào)理解系統(tǒng)。自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)以數(shù)據(jù)流作為輸入,從輸人數(shù)據(jù)中探測和識(shí)別目標(biāo),并輸出目標(biāo)列表。一個(gè)完整的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)也可完成其他功能,如圖像穩(wěn)定、預(yù)處理、圖像拼接、目標(biāo)跟蹤、活動(dòng)識(shí)別、多傳感器融合、傳感器/平臺(tái)控制,并產(chǎn)生用于傳輸或顯示的數(shù)據(jù)包。
在自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)發(fā)展初期,倡導(dǎo)采用信號(hào)處理方法的研究者和倡導(dǎo)采用計(jì)算機(jī)視覺方法的研究者之間產(chǎn)生了激烈的爭論。倡導(dǎo)信號(hào)處理方法的研究者關(guān)注的是先進(jìn)的相關(guān)濾波器、隨機(jī)分析、估計(jì)和優(yōu)化、□換理論以及非平穩(wěn)信號(hào)的時(shí)間—頻率分析。倡導(dǎo)計(jì)算機(jī)視覺方法的研究者則認(rèn)為,盡管信號(hào)處理為我們的工具箱提供了一些良好的工具,但我們真正想要的,是能夠像生物視覺系統(tǒng)一樣好的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別。這□□派的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)者對(duì)處理信號(hào)的興趣要低于對(duì)理解場景的興趣,他們建議采用人工智能(AI)、計(jì)算神經(jīng)科學(xué)、演化算法、基于案例的推理、專家系統(tǒng)等方法來解決自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別問題。信號(hào)處理專家感興趣的是跟蹤點(diǎn)狀目標(biāo);而自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別工程師則想要跟蹤目標(biāo),識(shí)別目標(biāo),并確定目標(biāo)將要采取的行動(dòng)。信號(hào)處理專家追求更好的□□壓縮方法;而自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)工程師則想實(shí)現(xiàn)更智能的壓縮,即,由自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)告訴壓縮算法哪部分場景更重要,值得分配更多的位數(shù)。自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別本身也可以看作一種數(shù)據(jù)壓縮方法,具有大量數(shù)據(jù)的輸入壓縮或具有相對(duì)少的數(shù)據(jù)的輸出。由于數(shù)據(jù)鏈帶寬限制,以及對(duì)時(shí)間緊迫的操作人員的工作負(fù)荷的限制,必須進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮。人們非常擅長于分析□□,直到開始感覺疲勞或者注意力分散。他們不希望像急救中心的分診醫(yī)生那樣,評(píng)估發(fā)生的每件事情,并不斷為值得進(jìn)一步關(guān)注的事項(xiàng)分配優(yōu)先級(jí)。飛行員和地面站操作人員希望有一個(gè)機(jī)器(只要它很少犯錯(cuò)誤)來減輕他們的工作負(fù)擔(dān),這就需要自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)工程師。正如作者所知,飛行員和圖像分析師并不是尋求能夠完全取代他們的機(jī)器。然而,隨著自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的進(jìn)步,將在指揮鏈的更高端進(jìn)行這樣的自動(dòng)決策。
人的視覺系統(tǒng)不是面向?qū)δ承╊愋偷臄?shù)據(jù)的分析設(shè)計(jì)的,這些數(shù)據(jù)包括快速的步進(jìn)凝視的圖像、雷達(dá)所產(chǎn)生的復(fù)值的信號(hào)、超光譜圖像、三維激光雷達(dá)數(shù)據(jù),或者信號(hào)數(shù)據(jù)與各種類型的精確的元數(shù)據(jù)的融合。當(dāng)數(shù)據(jù)率太高,或者持續(xù)時(shí)間太長,導(dǎo)致人腦難以處理時(shí),或者數(shù)據(jù)不適于展示時(shí),自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)將有突出表現(xiàn)。雖然如此,現(xiàn)有的大多數(shù)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)是與人在回路中結(jié)合運(yùn)用的。