新火種
2024-11-30 
如何精準識別偽裝場景
11月27日，中央黨校權威刊物《學習時報》（全黨唯一一份專門講學習的中央級報紙）的科技前沿版，特別刊登了南開大學教授范登平先生的文章《如何精準識別偽裝場景》。該文深入淺出地介紹了偽裝場景理解技術的最新進展，展現了很強的專業價值與前瞻性，目前在黨政領導干部內反響不錯。
相信隨著這一前沿科技的持續發酵，將會逐步跨越專業界限，進入大眾視野，成為推動科技軍事和社會進步與創新的重要力量。
在自然界，有不少動物都能夠利用周邊環境，將自己很好地隱藏起來。例如，變色龍在遇到危險時，會根據周圍環境改變身體顏色，以融入場景，實現隱身。同樣，人類為了保護重要目標，也會利用偽裝技術。特別是在軍事領域，偽裝技術已超越了簡單的迷彩服和叢林隱蔽，借助虛擬現實、人工智能和機器學習等高科技手段，創造出更為逼真、復雜的偽裝效果。近年來，偽裝技術的廣泛應用顯著提升了目標隱蔽性，極大地增加了偵察與打擊的難度，即便是精確制導武器也面臨嚴峻挑戰。加之戰場環境中的迷霧、煙霧等自然因素，更是讓偽裝效果更加逼真。面對這一復雜局面，如何有效識別并理解偽裝目標成為一個關鍵的作戰挑戰，而偽裝場景理解技術的應運而生，讓偽裝場景得以發現和理解。它專注于解析那些主動或被動融入環境的具有偽裝特性的對象，如同變色龍般在場景中“消失”的奧秘。這一技術融合了認知學、心理學及人工智能等前沿學科，成為“新一代人工智能”技術體系中的一把利劍，不僅為軍事領域帶來了革命性的突破，更預示著在深海監控、精準醫療等多個領域將展現出巨大的應用潛力，為我國構筑起強大的技術應用壁壘。
（一）
美國藝術家阿博特·塞耶和英國動物學家休·科特分別在1909年和1940年從生物學的角度研究了偽裝的特性。他們發現，“偽裝”作為自然界中一種常見的生物行為，能夠幫助生物在棲息環境中進行自我保護或者主動狩獵，從而為其提供重大的生存優勢，并通過自然進化得以強化。一般而言，生物個體會巧妙利用色彩、擬態、運動等模式組合，將自己完美地藏匿于所在的棲息環境之中，使其難以被發現。
自那時起，研究者們開始嘗試在近百張含有偽裝目標的圖像中定位偽裝目標。以色列科學家Tankus等人在1998年利用諸如十字算子等手工設計特征在近100張含有偽裝目標的圖像上進行凸度估計，而印度科學家Sengottuvelan等人在2008年則采用共生矩陣等方法進行探索性圖分析來定位場景中的偽裝區域。然而，這些方法主要依賴逐像素或局部區域的計算方式來定位偽裝目標，對全局信息的把控相對較弱。由于偽裝目標極易受到局部特征干擾而產生定位偏差，且傳統方法難以充分融合全局和局部特征，導致這些檢測效果并不理想。
由于偽裝數據的匱乏，科學家對偽裝任務的探索一度停滯不前。直至2020年，當時在阿聯酋起源人工智能研究院（IIAI）工作的我國科學團隊首次將研究焦點轉向了圖像偽裝目標檢測任務。該團隊率先發布了首個數據規模高達1萬張的偽裝目標檢測數據庫COD10K，并基于人類在場景中先搜索后識別的認知規律，設計了首個搜索識別網絡（SINet）來高效地檢測偽裝目標。由于成果的前瞻性，英國權威雜志《New Scientist》進行了專題報道，稱“人工智能技術可以發現偽裝目標了”。中國人工智能學會也對SINet系列技術進行了鑒定，將其評定為國際領先水平。
同年，英國皇家學會院士、計算機視覺領域最高榮譽Marr獎得主安德魯·茲澤曼教授團隊在牛津大學構建了第一個MoCA視頻偽裝目標檢測數據庫，并提出利用移動特征來檢測視頻中的偽裝目標，取得了良好的效果。至此，圖像和視頻偽裝目標檢測這兩項原創性工作，成為偽裝場景理解的基礎任務。
偽裝目標檢測任務相比傳統目標分割更為困難，原因在于偽裝目標的邊緣微弱，特征傳遞時易發生梯度消失，且主體對象多樣，表現出不同紋理，導致特征在不同維度空間的表現形式不同，目標特征變化顯著。科學家針對邊緣不確定性和主體紋理多樣性問題，為了能夠精確地分割偽裝目標，提出了基于邊緣梯度的建模方法以及基于不確定性圖的建模方法等新思路。
（二）
