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反無人機系統的興起與無人機在軍用和民用領域帶來的新威脅有密切關系。由于無人機系統低成本、良好的操控性和極強的適應性等特點，使其帶來的威脅與日俱增，因此，反無人機市場蓬勃發展，各國均加大無人機反制系統的研發力度。本文以反無人機系統迅猛發展為切入點，重點介紹了目前國內外反無人機系統及裝備的發展情況，總結分析了各類系統的優缺點，探討了未來的發展趨勢。

無人機的迅猛發展帶來了許多新型的，無人機空襲作戰［１］ 逐漸成為一個熱點方向，對未來軍事 行動產生了很大影響。美國 ２０１９年的調查報告中指出，有 近百個國家正在使用并升級無人機系統［２］ ，其中包含了許多 軍事實力不夠雄厚的國家。無人機系統的快速突防、通信中 繼、精確打擊等特點［３－５］ ，為各國贏得空中指揮權提供了新 的手段，同時也被許多軍事團體用于監視、宣傳、空襲等，作 戰成果顯著。針對與日俱增的威脅，反無人機系統的研制會 在很長一段時間內持續升溫，并逐步發展成為解決沖突的有 效手段［６］ 。 在民用領域，無人機的濫用給地方政府的安全管控［７］帶 來了許多挑戰。例如，將普通的消費級無人機應用于空中攻 擊，只需要做很簡單的修改即可實現，無人機“黑飛”非法進 入管控領域、造成違法犯罪行為的消息也經常見諸報端，這 加劇了對無人機反制系統的需求，能夠及時地偵測并控制無 人機系統，為維護社會穩定提供強有力的保障。 關注，均加大無人機反制系統的研發力度［８］ 。美國 ２０２１年 反無人機能力建設預算約 ５億美元，旨在快速建立和部署反 無人機系統，提升應對能力。本文闡述了目前國內外主流反 無人機系統的發展現狀，并結合各類系統的優缺點，探討了 未來的發展。

無人機的迅猛發展帶來了許多新型的威脅。在軍事領

域，無人機空襲作戰 ［１］ 逐漸成為一個熱點方向，對未來軍事 行動產生了很大影響。美國 ２０１９年的調查報告中指出，有 近百個國家正在使用并升級無人機系統 ［２］ ，其中包含了許多 軍事實力不夠雄厚的國家。無人機系統的快速突防、通信中 繼、精確打擊等特點 ［３－５］ ，為各國贏得空中指揮權提供了新 的手段，同時也被許多軍事團體用于監視、宣傳、空襲等，作 戰成果顯著。針對與日俱增的威脅，反無人機系統的研制會 在很長一段時間內持續升溫，并逐步發展成為解決沖突的有 效手段 ［６］ 。 在民用領域，無人機的濫用給地方政府的安全管控 ［７］ 帶 來了許多挑戰。例如，將普通的消費級無人機應用于空中攻 擊，只需要做很簡單的修改即可實現，無人機“黑飛”非法進 入管控領域、造成違法犯罪行為的消息也經常見諸報端，這 加劇了對無人機反制系統的需求，能夠及時地偵測并控制無 人機系統，為維護社會穩定提供強有力的保障

無人集群系統是當前人工智能和機器人領域備受關注的研究熱點，已在多個領域展現出廣闊的應用前景。本文對無人集群系統進行了深入綜述和分析，著重探討了協同決策和博弈控制兩個關鍵方面，旨在通過智能體之間的信息共享和協作，提高系統效率，解決在智能體之間可能出現的利益沖突和決策問題。首先，對一些基本概念進行了明確闡述，包括智能體、集群智能和無人集群系統，這有助于讀者建立對這一領域的基本理解。隨后，介紹了協同與博弈控制數學模型、集群協同與博弈決策、集群協同控制方法、集群博弈控制方法等算法，著重強調了協同決策和博弈控制的理論基礎，以及它們如何應用于無人集群系統中，從而提高系統的整體性能。接下來，列舉了集群協同與博弈在多個領域的一些典型應用案例，包括智能交通、無人機編隊、物流配送和軍事領域。這些實際案例展示了該技術的廣泛應用領域，以及它對提高效率和解決復雜問題的潛力。最后，討論了未來研究方向和挑戰，包括對新技術和方法的需求，以應對不斷發展的需求和問題，以及如何進一步推動無人集群系統的發展。本文為無人集群系統的進一步發展提供指導和參考，以推動該領域的發展和創新，為未來的科學和技術進步做出了一定貢獻。