目前,在涉及需要會(huì)商、理解和判斷的任務(wù)時(shí),人比自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)表現(xiàn)的更好,因此仍然需要由人做出□終決策,并確定要采取的行動(dòng)。這就要求為決策人員提供自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別輸出(在本質(zhì)上是統(tǒng)計(jì)的、多面的),且輸出形式必須易于理解,這是一個(gè)困難的人/機(jī)接口問題。展望未來,更自主化的機(jī)器人系統(tǒng)將更多地依賴于自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別,代替操作人員,自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別器或許將成為整個(gè)機(jī)器人平臺(tái)的“大腦”。我們將在本書結(jié)束時(shí)討論這一令人興奮的主題。
一旦自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)可部署運(yùn)用,系統(tǒng)工程師將予以關(guān)注。他們更加注重嚴(yán)格的現(xiàn)實(shí)需求,很少關(guān)心信號(hào)處理和計(jì)算機(jī)視覺之間的爭論,也不想聽到自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別像“大腦”一樣的說法,甚至對(duì)哪種分類方式性能更好也不感興趣。他們關(guān)心系統(tǒng)運(yùn)行使用概念方案(ConOps)。以及自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的性能和功能能力;關(guān)心任務(wù)使命目標(biāo)和任務(wù)使命需求;關(guān)心如何確定所有可能的利益攸關(guān)者,形成一體化產(chǎn)品團(tuán)隊(duì),確定關(guān)鍵性能參數(shù)(KPP),開發(fā)測試和評(píng)估(T&E)規(guī)程,以明確是否滿足性能需求。在目前發(fā)表的期刊論文和會(huì)議論文中,通常采用性能自測試的方式,而確定一個(gè)系統(tǒng)是否可部署,通常要采用第三方獨(dú)立測試和評(píng)估、實(shí)驗(yàn)室盲測試、外場測試和軟件回歸測試。系統(tǒng)工程師關(guān)注重點(diǎn)不限于自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別性能,還希望整個(gè)系統(tǒng)或者由多個(gè)系統(tǒng)(包括平臺(tái)、傳感器、自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別器和數(shù)據(jù)鏈)組成的體系能夠良好地工作,他們不僅想要知道需為自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別器提供的數(shù)據(jù),以及自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別器能為系統(tǒng)的其他組成部分提供的數(shù)據(jù),還想要知道系統(tǒng)各組成部分對(duì)系統(tǒng)中其他組成部分產(chǎn)生的影響。系統(tǒng)設(shè)計(jì)師更關(guān)注尺寸、重量、功耗、時(shí)延、當(dāng)前和未來的成本、勤務(wù)保障、時(shí)間線、平均無故障工作時(shí)間,以及產(chǎn)品維修和更新。他們也想要知道敵方獲得系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生的影響。
序言
1 定義和*能測度
1.1 什么是自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別
1.2 基本定義
1.3 探測準(zhǔn)則
1.4 目標(biāo)探測的*能測度
1.4.1 Truth歸一化測度
1.4.2 報(bào)告歸一化測度
1.4.3 接收機(jī)工作特*曲線
1.4.4 Pd—虛警率曲線
1.4.5 Pd—列表長度
1.4.6 可能進(jìn)入探測方程的**因素
1.4.7 導(dǎo)彈術(shù)語
1.4.8 雜波水平
1.5 什么是自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別?
1.5.1 物體的分類
1.5.2 混淆矩陣
1.5.3 源于概率和統(tǒng)計(jì)的某些常用的術(shù)語
1.6 試驗(yàn)設(shè)計(jì)
1.6.1
測試策劃
1.6.2
自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別和人的客觀測試
1.7 自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的硬件軟件特*
參考文獻(xiàn)
2 目標(biāo)檢測策略
2.1 引言
2.1.1
什么是目標(biāo)檢測?
