一种星-机-地多元协同侦察方法、系统、设备及介质与流程

本发明涉及无人机目标侦察领域，具体涉及一种星-机-地多元协同侦察方法、系统、设备及介质。

背景技术：

1、本节中的陈述仅提供与本公开相关的背景信息，并且可能不构成现有技术。

2、卫星成像侦察作为现代战略侦察的核心手段之一，具有覆盖面积大、图像资源清晰、无损伤风险等优势，但同样也存在重访周期长、实时性差、数据传输耗时长、高分辨率与大范围覆盖难以兼顾等问题。另一方面，集群无人机是由大量低成本、小型化无人机构成的智能化集群系统，具备去中心化系统、自主决策与模块化部署能力，可高效完成侦察监视等任务。

3、然而，现有的集群无人机侦察同样存在明显不足：一方面，受限于体积和成本，集群无人机续航能力、瞬时侦察覆盖能力以及实时处理能力有限，无法在机载端运行高算力的智能识别系统，若要完成全域遍历和目标识别需要耗费大量的时间资源，不满足现代战争的时效性要求；另一方面，受限于群组网链路带宽，集群无法做到同时开展广域或局域侦察并将海量原始图像或视频实时回传，且集群整体进行盲目广域搜索时被发现概率大、生存风险极高。因此，如何合理利用卫星、集群无人机、地面终端等可用资源，建立一套协同机制以提升作战侦察效率，是本领域亟待解决的技术难题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：针对目前集群无人机受限于体积、成本导致续航能力差、机载算力低（无法运行大型智能识别模型），进而导致无法独立完成广域全域搜索和快速目标识别，且存在群体盲目广域搜索时被发现概率大、生存风险高等问题，本发明提供了一种星-机-地多元协同侦察方法、系统、设备及介质，基于卫星预先成像筛出疑似目标并生成“目标图像切片”，结合地面站网格化精准派单，引导集群无人机飞抵对应网格并通过极其轻量级的“模板匹配”完成目标识别的星-机-地多元协同架构，实现了在无人机有限算力、有限续航以及有限链路带宽的情况下，大幅提升集群作战侦察效率，完成广域快速搜索与局域精准识别的多元联动。

2、本发明的技术方案如下：

3、一种星-机-地多元协同侦察方法，应用于星-机-地多元协同侦察系统，所述系统包括在轨侦察卫星、便携式遥感卫星控制系统、多个集群无人机编组，以及集成于集群地面站中的地面情报融合处理终端；所述集群无人机编组包含多个集群无人机；所述方法包括以下步骤：

4、通过所述便携式遥感卫星控制系统对所述在轨侦察卫星进行远程调度，控制所述在轨侦察卫星获取待侦察区域的卫星侦察图像并下传；

5、所述便携式遥感卫星控制系统接收所述卫星侦察图像后，基于人工智能算法对所述卫星侦察图像内的疑似目标进行预检测与标记，生成包含目标粗略坐标和目标图像切片的预先情报；

6、对所述待侦察区域的所述卫星侦察图像进行网格化处理形成多个子网格，并对存在所述疑似目标的所述子网格进行标注；

7、所述集群地面站根据所述预先情报进行任务调配，构建所述多个集群无人机编组，并为每个已标注的所述子网格分配对应的集群无人机编组以进行抵近侦察；

8、所述集群无人机编组飞抵各自对应分配的所述子网格内，根据所述目标粗略坐标对所述疑似目标进行搜索，并通过所述目标图像切片进行模板匹配以完成目标识别，获取所述疑似目标的光学侦察图像与准确定位坐标，并将侦察信息回传至所述集群地面站；

9、所述地面情报融合处理终端将各所述集群无人机编组回传的所述光学侦察图像、所述准确定位坐标与所述卫星侦察图像进行融合处理，形成全域目标态势情报以供目标确认。

10、进一步地，通过所述便携式遥感卫星控制系统对所述在轨侦察卫星进行远程调度，控制所述在轨侦察卫星获取待侦察区域的卫星侦察图像并下传，包括：

11、通过所述便携式遥感卫星控制系统向所述在轨侦察卫星发送现场调度与上注指令；

12、根据所述上注指令调整所述在轨侦察卫星携带的侦察相机的镜头朝向以对准所述待侦察区域，完成特定幅宽的所述卫星侦察图像的拍摄并实时下传。

13、进一步地，便携式遥感卫星控制系统接收所述卫星侦察图像后，基于人工智能算法对所述卫星侦察图像内的疑似目标进行预检测与标记，生成包含目标粗略坐标和目标图像切片的预先情报，包括：

14、所述便携式遥感卫星控制系统对接收到的所述卫星侦察图像依次进行自动解密、解压缩与图像校正；

15、采用深度学习目标检测算法，对校正后的所述卫星侦察图像内的所述疑似目标的坐标进行提取和标记，获取所述目标粗略坐标；

16、根据标记的所述疑似目标在所述卫星侦察图像中生成对应的所述目标图像切片，并将所述目标粗略坐标与所述目标图像切片组合形成所述预先情报作为先验情报支撑。

17、进一步地，对所述待侦察区域的所述卫星侦察图像进行网格化处理形成多个子网格，并对存在所述疑似目标的所述子网格进行标注，包括：

18、将所述待侦察区域的所述卫星侦察图像离散成多个边长为特定值的正方形网格，得到所述多个子网格；

19、提取所述预先情报中的信息，将包含所述疑似目标的所述子网格作为目标子网格进行特征标注；

20、所述集群地面站根据所述预先情报进行任务调配，构建所述多个集群无人机编组，并为每个已标注的所述子网格分配对应的集群无人机编组以进行抵近侦察，包括：

21、利用任务分配算法协调内部资源构建所述多个集群无人机编组，所述任务分配算法包括遗传算法或拍卖算法；

22、将所有被特征标注的所述目标子网格进行任务下发，确保每个所述目标子网格均分配有所述集群无人机编组以进行抵近侦察。

23、进一步地，集群无人机编组飞抵各自对应分配的所述子网格内，根据所述目标粗略坐标对所述疑似目标进行搜索，包括：

24、各所述集群无人机编组在飞行前预先装订所述目标图像切片作为匹配模板；

25、各所述集群无人机编组以总航路最短为原则，采用路径规划算法完成对对应分配的所述子网格的侦察覆盖；其中，所述路径规划算法包括蚁群算法、a算法或粒子群算法中的任一种；