自2020年以來，在偽裝目標檢測任務的基礎上，來自中國、美國、歐洲、日本、澳大利亞、加拿大、中東等國家和地區的頂尖科研團隊，利用卷積神經網絡、圖神經網絡、搜索識別系列策略和生成提示技術等構建了一系列子任務，包括圖像偽裝目標檢測、偽裝目標等級排序、多模態偽裝目標檢測、偽裝個體分割、參考式偽裝目標檢測、海洋偽裝目標計數、植物偽裝檢測、偽裝數據生成等。這些子任務為偽裝場景理解提供了助力，形成了百花齊放的局面。
隨著偽裝場景理解中各項子任務的蓬勃發展，其應用前景也逐漸明朗。這些應用包括軍事打擊、深海監控、精準醫療、工業缺陷檢測等。
在軍事領域，目標天然具有偽裝性，這使得偽裝場景理解技術成為典型應用場景。偽裝場景理解系統可以集成到無人機平臺上，執行高空偵察和監視任務。無人機能夠覆蓋廣闊的區域，對地面目標進行持續的監視。搭載的高精度感知系統能夠穿透偽裝，識別出敵方的防空系統、移動車輛和其他重要目標。此外，無人機還可以利用其高機動性，對特定目標進行精準追蹤，并在必要時引導精確打擊武器進行攻擊。
在海洋環境中，偽裝場景理解系統可以搭載在無人潛航器上，用于探測和追蹤水下生物。通過集成聲吶和光學傳感器，該系統能夠在復雜的水下環境中準確識別出特定目標，為海洋生態和海洋安全提供實時情報。這將為偽裝場景無人系統在海洋技術鏈布局奠定基礎，進一步提升軍事作戰感知能力，為軍事指揮官提供實時、準確的情報，確保在現代戰爭中發揮關鍵作用。
在精準醫療領域，尤其是在早期疾病的篩查中，病變區域和周圍的組織較為接近，呈現出同質性，傳統的技術手段很難識別出來。而偽裝場景理解技術恰恰適合找出這樣的同質疾病區域，有利于醫療輔助診斷，提高檢測率。
在工業缺陷檢測領域，典型的應用包括亞馬遜的Lookout Vision制造缺陷檢測技術、谷歌的Visual Inspection AI電路板檢測技術、騰訊的屏幕劃痕缺陷檢測技術等。偽裝場景理解技術也天然地適合檢測這些微弱的工業級缺陷，通過其高級圖像分析能力，能夠更精確地識別出難以察覺的瑕疵，為工業質量篩查發揮重要作用，進一步提升了整體檢測水平和生產線的智能化程度。
除了以上應用場景外，對大自然中生物偽裝特性的深入理解同樣具有深遠的科學意義。這一研究有望在眾多基礎科學領域催生出一系列重要應用成果，包括但不限于偽裝仿生材料的開發、機器人避障技術的提升、文娛藝術的創新以及農業病蟲害預警系統的優化等。
（三）
作為未來科技發展的重要方向，偽裝場景理解技術因其高度的復雜性和挑戰性而備受關注。我國的研究團隊已經在這一領域取得了顯著的進展，積累了大量的核心研究數據，掌握了相關的基礎技術，并制定了評價標準。目前，國內已經形成了一個相當規模的隱性視覺感知技術研究社群，其整體研究水平已經處于國際領先地位。
進一步推動偽裝場景理解技術的發展，必須采取一系列積極的措施。首先，加大資金投入，設立專項研究基金。支持偽裝場景理解基礎技術的研究和發展，以探索更多的原理機制，推動技術的不斷創新和突破。同時，通過設立獎勵機制，激勵科研團隊取得原創性成果，提升國際競爭力。其次，重點扶持“黃大年式科研團隊”。具有創新精神和實力的科研團隊是推動偽裝場景理解技術發展的關鍵力量，重點扶持那些具有顯著成果和潛力的科研團隊，為他們提供充分的資源和支持，激發他們的創新活力。最后，加強國際合作與交流。偽裝場景理解技術需跨學科合作，應積極與國際知名科研機構和企業建立合作關系，共同研究與應用，促進技術進步。同時，推動偽裝場景理解技術的多元化應用，探索更多具有創新性和實用性的應用場景，實現技術原理與應用場景的良性互動。
（作者系南開大學計算機系主任、教授）
相關推薦
- 免責聲明
- 本文所包含的觀點僅代表作者個人看法，不代表新火種的觀點。在新火種上獲取的所有信息均不應被視為投資建議。新火種對本文可能提及或鏈接的任何項目不表示認可。 交易和投資涉及高風險，讀者在采取與本文內容相關的任何行動之前，請務必進行充分的盡職調查。最終的決策應該基于您自己的獨立判斷。新火種不對因依賴本文觀點而產生的任何金錢損失負任何責任。