任務分配是無人機集群實現高效遂行作戰任務的關鍵技術。隨著無人機集群技術的發展和作戰樣式的轉變, 無人機集群的作戰任務領域不斷拓展, 任務分配所涵蓋的范圍不斷擴大, 任務分配問題的規模和復雜性不斷增加, 這都對無人機集群任務分配技術提出了新的挑戰。本文對無人機集群作戰理論、任務分配建模、任務預\重分配算法、異構無人系統聯合應用下任務分配的研究現狀進行了全面的總結, 凝練了目前無人機集群任務分配技術面臨的通用化建模、面向多任務的任務預分配算法最優解求解、有限時間下面向突發事件的任務重分配算法尋優、路徑規劃緊耦合下面向大規模異構無人系統的協同任務分配等問題, 并針對性地論述了未來無人機集群任務分配技術的若干發展方向, 為提升無人機集群任務分配的求解質量和求解速度提供新的研究思路和解決途徑, 對于全面了解無人機集群任務分配技術具有重要參考意義。

隨著無人機相關技術的突破創新和快速發展, 無人機類型越來越多樣化, 任務領域范圍不斷拓展, 已經逐步實現從安全空域下執行偵察監視等簡單任務向對抗空域下突防打擊等復雜作戰任務的跨越式發展。與此同時, 網絡化、信息化、體系化的戰場環境呈現出高動態、強對抗、巨復雜等特點, 單架無人機有限的載荷能力很難獨立執行大區域監視、多目標攻擊等復雜任務, 因此無人機的作戰樣式正在朝著集群化和智能化方向發展, 無人機集群協同作戰是未來無人機作戰方式的重要發展趨勢。

在無人機集群作戰中, 低成本、大規模的異構無人機平臺搭載不同的載荷, 通過自組織協同形成規模優勢, 具有資源配置靈活、戰場適應能力強等特點, 可滿足巨復雜、高動態、強對抗的戰場環境下大區域協同偵察監視、協同多目標飽和攻擊等任務需求, 達到集群對抗的效果, 提高無人機集群的作戰效能。

無人機集群作戰帶來的巨大規模優勢和作戰效能引起了以美國為代表的世界各軍事強國對無人機集群作戰技術的熱切關注, 其中無人機集群任務分配技術作為無人機集群作戰的關鍵技術之一, 是實現無人機集群化和智能化的重要技術支撐, 已成為國防工業部門和各科研機構、研究學者的研究熱點。

捷聯慣性導航計算機系統作為一種重要的導航和定位技術，在航空航天、汽車、無人機和機器人等領域 得到了廣泛的應用。本文綜述了捷聯慣性導航計算機系統架構的關鍵技術和設計考慮，包括實時性和計算效率的優化。同時，討論了該系統在航空航天、汽車和無人機等領域的應用，并對其發展前景做出了展望。 //ojs.omniscient.sg/index.php/eccs/article/view/29478/28448

