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DARPA“小型企业技术转让”项目旨在将不同的传感器、机器学习与人工智能技术相结合
2019-09-19


[据军事与航空电子网站2019916日报道]  美国军方研究人员希望有关企业能够找到研发计算机辅助目标跟踪算法的新方案。多个不同的传感器都有各自独特的侦察能力,并且拥有相关传感器在动态环境中性能表现的元信息,计算机辅助目标跟踪算法可以将这些传感器的数据进行融合。



913日,美国国防先期研究计划局官员为其“整体目标跟踪”发布了一个“小型企业技术转让”项目。



DARPA想要研发一种传感器框架:能够长时间跟踪目标,可以从众多不同的传感器中对数量极为有限的标记数据集进行学习;并且,对于那些具有不同程度探测能力与灵敏度的大面积传感器而言,该传感器框架应能够将其数据进行融合。



“小型企业技术转让”项目旨在研发一种整体目标跟踪框架,利用在计算机辅助跟踪领域所取得的最新研究成果,将那些内容不相干、种类各异的传感器数据相结合,以实现高保真融合输出。



目前,大多数目标跟踪应用程序都采用单个传感器。并且,这些应用的系统大多都采用多种不同传感器,在一个普通的地理显示器上将目标运动轨迹进行关联,以合并数据。



此外,现有的多传感器系统的信号处理子系统,通常都具备不同的多传感器感知模式与语境信息,这些都是附加的功能。而这些附加功能会使得跟踪多个目标成为一个极具挑战性的任务。



倘若多个种类各异的传感器拥有不同的空间与时间采样速率、分辨率以及灵敏度,实现跟踪多个目标能力的难度将会提高。因此,研究人员希望能够利用人工智能与深度学习技术来帮助这些传感器获取有关自身与跟踪目标外观的有限先验信息。



DARPA想让此项目的技术水平达到“小企业创新研究”项目第二阶段的水准。想要参与该项目的公司需要说明其在计算机辅助跟踪、自然语言处理以及计算机视觉等领域上曾采取的举措与完成的有关工作。此外,这些公司还得从多个开源数据集中找出它们择定的数据集,或者对其推荐的数据集进行详细说明。



入选该项目的公司将研发一种计算机辅助跟踪框架——能够容纳种类各异的传感器数据,并对重要目标进行高保真跟踪。此外,DARPA对采用由开源数据增加的多目标、多摄像机视频数据很感兴趣。



相较于目前最先进的跟踪器,这些公司必须使用多目标跟踪精度、平均目标跟踪精度与每帧画面虚假警报(FAF)等指标来分析其经过融合的跟踪器性能。



使用了该技术的应用程序将服务于美国海军与空军客户,主要用于军事情报、监视和侦察(ISR)。其服务范围或将更为广泛,包括美国联邦执法机构与情报机构;此外,该应用程序或将为美国联邦航空管理局提供服务,提高航班跟踪的态势感知能力。(工业和信息化部电子第一研究所  朱航琪  宋文文)



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