摘要：在惯性空间中，采用光电搜跟技术能够保持稳定探测视轴，精确跟踪目标。但在实际应用过程中，雷达探测结果容易受到扰动，使系统性能受到影响。基于此，对人工智能用于改进光电搜跟技术的思路进行了探讨，对基于人工智能的光电搜跟系统、智能算法、航迹跟踪等内容展开了研究，为关注这一话题的人们提供参考。
关键词：人工智能；光电搜跟技术；航迹跟踪；目标跟踪分析
伴随着人工智能的发展，机器人、图像识别、专家系统等在内的理论和技术日渐成熟，促使人工智能应用领域不断扩大。而在光电搜跟技术中引入人工智能算法，能够使系统数据处理能力增强，通过减少延迟和误差保证跟踪效果，使光电搜跟动态观测精度得到提高。因此，还应该加强人工智能在光电搜跟技术中的应用研究，从而推动该种探测技术的发展。
1人工智能与光电搜跟技术
1.1人工智能。人工智能又被称之为AI，能够对人的智能理论、方法等进行模拟、延伸及扩展，属于计算机学科分支。从人工智能实现上看，主要包含两种途径，一种为通过计算机编程使系统拥有智能分析效果，无需考虑运用的方法是否与人相同；另一种则是对人采用的逻辑分析方法进行模拟，如人工神经网络、遗传算法等，需要对生物的遗传-进化机制或脑细胞互动进行模拟。其中，第一种人工智能算法属于工程学方法，需要对程序逻辑进行规定，一旦逻辑复杂就需进行烦琐编程，并且出错后需要重新编译、调试[1]；而第二种算法具有自适应能力，可以通过自我不断修正应付各种复杂情况。现阶段，为了使机器视、听、触等感觉和思维模拟人，人工智能在人脸识别、虹膜识别、智能搜索、逻辑推理等多个领域得到了应用。
1.2光电搜跟技术。所谓的光电搜跟技术，其实就是利用红外、激光、微光等不同光学探测设备实施光电跟踪的一门技术，能够对空中或地面目标进行搜索、跟踪，完成脱靶量计算，从而通过控制伺服系统运行达到实时跟踪目标的要求。作为现代化的侦察探测技术，光电搜跟技术在航天、军事等各领域都得到了广泛应用。通过对光学、电学技术手段进行集成应用，光电搜跟技术可以在完成光学探测后，对得到的图像进行处理，实现检测和识别，根据得到的信息有效捕获目标[2]。对疑似目标进行搜索，则要完成各种各样目标特征图像信息记录，然后结合图像特征和运动特征做到精准化识别。将伪目标剔除后，可以使真实目标得到跟踪。在信息源捕获方面，目前主要采用雷达探测方式，需要利用光电跟踪设备完成目标精细化跟踪。由于雷达拥有较大宽视场范围，能够完成广角探测，因此可以快速进行目标搜索。
1.3二者结合的意义在光电搜跟系统中，随着反跟踪技术的发展，采用雷达探测方法容易遭到打击，促使系统内部产生杂波干扰，无法对目标进行有效捕获与跟踪。采用人工智能方法进行系统改进，能够利用图像探测技术进行场景信息获取，之后转化为数字信号进行传输。利用系统程序完成信息处理，可以使图像重要信息得到提取，包含目标相对位置、大小等。根据预设信息完成图像深度处理，能够得到精准的相对位置信息，自动模拟人做出科学决策。因此采用人工智能，无需人工干预就可以快速完成目标数据信息选取，在伺服机电控制方面形成速度闭环，在使系统操作得到简化的同时，达到自动化、精准化跟踪效果。不同于传统光电搜跟技术，采用人工智能对图像信息进行智能化处理，可以通过智能识别高效提供精准数据信息，为自我行为分析提供智能辅助决策，因此能够推动技术的转型升级。
2基于人工智能的光电搜跟技术
2.1系统结构原理。应用人工智能进行光电搜跟系统开发，系统由跟踪转台、主控系统和电源等部分构成。其中跟踪转台由光电传感器、摇摆台等构成，拥有两轴正交结构。在空间中，两轴保持相互垂直，可以实现运动解耦[3]。采用的传感器为CCD相机，在俯仰轴系内，外部为方位轴系，通过轴承连接。系统工作时，需要先初始化相机等设备，使视轴对准指定空域。在目标处于视场范围内时，结合目标反射光，光电成像装置能够在相机上成像。主控系统包含伺服运动机构、激光测距机、红外探测器等，通过多种光学探测设备组合360°完成空中场景数据信息采集。利用各种探测器完成数据采集，并进行过程监控和数据存储，将得到的光学设备探测数据、GPS数据、转台运动数据等传递至计算机。对动态目标进行搜索和跟踪，还要采用上下位机设计模式，上位机采用工业控制计算架构，利用Windows平台实现人机交互，对数据监控、用户管理等功能进行模块化设计。下位机负责系统图像处理、伺服控制等，需要根据各种数据完成目标解算分析。为达到实时跟踪要求，系统还要进行数据的高效处理，以便减少系统处理带来的延时。结合这一目标，还要引入人工智能算法加强系统数据信息分析，根据平台位置数据对目标位置进行补偿分析和预测，使转台能够通过对目标运动状态进行及时反馈实现转台闭环控制。
