深度学习研究及军事应用综述

2022 年 7 月 7 日 专知


深度学习作为当前人工智能领域的研究热点之一,已经受到广泛关注。借助于强大的特征表示和学习能力,深度学习日益成为军事领域智能化发展的技术基础。首先结合深度学习的最新发展,指出深度学习的快速发展得益于理论的突破、计算机运算能力的显著提高和开源软件的广泛流行,着重梳理了目前主要的深度学习硬件平台和编程框架,并总结了各自的特点和研究进展;然后对深度学习在目标识别、态势感知、指挥决策等典型军事领域的应用和存在的不足进行了总结;最后,分析了深度学习军事应用面临的挑战,包括数据获取困难、处理不确定不完备信息和多域信息能力不足、精确度和实时性较低、可解释和可理解性不强等,并针对这些问题展望了未来可能的发展方向和趋势。


深度学习为很多复杂问题的解决提供了新的思路$由于其具有强大的特征表示和学习能力$在以目 标识别与检测,态势感知,智能指挥决策等为代表的 军事领域中取得了一系列应用成果$并日益成为军事领域智能化发展的技术基础与研究热点。

1. 目标识别与检测

雷达目标识别一直是军事领域关注的重点,随 着高分辨雷达技术的发展,目标的高分辨一维距离 像(high resolution range profile, HRRP)、合成孔径 雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像等已经成 为军事目标综合识别的重要数据来源,传统雷达目 标识别方法主要采用人工设计的特征提取算法提取 目标特征,目标识别的性能依赖于提取特征的好坏, 而采用深度学习方法则能自动学习目标数据的深层 次抽象特征,能够进行更准确、更稳健的识别,从而受 到广泛的关注。表1为当前主要的深度学习框架。 在 基 于 H R R P 的 雷 达 目 标 识 别 方 面 , B ( ) . F 等[⑸提出一种新的矫正自编码器Corrective AE, 自 动 提 取 H R R P 抽 象 特 征 , 实 现 了 对 目 标 H R R P 的高效识别。P a n等[⑹采用t . S N E方法解决H R - RP目标识别中的训练数据不均衡问题,利用判别式深层置信网络提取训练数据中与类别无关的全局 特征来提升小样本条件下的H R R P分类性能。徐 彬等口力考虑HRRP样本距离单元间的时序相关特 性,提出了采用双向长短时记忆模型的HRRP目标 识别方法,提高了目标识别性能。文献口8] 将5种 弹道中段目标HRRP转化为0-1二值图,并构建了 二维CNN对HRRP图像进行分类,充分利用图像 中蕴含的目标结构信息提升了分类效果,但将HRRP转化为图像增加了计算量。Xiang等[血在一维 CNN中引入通道注意力,同时利用改进的人工蜂群 算法对一维CNN进行剪枝,在保持对弹道中段目 标H R R P的高准确识别率前提下大幅降低了模型 的复杂度。

态势感知 

现代战场态势具有显著的大数据特征,传统方法已不能满足现代复杂战场态势的感知需求,深度学习技术为研究战场态势感知提供了智能化技术手段,在对以往实战数据,实兵对抗数据,靶场试 验数据,兵棋推演数据等进行态势标注的基础上,将 其作为训练数据,对深度学习模型进行训练利用训 练获得的网络模型可以实现对战场态势的理解。

3 指挥决策 
以 AlphaGo等为代表的人工智能 应用的成功,表明了深度学习技术在应对实时对抗, 不确定性推理等复杂动态场景问题的优秀能力深 度学习在军事智能辅助决策领域的应用已经受到广 泛的关注。

专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“DLMA” 就可以获取深度学习研究及军事应用综述》专知下载链接

                       
专知,专业可信的人工智能知识分发 ,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取100000+AI(AI与军事、医药、公安等)主题干货知识资料!
欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
点击“ 阅读原文 ”,了解使用 专知 ,查看获取100000+AI主题知识资料
登录查看更多
15

相关内容

「深度学习3D点云处理」最新2022进展综述
专知会员服务
57+阅读 · 2022年9月4日
小目标检测研究综述
专知会员服务
142+阅读 · 2022年8月27日
深度学习视频超分辨率技术概述
专知会员服务
35+阅读 · 2022年7月18日
《深度学习医学图像配准》综述进展
专知会员服务
47+阅读 · 2022年5月9日
深度学习模型鲁棒性研究综述
专知会员服务
90+阅读 · 2022年1月23日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年9月11日
专知会员服务
91+阅读 · 2021年8月29日
专知会员服务
58+阅读 · 2021年5月11日
专知会员服务
44+阅读 · 2021年3月19日
深度学习目标检测方法综述
专知会员服务
268+阅读 · 2020年8月1日
深度学习视频超分辨率技术概述
专知
0+阅读 · 2022年7月18日
基于深度学习的图像目标检测算法综述
专知
1+阅读 · 2022年4月16日
「深度学习模型鲁棒性」最新2022综述
专知
7+阅读 · 2022年1月23日
「图神经网络东」最新2022综述
专知
9+阅读 · 2022年1月9日
实例分割研究综述总结
专知
1+阅读 · 2021年12月3日
多模态视觉语言表征学习研究综述
专知
25+阅读 · 2020年12月3日
博客 | 基于深度学习的目标检测算法综述(二)
AI研习社
11+阅读 · 2018年8月22日
综述:深度学习时代的目标检测算法
极市平台
27+阅读 · 2018年3月17日
从传统方法到深度学习,人脸关键点检测方法综述
机器之心
14+阅读 · 2017年12月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
SlowFast Networks for Video Recognition
Arxiv
19+阅读 · 2018年12月10日
Arxiv
12+阅读 · 2018年9月5日
VIP会员
相关VIP内容
「深度学习3D点云处理」最新2022进展综述
专知会员服务
57+阅读 · 2022年9月4日
小目标检测研究综述
专知会员服务
142+阅读 · 2022年8月27日
深度学习视频超分辨率技术概述
专知会员服务
35+阅读 · 2022年7月18日
《深度学习医学图像配准》综述进展
专知会员服务
47+阅读 · 2022年5月9日
深度学习模型鲁棒性研究综述
专知会员服务
90+阅读 · 2022年1月23日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年9月11日
专知会员服务
91+阅读 · 2021年8月29日
专知会员服务
58+阅读 · 2021年5月11日
专知会员服务
44+阅读 · 2021年3月19日
深度学习目标检测方法综述
专知会员服务
268+阅读 · 2020年8月1日
相关资讯
深度学习视频超分辨率技术概述
专知
0+阅读 · 2022年7月18日
基于深度学习的图像目标检测算法综述
专知
1+阅读 · 2022年4月16日
「深度学习模型鲁棒性」最新2022综述
专知
7+阅读 · 2022年1月23日
「图神经网络东」最新2022综述
专知
9+阅读 · 2022年1月9日
实例分割研究综述总结
专知
1+阅读 · 2021年12月3日
多模态视觉语言表征学习研究综述
专知
25+阅读 · 2020年12月3日
博客 | 基于深度学习的目标检测算法综述(二)
AI研习社
11+阅读 · 2018年8月22日
综述:深度学习时代的目标检测算法
极市平台
27+阅读 · 2018年3月17日
从传统方法到深度学习,人脸关键点检测方法综述
机器之心
14+阅读 · 2017年12月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员