26、在所述侦察覆盖过程中，基于所述目标粗略坐标引导至所述疑似目标周边进行抵近搜索。

27、进一步地，在所述集群无人机编组进行抵近侦察的过程中，还包括对未包含在所述预先情报中的随遇目标进行处理的步骤：

28、所述集群无人机编组通过携带的光学侦察吊舱获取所述随遇目标的图像信息，并获取所述随遇目标与所述集群无人机编组中的当前执行侦察任务的集群无人机的载目距离；

29、根据所述随遇目标与所述当前执行侦察任务的集群无人机的几何位置关系解算得到所述随遇目标的坐标；

30、将所述随遇目标的图像信息与所述随遇目标的坐标作为侦察信息回传至所述集群地面站，并将所述随遇目标加入目标列表中。

31、进一步地，地面情报融合处理终端将各所述集群无人机编组回传的所述光学侦察图像、所述准确定位坐标与所述卫星侦察图像进行融合处理，形成全域目标态势情报以供目标确认，包括：

32、所述地面情报融合处理终端采用多模态图像融合算法，将获取的各所述疑似目标的所述光学侦察图像、所述准确定位坐标以及所述卫星侦察图像进行多维度融合处理；

33、生成包含全域目标分布的所述全域目标态势情报，基于所述全域目标态势情报对侦察发现的所有目标进行统一统计与编号，完成目标确认。

34、本发明还提出了一种星-机-地多元协同侦察系统，执行如上述的方法，所述系统包括：

35、在轨侦察卫星，用于获取待侦察区域的卫星侦察图像并下传；

36、便携式遥感卫星控制系统，用于对所述在轨侦察卫星进行远程调度；并在接收所述卫星侦察图像后，基于人工智能算法对所述卫星侦察图像内的疑似目标进行预检测与标记，生成包含目标粗略坐标和目标图像切片的预先情报；

37、地面情报融合处理终端，集成于集群地面站中；用于对所述待侦察区域的所述卫星侦察图像进行网格化处理形成多个子网格，并对存在所述疑似目标的所述子网格进行标注；根据所述预先情报进行任务调配，为每个已标注的所述子网格分配对应的集群无人机编组以进行抵近侦察；

38、多个集群无人机编组，所述集群无人机编组包含多个集群无人机；用于飞抵各自对应分配的所述子网格内，根据所述目标粗略坐标对所述疑似目标进行搜索，并通过所述目标图像切片进行模板匹配以完成目标识别，获取所述疑似目标的光学侦察图像与准确定位坐标并回传；

39、所述地面情报融合处理终端，还用于将各所述集群无人机编组回传的所述光学侦察图像、所述准确定位坐标与所述卫星侦察图像进行融合处理，形成全域目标态势情报以供目标确认。

40、本发明还提出了一种电子设备，包括：

41、至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

42、其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述至少一个处理器通过执行所述存储器存储的指令，使得所述至少一个处理器执行如上述的方法。

43、本发明还提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储指令，当所述指令被执行时，使如上述的方法被实现。

44、与现有的技术相比本发明的有益效果是：

45、1、大幅降低无人机机载算力需求。本发明通过卫星的高空广域视野与地面站的高算力，提前对大范围卫星图像进行人工智能预检测，一次性筛出疑似目标并截取生成“目标图像切片”。无人机在飞抵目标区域后，只需调用该切片与实时画面进行轻量级的“模板匹配”即可完成确认。该机制完美避开了在低成本无人机端运行复杂庞大的深度学习识别模型，彻底解决了机载算力受限的痛点。

46、2、极大提升搜索效率与生存率。本发明引入了卫星图像的网格化处理与特征标注机制，结合任务分配算法对集群无人机进行精准派单。将传统无人机集群盲目的“广域全域遍历搜索”转化为了按图索骥的“局域定点抵近核查”。不仅极大节约了无人机宝贵的续航时间和时间资源，还有效降低了无人机集群长时间大范围暴露而被发现的生存风险。

47、3、节约链路带宽并提升态势感知精度。本发明仅需下传目标图像切片及精确定位坐标，无需集群同时回传海量视频流，突破了群组网链路带宽受限的瓶颈。同时，地面情报融合处理终端利用多模态图像融合算法，将无人机拍摄的高分辨率局部图像与卫星拍摄的广域地理图像进行融合，形成了兼顾宏观与微观的全域目标态势情报，显著提升了战场目标确认的准确率和态势感知的全面性。

48、4、动态适应性强，防漏检能力高。针对战场环境的动态变化，本发明额外设计了随遇目标的动态发现与坐标解算机制。允许无人机利用光学吊舱和载目距离实时解算新出现目标的几何坐标，有效弥补了卫星侦察因重访周期导致的信息滞后，确保了侦察覆盖的绝对完整性。