試驗評估是促進裝備系統作戰能力生成和實戰化應用的重要手段。無人集群依靠自組網實現復雜交互, 具備典型的智能性和涌現性, 開展無人集群試驗評估研究面臨著指標不清、標準模糊、技術方法落后等難題。為了進一步推動無人集群試驗評估理論研究, 對國內外已開展的無人集群試驗評估相關規劃和項目實踐現狀進行了概述。面向評估指標設計和評估方法研究兩個試驗評估關鍵環節, 首先對已有無人集群評估文獻中使用的指標進行了分類梳理, 并分析了現有研究在指標選取和構建方面的特點與不足; 然后, 結合不同無人集群關鍵技術研究中涉及的評價指標, 提出了面向無人集群關鍵技術能力的評估指標設計思路。在此基礎上, 根據具體含義及計算方式, 將已有指標劃分為基礎指標和綜合指標2類, 分類介紹了可用的評估方法, 期望為后續無人集群試驗評估的指標構建和評估方法選取工作提供一定借鑒。 人工智能技術的迅速發展使得智能化的網絡信息體系 成為軍事領域的重要變革趨勢，未來戰爭逐漸呈現出無人化 和智能化的特征［１］。近年來，各國高度重視無人裝備的相關 研究，單體無人裝備的性能大幅提升，但其完成任務的能力 始終有限，無人集群協同作戰應運而生。無人集群最初由無 人飛行器發展而來［２］，是群體智能與無人系統相結合的產 物［１］。其概念可描述為：無人集群是由一定數量的智能和非 智能無人裝備，以單平臺裝備的作戰能力、自主協同技術和 集群控制算法為基礎，以平臺之間的自組網通信為支撐，圍 繞任務目標，模擬自然界生物集群形成的具有功能分布化、 行為涌現性特征的作戰體系［１，３４］。目前，無人集群大致可分 為無人機集群、地面無人車集群、水面無人艇集群、水下無人 潛航器集群以及上述無人裝備的跨域聯合［５］。上述同構或 異構無人集群通過個體之間的自主協同實現作戰能力涌現， 達到“１＋１＞２”的效果，成為未來戰場中的顛覆性力量。無 人集群自主協同是指在無人參與或人工監測下，具備一定自 主性的集群個體既能夠獨立地完成給定任務，又能夠自發地 交互協同完成群體任務［６７］。實現自主協同是構建無人集群 的根本目的，也是其最終發展目標。近年來，世界各主要軍 事強國面向自主協同的無人集群開展了大量的研究項目，內 容集中于無人裝備平臺技術研發、集群自主協同技術探索、 作戰樣式設計以及相關演示驗證等方面。但在整體上，無 人集群的研究仍處于技術探索和發展融合階段，為驗證能 否滿足理想的作戰需求，還需要進行大量的試驗評估工作。 試驗評估是試驗鑒定的重要環節，裝備試驗評估是在 科學組織試驗的基礎上，依據對試驗所得數據的綜合分析， 得到裝備性能、作戰效能、適用性等方面的正確評價結論， 為確定裝備是否滿足研制要求和使用需求提供依據。無人 集群的試驗評估是其從作戰概念走向實際應用的重要橋 梁，對于檢驗無人集群發展水平、指導無人集群實戰化應用 具有重要意義。在概念界定上，無人集群試驗評估尚無統 一定義。梁曉龍等［１］在已有研究和實踐基礎上認為，無人 集群試驗評估是通過提供科學規范的評估過程、方法，以及 置信度高、適應性廣的評估模型，得到對集群自主協同能 力、系統健壯性和作戰效能等的量化評價。基于該認識，本 文將現階段的無人集群試驗評估描述為：基于高置信度的 評估指標和模型，實現對無人集群自主協同特征的有效描 述，以明確試驗數據需求并完成數據獲取與綜合分析，達到 對無人集群的性能、作戰效能及潛在的作戰適用性、體系適 用性等進行評價的目的，為無人集群是否滿足研制要求和 使用需求提供依據。 區別于傳統的裝備系統，自主協同的無人集群執行任 務時具有鮮明的系統涌現性特點，整個集群在作戰過程中 需要對瞬息萬變的作戰環境做出動態的智能決策和協同調 整。因此，無人集群試驗評估存在著評估指標設計難、評估 模型要求高等特點［８］，傳統試驗評估理論已難以適用。針 對這一現實問題，本文在對國內外無人集群試驗評估規劃 和項目實踐現狀進行總結的基礎上，重點對評估指標設計 和評估方法選取兩個關鍵技術環節的研究進行了系統地分 析和梳理，為后續無人集群試驗評估工作提供借鑒。 本文結構組織如下：第１節介紹國內外在無人集群試 驗評估規劃和項目實踐方面的研究現狀；第２節在對已有 無人集群評估研究中使用的指標進行梳理和分析的基礎 上，進一步對各無人集群關鍵技術涉及的評價指標進行了 描述總結，給出了對各關鍵技術能力進行評估的指標設計 思路；第３節按照具體含義和計算方式將無人集群評估指 標分為基礎指標和綜合指標，并分類介紹了無人集群試驗 評估方法；第４節對本文內容進行總結。