2.2系统跟踪算法。结合系统开发目标，还要采用多目标跟踪算法加强系统数据分析处理。在系统数据处理方面，数据关联分析将占用较多计算资源，给系统工作带来较大负担。在光电搜跟技术应用过程中，需要在较大范围内进行目标全方位搜索，对视场内出现的各种潜在威胁目标实施跟踪。系统采用红外搜索方式，需要对俯仰角上下限进行搜索，然后从下至上完成360°扫描。将检测结果传至计算机时，设备拥有较高转速和帧频，因此将有大量目标产生。运用目标航迹关联技术，能够从大量目标数据中完成距离信息、特征值的度量，对目标运动轨迹进行正确判断。在完成数据关联的基础上，对目标状态进行滤波估计，能够完成目标移动方位预测和跟踪。按照这一思路，需要将检测得到的目标与航迹跟踪门内数据进行关联分析，完成航迹匹配。确定为新目标时需要完成新航迹建立，判定为某个航迹后则进入跟踪阶段。经过多次匹配，删除缺乏关联或无法匹配的航迹，判定为已经消失或飞出视界的目标。通过对现有目标进行航迹跟踪，能够结合目标移动速度等参数完成下一刻位置预测。不断更新目标数据，能够持续进行目标跟踪观测。
2.3航迹跟踪过程。从系统航迹跟踪过程来看，系统在对目标进行跟踪搜索的过程中，也将同时完成关联分析。将检测得到的数据传递至关联模块，系统可以开始分析，先完成初始化判断。如果航迹为零，将图像分析得到的目标当成是初始航迹。之后对目标数据展开分析，需要结合之前航迹进行关联分析，确认是否需要完成新航迹创建。随着目标数据不断传递，航迹也将得到更新，初始各目标能够与航迹保持关联。在实际分析过程中，需要确认新目标是否属于跟踪门范围内。如果在跟踪范围内，可以结合距离特征确认新目标航迹阈值，选择最小目标与航迹进行关联，达到更新航迹的目的。而跟踪门为航迹最新周围区域，可以对下一帧关联区域进行确认。因此通过关联分析，可以减轻系统分析负担，使系统数据处理保持较高效率。完成航迹信息提取后，根据转台俯仰角、偏航角等数据完成目标与转台距离的分析，可以对目标平面偏差进行补偿。利用系统程序进行分析预测，能够使中靶率得到提高，避免出现跟踪数据丢失的问题，进而使系统保持较高跟踪性能。
2.4航迹判定预测。实际在对航迹进行判定时，处于跟踪门内的目标点，还应与航迹进行匹配分析，确认是否关联，然后进行最佳匹配点选择。在i目标形状与航迹Ai相关的情况下，可以得到：tt0tt0tt0tt0i||||||||HHiHWiWBWBiBSiSSA）（）（）（）（其中，B0（i）、S0（i）、W0（i）、H0（i）分别指目标周长、面积、宽和高，Bt、St、Wt、Ht指航迹中点对应值。对二者特征距离进行求解，可以得知目标和航迹中点各自的水平与垂直中心，根据航迹与目标位置相关度，结合设定阈值判断是否关联。在目标航迹预测方面，根据航迹中的两个点能够对跟踪门进行确认。由于目标数据时间间隔较小，可以判断为做匀速直线运动，利用卡尔曼滤波算法完成运动模型建立。根据前后偏航轴的位置，能够获得目标移动方位角信息。结合目标方向和速度变化，并综合目标特征等信息，能够对目标移动位置进行预测。根据预测结果，系统可以完成偏移指令计算，并通过发送控制指令使伺服机构向目标移动范围内转动，从而精确跟踪目标。
3结语
综上所述，在采用光电搜跟技术实现动态目标搜索与跟踪的过程中，考虑到采用雷达探测方式容易受到干扰，导致目标跟踪丢失概率增加。采用人工智能技术完成光电搜跟系统开发，可以通过多目标跟踪分析对航迹进行精准分析，对目标运动进行科学预测，确保目标得到有效跟踪。因此相信伴随着人工智能的日渐成熟，基于人工智能的光电搜跟技术能够获得较好应用前景。
参考文献：
［1］李洁，孙科峰.机载红外搜索跟踪系统仿真测试平台设计［J］.电光与控制，2019，26（8）：101-105，110.
［2］张乐，韩佳盈.红外搜跟系统对模拟巡航导弹类目标探测试验方法研究［J］.红外技术，2019，41（1）：18-21.
［3］朱海荣，李奇.基于遗传算法的光电搜跟系统摩擦建模与控制［J］.电光与控制，2019，26（9）：73-78.
作者:石毅 毕斯琴 单位:华中光电技术研究所—武汉光电国家实验室 武汉工程大学电气信息学院