2.1.2
檢測方案
2.1.3
尺度伸縮
2.1.4
偏振、陰影和圖像形式
2.1.5
算法評(píng)估的方法學(xué)
2.2 簡單的檢測算法
2.2.1 三窗口濾波器
2.2.2 用于一幅圖像的*設(shè)檢測
2.2.3 兩種憑經(jīng)驗(yàn)確定的方法的比較:T測試的變化
2.2.4 涉及到方差、變化和離散度的檢測
2.2.5 用于熱點(diǎn)的顯著*的檢測
2.2.6 非參數(shù)檢測
2.2.7 涉及到紋理和分形的檢測
2.2.8 涉及到亮斑邊緣強(qiáng)度的檢測
2.2.9 混合檢測
2.2.10 采用幾個(gè)內(nèi)部窗口的三窗口濾波器
2.3 更復(fù)雜的檢測器
2.3.1
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測器
2.3.2
判別函數(shù)
2.3.3
可變形的模板
2.4 總的范式
2.4.1
幾何和人類智能
2.4.2
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范式
2.4.3
在飛行中學(xué)習(xí)
2.4.4
**和處理一體化
2.4.5
Bayesian的驚奇
2.4.6 建模和仿真
2.4.7
SIFT和SURF
2.4.8
設(shè)計(jì)用于作戰(zhàn)使用場景的檢測器
2.5 常規(guī)的合成孔徑雷達(dá)和超光譜目標(biāo)檢測器
2.5.1 合成孔徑雷達(dá)圖像中的目標(biāo)檢測
2.5.2 超光譜圖像中的目標(biāo)檢測
2.6 結(jié)論和未來方向
參考文獻(xiàn)
附錄
3 目標(biāo)分類策略
3.1 引言
3.1.1 錯(cuò)覺和矛盾
3.2 在目標(biāo)分類中要考慮的主要問題
3.2.1
問題1:運(yùn)行使命概念方案
3.2.2
問題2:輸入和輸出
3.2.3
問題3:目標(biāo)類別
3.2.4
問題4:目標(biāo)的變化
3.2.5
問題5:平臺(tái)問題
3.2.6
問題6:在什么條件下傳感器能提供有用的數(shù)據(jù)?
3.2.7
問題7:傳感器問題
3.2.8
問題8:處理器
3.2.9
問題9:將分類結(jié)果傳遞給回路中的人
3.2.10
問題10:可行*
3.3 特征提取
3.4 特征選擇
3.5 特征類型的例子
3.5.1
有向梯度的直方圖
3.5.2
光流特征矢量的直方圖
3.6 分類器的例子
3.6.1
簡單的分類器
3.6.2
基本的分類器
3.6.3
競爭贏出和新流行的分類器
3.7 討論
參考文獻(xiàn)
4 自動(dòng)目標(biāo)跟蹤和自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的一體化
4.1 引言
4.2 跟蹤問題的類別
4.2.1 目標(biāo)的數(shù)目
4.2.2 目標(biāo)的*小<*r />
4.2.3 傳感器類型
4.2.4 目標(biāo)類型
4.3 跟蹤問題
4.3.1
點(diǎn)目標(biāo)跟蹤
4.3.2
視頻跟蹤
4.4 目標(biāo)跟蹤的擴(kuò)展
4.4.1 行動(dòng)識(shí)別
4.4.2 生活模式和取*
4.5 協(xié)同的自動(dòng)目標(biāo)跟蹤和自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別
4.5.1
對(duì)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別有用的自動(dòng)目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)
4.5.2
的自動(dòng)目標(biāo)跟蹤有用的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別數(shù)據(jù)
4.6 自動(dòng)目標(biāo)跟蹤和自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的一體化
4.6.1
視覺追蹤
4.6.2
蝙蝠對(duì)飛行的昆蟲的回聲定位
4.6.3
融合的自動(dòng)目標(biāo)跟蹤和自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別
4.7 討論
參考文獻(xiàn)
5 你的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別器有多智能?
5.1 引言
5.2 用于確定一個(gè)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的智能的測試
5.2.1
自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別理解人的文化*?<*r />
5.2.2
自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別可以推演一個(gè)場景的要點(diǎn)*?<*r />
5.2.3
自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別理解物理學(xué)*?<*r />
5.2.4
自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別可以參與任務(wù)前的情況介紹*?<*r />
5.2.5
自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別能夠進(jìn)行深入的概念理解*?<*r />
5.2.6
自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別能適應(yīng)于態(tài)勢,在飛行中學(xué)習(xí),并做出類比*?<*r />
5.2.7
自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別能理解交戰(zhàn)規(guī)則*?<*r />
5.2.8
自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別能理解戰(zhàn)場規(guī)則和部隊(duì)結(jié)構(gòu)*?<*r />
5.2.9
自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別能控制平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)*?<*r />
5.2.10
自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別可以融化寬范圍的信息源的信息*?<*r />
5.2.11
自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別具有元認(rèn)知*?<*r />
5.3 有感知—睿智的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別
5.4 討論:自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別將走向何方?
參考文獻(xiàn)
附錄1:資源
附錄2:術(shù)語
索引