摘要： 近年來，無人機因其運行成本低、機動性強等獨特優勢被廣泛應用于軍民各復雜領域；同時，復雜多樣的任務對無人機系統的可靠性和安全性提出了更高的要求。無人機故障診斷技術能夠及時準確地提供診斷結果，有助于無人機的維護、保養與維修，對提升無人機的作戰效能具有重要意義。因此，從無人機的飛控系統剖析各類常見故障的機理，并進行故障歸類。主要圍繞飛控系統中的傳感器、執行器和其他部件的故障診斷技術，分析總結了無人機故障診斷技術的研究方法和現狀。探討了無人機故障診斷技術面臨的主要挑戰，并指出了未來的發展方向；旨在為無人機故障診斷技術領域研究人員提供一定參考，促進我國無人機故障診斷技術水平的提升。無人機作為新興技術，在軍事、民用、農業等多個領 域有著廣泛的應用，尤其是軍事領域，它的研究和應用 給軍事作戰帶來了重大的改變，使軍隊的作戰能力得到 了極大的提升[1]。然而，隨著無人機的大量應用，無人機 發生事故的頻率也迅速增加，據數據統計，它發生的事 故大約31%是由于人為因素，而約59%是由于設備故障 導致的，其余的是由環境因素所導致[2]。其中，無人機飛 控系統一般包括傳感器、執行機構和機載計算機三大部分，是最容易發生故障的系統。 無人機飛控系統的作用相當于人類的大腦，能夠對 無人機飛行姿態和運動參數進行實時控制。因此，飛控 系統的健康是無人機可靠安全的重要保證[3]。無人機的 故障診斷技術是指在無人機系統出現故障時，利用各種 測量手段，對故障造成的影響進行量化分析，以確定故 障的類型、位置和原因，并給出有效的維修方案，以解決 故障問題[4]。近年來，海內外的學者對無人機飛控系統 的故障診斷技術進行大量研究，旨在通過深入分析無人 機的故障原因，為無人機的安全和可靠性提供保障，并 且能夠有效地降低故障維修和更換的成本[5]。 從2010至2022年期間與無人機故障診斷相關的大 量文獻來看，具體時間分布如圖 1 所示，學者針對無人 機故障診斷技術研究穩中有進，總體上呈現遞增趨勢。 特別是 2016 年后一直保持較大的遞增趨勢，表明世界 范圍內無人機故障診斷技術研究已經引起眾多學者的 廣泛關注，意味著無人機故障診斷技術具有重要研究價 值。由于政府對無人機研究的大力支持以及各研究機 構對無人機故障診斷技術的研究投入，使得無人機故障 診斷技術得到大大提升。文獻所涉及的無人機故障研究類別、對象、方法及 區域分布如圖 2 所示。圖中顯示國內外對于無人機故 障診斷技術的研究多集中在無人機飛控系統中的傳感 器和執行機構兩個方面。隨著各個結構的故障類型存 在較大差異，針對不同的部件研究了不同的診斷方法。例如，在無人機傳感器的故障研究中，神經網絡法被許 多學者在無人機傳感器故障診斷的研究方面廣泛應用， 將神經網絡法應用于無人機傳感器的故障診斷，避免了 復雜數學模型的建立。而在執行機構的故障研究中，深 度自編碼器和優化的卡爾曼濾波器等應用最為廣泛，這 兩種方法的使用提高了故障診斷的精確度以及適應噪 聲的能力。 本文主要對無人機飛控系統進行各類常見故障機 理的分析，并對無人機故障診斷技術的研究現狀、應用 及發展趨勢進行整理、分析和歸納，為無人機故障診斷 技術的深入研究提供參考和借鑒。

