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2017-11-24 21:10装备参考

来源:看空天

美国人工智能快速识别红旗-9导弹阵地(组图)


(美国媒体公布的据称是红旗-9导弹阵地的卫星照片)

最近,人工智能技术抄得很火,而一旦将其大规模用于军事领域,那将是改变规则的技术。最近,美国就开始利用人工智能技术在海量卫星照片中捕猎中国导弹阵地了。据美国《大众机械》网站23日报道,密苏里大学团队训练了一个深度学习算法,可在TB(1T=1024G)级数字图像中检测、识别中国的地对空导弹阵地。据称,人工智能程序不仅能够像人一样准确地找到这些阵地,而且远比人类更快。据称,人工智能将被用来补充人类情报专家,帮助他们从数千平方英里的卫星图像中像大海捞针一样找到所需的目标。

报道称,密苏里大学的研究人员选了卫星图像,并获得地对空导弹阵地的图像。然后,大学团队将全球2200个地空导弹阵地的公开数据与DigitalGlobe公司的卫星图像相结合。经过训练,密苏里大学的人工智能程序可以在中国东南部的一块面积约为5.6万平方英里的地区找到90个地空导弹阵地,并且能够在45分钟内完成。而通常人类判读专家要达到相同的准确度,看完所有的图像大约60个小时。

美国人工智能快速识别红旗-9导弹阵地(组图)

美国人工智能快速识别红旗-9导弹阵地(组图)



地空导弹阵地具有很大的相似性,也给人工智能识别带来方便。上图为最近拍摄的疑似S-75地空导弹阵地,下为越战期间S-75地空导弹阵地。

地空导弹阵地特征有很大的相似性,它们遵循既定模式,以确保最大的防御覆盖率。通常情况下,为了覆盖所有方向,地空导弹阵地布局是星形的,拥有4组或5组导弹发射架,围绕着控制中心呈放射性布置。在中央阵地上,拥有控制方舱、跟踪和制导雷达以及发电机。通常情况下,每个发射阵地都被护堤包围,旨在防止导弹发射架遭遇“一石二鸟”式的摧毁。文章称,通常也可以预测地空导弹阵地的大致位置:地空导弹的选址要考虑保护重要目标,包括军用机场、核电站、桥梁和工厂等。因此,地对空导弹阵地很容易在卫星图像中发现。例如位于台湾对面的解放军某空军基地,在“Google地球”仅仅两分钟就能找到。在基地东北方向似乎是新月形的地空导弹阵地。在这种情况下,中国空军预测台湾的战机和导弹来自东方,不需要星形的配置。

美国人工智能快速识别红旗-9导弹阵地(组图)


珠海航展上展出的红旗-22导弹。

文章称,该大学的研究对情报分析师来说可能是一个福音,他们的工作就如同“从消防水龙带喝水”。分析师获得的海量数据通常远远超出了他们正确分析数据的能力。虽然这个系统并不完美,但它可以让分析人员忽略人工智能发现军事设施的区域,并把注意力集中在某些没有什么明显特征的地方。

美国人工智能快速识别红旗-9导弹阵地(组图)


S-200远程防空导弹的阵地卫星照片。

不过文章也承认,发现经过伪装的阵地并不容易。“因为伪装本身不具有以可识别的特征模式,伪装的阵地就很难定位。”据分析,永备的地空导弹阵地外形特征确实比较明显,而野战和临时的导弹阵地,特别是经过伪装后的阵地,并不是一个很容易识别的目标。加之战场上可能还会有假目标、假阵地,显然对于人工智能来说,如果要提高鉴别能力,还需要更多的学习。

美国人工智能快速识别红旗-9导弹阵地(组图)


俄罗斯的S-300地空导弹阵地。

美国人工智能45分钟识别中国90个防空导弹阵地

来源:军事天地军事天地

美国人工智能快速识别红旗-9导弹阵地(组图)


目前卫星对地面目标的航拍精度已经足够,难点在于对地面目标的有效识别。

《大众机械》网站23日报道,美国大学团队设计、训练的人工智能程序能在卫星照片上自行寻找中国的地对空导弹阵地。据称它能在42分钟内完成分析人员需要60小时才能完成的判读任务,而且准确度相当高。

报道称,密苏里大学团队推出的人工智能程序利用深度学习算法,可在高精度卫星照片中检测、识别中国的地对空导弹阵地。“这个消息揭示了人工智能如何被用来协助人类情报专家,帮他们从数千平方英里的卫星图像中像大海捞针一样找到所需的目标。”

报道称,密苏里大学的研究人员将全球2200个地对空导弹阵地的公开数据与美国地理空间图像提供商“数字全球”公司的卫星图像相结合。经过训练,密苏里大学的人工智能程序可以在中国东南部的一块面积约为55923平方英里的卫星照片上找到90个地对空导弹阵地,花费时间仅为45分钟。而通常人类判读专家要达到相同的准确度,看完所有的图像需要至少60个小时。

报道称,人工智能程序得以判断地对空导弹阵地的原因,首先在于该阵地的特征有很大相似性。通常情况下,为覆盖所有方向,地对空导弹阵地按照星形布局,拥有4组或5组导弹发射架,围绕着控制中心呈放射性布置。在中央阵地上,拥有控制方舱、跟踪和制导雷达以及发电机。此外,地对空导弹主要部署在重要目标附近,包括军用机场、核电站、桥梁和工厂等。因此,地对空导弹阵地相对容易在卫星图像中发现。

报道称,这项研究成果对于情报分析师来说可能是一个福音,他们的工作就如同“用消防水龙带喝水”。分析师获得的海量数据通常远远超出他们正确分析数据的能力。虽然这个人工智能程序并不完美,但它可以让分析人员跳过那些已经被人工智能发现军事设施的区域,并把注意力集中在某些没有什么明显特征的地方。

报道承认,发现伪装阵地并不容易。“因为伪装本身不具有可识别的特征,伪装的阵地就很难定位。”中国专家也表示,永备的地对空导弹阵地外形特征确实比较明显,而野战和临时的导弹阵地,特别是经过伪装后的阵地即便人类专家也不容易分辨,加之战场上可能还会有假目标、假阵地,显然对于人工智能来说,如果要提高鉴别能力,还需要更多的学习。

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