谢松云, 刘祥惠, 吴晓亮, 高川林, 沈冬睿

(西北工业大学 电子信息学院, 陕西 西安 710072)

目标的完整性评估指目标发生变化后，获取相关多源信息如图像、视频、轨迹和雷达等数据，根据其结构和特点，通过多种技术方法给出目标当前完整程度的判定。在如自然灾害的检测评估、土地利用以及军事等多个领域具有重要应用[1-2]。尤其在国防领域的应用中，准确及时地对目标进行完整性评估是战场协调控制和正确决策的重要基础和依据，能有效提高战场资源的利用效率。本文即依托空中飞行物这一目标对其进行实时的完整性评估。

自20世纪90年代起，国内外学者对目标完整性判断的方法进行了大量研究，如贝叶斯网络法、模糊综合评估法、深度学习法等[3]。其中，由于图像信息来源较多且相对容易获取，基于图像变化检测来判断目标完整性是较为常用的方法。如Hajeb等[4]基于地震事件前后SAR图像的纹理特征对震后城市损害进行了评估。Zhai等[5]基于卷积神经网络，选取谷歌街景图像，对飓风灾后建筑物的损坏程度进行了检测。然而对于现实环境下的空中飞行目标，即使完整性未发生变化，其周围可能也会存在干扰评估的火焰或者烟雾，产生的原因一般是并未接触目标，或者是被目标释放的诱饵提前引燃。这些干扰信息也会呈现在采集到的图像数据中，从而影响目标完整性评估的准确率。

近些年，基于非图像信息源的目标完整性评估研究也取得了较多进展。……