從現階段的技術發展看，機器智能從計算、分析等多方面已經超越人類，智能化必將成為指揮控制系統的未來 發展方向。論文對指揮控制系統現狀進行了闡述，對未來指揮控制系統發展進行了設想，為我軍指揮控制系統的完善和發 展提出建議。

指揮控制系統是在聯合作戰背景下，通過對資 源的組織、協調和決策，可為協同作戰行動提供精 準高效指揮支持的中樞系統，是作戰體系中不可或 缺的一部分。隨著各領域科學的發展與進步，現代 戰場環境態勢復雜多變，對抗節奏較比過去明顯加 快，數據量空前龐大。面對錯綜復雜的戰爭環境， 人工智能技術可為指揮控制系統提供支持，在戰爭 需求和技術進步的推動下，發展智能化指揮控制系 統將是世界各國的必然選擇。 然而，發展指揮控制智能化要走的路還很長。 本文從指揮控制系統及典型的人工智能系統及產 品的發展現狀出發，結合人工智能技術對指揮控制 系統的應用進行展開，提出指揮控制系統智能化的 發展思路，為我國發展指揮控制智能化提供參考。

摘要: 無人機集群以其具備的應用優勢及發展前景，成為當前人工智能領域研究者關注的熱點之一，而非完全信息下的無人機集群對抗技術，因其集群結構變化的高動態性以及環境信息復雜多變且不能完全感知的特點，成為對集群協同性與智能性要求最高的研究方向之一，其研究成果可以促進智能化無人系統的快速發展和廣泛應用。該文全面回顧了非完全信息環境下無人機集群對抗研究的最新進展，按照包以德循環理論的思路將無人機集群對抗過程劃分為態勢評估、意圖推斷、任務規劃與機動決策4個相互銜接的關鍵組成部分，并進一步將其細分為8個子研究目標。通過分析比較近年來的相關研究，著重闡述了無人機集群對抗領域各項任務的研究重點和難點以及已取得的成果，并討論了無人機集群對抗技術所面臨的挑戰，包括大規模異構集群的協同控制、非完全信息的處理、復雜決策過程的建模以及實際應用任務的應對等。

**1.1 無人機集群對抗的定義和背景

無人機(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)因其低維護成本和高機動性，在民用與軍事領域成為研究熱點[1,2]。單一無人機能力有限，易損壞導致任務失敗，因此研究重心轉向無人機集群，以實現群體智能，提高效率和性能。無人機集群技術的發展進一步促進了無人機集群對抗的研究，多架無人機可以高度協同執行戰術行動，如打擊、掩護和情報搜集等，增強了其在軍事和安全領域的應用，成為軍事和安全領域的重要研究方向。同時，這一技術也推動了工業、物流和農業領域的自動化生產和管理，促進了智能應用技術的發展。 無人機集群對抗要求無人機具備自主判斷、規劃、和決策能力，并能實現集群間的信息交互和協同行動。多種算法的配合形成完整系統，以提高任務執行效率和精確度。無人機集群對抗廣泛應用于軍事和安全領域，如對恐怖組織的打擊、軍事突襲、領空防御、海上巡邏等，能提高作戰效率，降低成本和人員傷亡。此外，為了滿足更復雜的任務需求，設計了不同類型的無人機以及由不同無人系統組成的異構集群[3,4]，這對無人系統的適應力和自主性提出了更高的要求。

**1.2 非完全信息下無人機集群對抗方法研究意義

在無人機集群對抗中，真實對抗環境往往存在非完全信息環境，集群無法獲取完整的信息，包括友機、敵機以及其他環境信息。這些特點通常由通信干擾、數據傳輸帶寬限制、通信距離限制、敵方決策誤導、突發障礙物威脅、極端氣候等多種因素引起。因此，非完全信息問題成為當前無人機控制領域的熱點和難點之一。為了幫助研究人員應對這一問題，本文總結了近年來非完全信息下無人機集群對抗的研究現狀。 提升無人機在非完全信息環境下的決策能力具有重要意義，但也帶來了很大的挑戰。非完全信息條件使模型更加貼近真實應用場景，增強了模型可行性和實用性。要突破這一難關，不僅需要更先進的硬件設計、感知算法和通訊技術，方法研究也是關鍵，它是提高無人機集群智能化的核心。非完全信息條件會增加信息處理難度，需要研究者提出更高效靈活的對抗策略與方法，增強方法的魯棒性。現有研究通過多種任務算法配合使用，以提高無人機智能化水平，推動無人機集群模型向實用性方向發展。

**1.3 非完全信息下無人機集群對抗研究內容

非完全信息下無人機集群對抗研究，參考由美國空軍軍事戰略家John Boyd提出的包以德循環(Observe-Orient-Decide-Act Loop, OODA Loop)理論，可以分成幾個階段。OODA循環描述了空戰中飛行員決策過程，由觀察、定位、決策、執行組成，強調的是比敵人具備更靈活的觀察與反應能力，能夠快而準確的在敵人的決策周期中瓦解敵人招式而取得優勢[5]。參照此循環結構及其各部分的內在邏輯關系，本文將復雜的無人機對抗過程對應地分解為如圖1所示的多階段循環研究任務，包括態勢評估、意圖推斷、任務規劃、機動決策4個主要部分。通過OODA循環不斷迭代，無人機集群能夠快速適應并響應環境中的變化與不確定性，快速理解環境，識別目標意圖，靈活地調整策略，進而采取有利的行動。

根據OODA循環環節，并結合近年來的研究進展情況，本文進一步將非完全信息下的無人機集群對抗研究的具體內容分解為8個子任務，如表1所示。OODA循環的觀察階段對應態勢評估，涵蓋對抗態勢評估研究與威脅因素評估研究。定位階段則對應敵機行為的意圖推斷，無人機集群進一步對收集到的敵機行為數據進行分析，通過對敵機行為的預測與識別對潛在的意圖進行推斷，進而快速響應、精準打擊，獲得決策優勢。OODA循環的決策階段需要制定最佳行動方案，對應任務規劃研究，包括目標分配與航跡規劃兩部分。機動決策對應于OODA循環中的執行階段，其核心研究涵蓋協同對抗與追蹤合圍兩部分內容，在執行階段將觀察、定位與決策結果轉化為具體的無人機集群自主協同機動決策。

在無人機集群對抗的OODA循環中，態勢評估和意圖推斷主要進行非完全信息環境下的數據處理與分析，為決策提供依據。而任務規劃與機動決策側重于集群內外信息融合的綜合決策，有很高的協同性與靈活性要求。隨對抗進展， OODA循環持續迭代至對抗結束，以優化無人機集群的作戰效能。下面分別從態勢評估、意圖推斷、任務規劃與機動決策這四個方面對無人機集群對抗的研究現狀做進一步的闡述。

無人機具有體積小、靈活性強、航拍視野廣等特點，廣泛應用于警用巡查、城市交通監管、天氣監測、 電力巡檢、應急救援救災等行業。近年來，隨著計算機視覺領域的蓬勃發展，基于深度學習的目標檢測 技術逐漸應用于無人機領域，并不斷得到改進和加強。本文系統性地闡述了基于深度學習的目標檢測技 術發展歷程和研究現狀。針對現階段無人機航拍影像小目標多、背景復雜、目標尺度變化大的特性，歸 納和分析了近期對無人機目標檢測的相關研究。最后，展望了基于深度學習的無人機目標檢測技術的未 來發展趨勢。 隨著科技的發展，無人機(UAV)已經擺脫了過去的軍事用途，逐漸擴展到民用和商用領域。隨著無 人機技術的發展，基于深度學習的目標檢測技術已成為無人機應用領域的重要研究內容[1]。將目標檢測 技術應用于無人機上，實現在航拍視角下對地面場景的目標檢測和識別。然而，在無人機航拍圖像中， 檢測對象多為小目標，受航拍視角影響，目標尺度變化較大；圖像背景復雜，目標對象易被遮擋。給無 人機的目標檢測帶來了諸多挑戰[2]。常規的目標檢測算法應用于無人機上難以保證檢測精確度，優化無 人機的目標檢測性能成為了無人機應用領域的重要研究內容[3] [4]。本文首先介紹基于深度學習的目標檢 測研究進展，然后總結現階段無人機領域目標檢測的研究難點，針對小目標檢測、背景復雜、多尺度變 化三個方面進行改進和優化的各類方法進行了闡述。最后，對未來無人機目標檢測的研究方向做出了展 望。

在目標檢測技術的驅動下，被賦予智能感知能力的無人機得以實現高效靈活的數據收集能力。隨著無人機 的普及與智能技術的成熟，無人機視角下的目標檢測在諸多領域中作為關鍵核心技術，具有重要的研究意義。為了 進一步促進無人機視角下目標檢測研究的發展，本文對無人機視角下的目標檢測算法進行了全面的總結，并對已有 算法進行了歸類、分析和比較。首先，介紹無人機視角下的目標檢測概念，并總結了無人機視角下目標檢測所面臨 的目標尺度、空間分布、樣本數量、類別語義以及優化目標等五大不均衡挑戰。**在介紹現有研究方法的基礎上，本 文特別整理并介紹了無人機視角下目標檢測算法在交通監控、電力巡檢、作物分析和災害救援等實際場景中的應用。**然后，重點闡述從數據增強策略、多尺度特征融合、區域聚焦策略、多任務學習、以及模型輕量化等方面來提升無 人機視角下目標檢測性能的方法，總結這些方法的優缺點并分析了其與現存挑戰之間的關聯性。之后，全面介紹基 于無人機視角的目標檢測數據集，并呈現已有算法在兩個較為常用的公共數據集上的性能評估。最后本文對無人機 視角下目標檢測技術的未來發展方向進行了展望。

0. 引言

計算機視覺技術為無人機賦予了自主感知、分 析和決策能力，而目標檢測則是提高無人機感知能 力的關鍵技術之一。無人機結合智能目標檢測技術 可充分發揮其高機動性優勢，在廣闊的空中視野中 定位感興趣目標，進而實現靈活高效的數據收集能 力。在目標檢測技術的驅動下，無人機在交通監控 （Byun 等，2021）、電力巡檢（Abdelfattah 等， 2020）、作物分析（Osco 等，2021a）和災害救援 （Bo?i?-?tuli? 等，2019）等多個領域中展現出廣闊 的應用前景。例如在交通監控領域，無人機可以空 中飛行進行偵測，不受道路限制，具有速度快、自 由度高、視野寬廣等優點。當交通事故等突發事件 發生時，無人機可以第一時間進行響應，到達現場 進行圖像采集與分析，為應急救援與管理提供及時 有效的數據支撐。在深度學習的驅動下，目標檢測 技術獲得了長足的發展，取得了諸多令人矚目的成 就。然而，大多數研究聚焦于地面視頻監控圖像的 分析，面向無人機視角圖像的目標檢測還未得到充 分的研究。目前，即使是最好的目標檢測算法，在 無人機圖像上的平均精確率也難以達到40%（Cao 等，2021）。

**無人機視角下的目標檢測之所以難，其主要原 因在于無人機圖像存在尺度變化、疏密分布、目標 數量較多且小目標占比較高等問題，特別是無人機 高分辨率圖像高計算需求與現階段低功耗芯片有 限算力之間的矛盾難以平衡。**相對于地面視角拍攝 的自然圖像，無人機視角下的廣闊視場意味著更為 復雜的場景和更加多樣的目標，在提供更為豐富的 可視化信息的同時，也帶來了更多無用噪聲的干擾。特別是無人機視角下，圖像中的目標往往因遠端拍 攝、背景遮擋或光照影響等因素檢測難度較大，需 要使用高分辨率圖像提供更多的信息以達到較好 的檢測效果。這極大地增加了目標檢測算法的計算 開銷與內存需求，特別是直接使用未經過特殊設計 的通用目標檢測算法將帶來難以承受的計算開銷 與內存需求，進一步加劇了目標檢測的難度。在實 際應用場景中，往往面臨著類似于識別車輛種類這 種細粒度分類的問題，這些相似目標給模型正確識 別目標帶來了巨大的挑戰。此外，受限于現實世界 中的目標數量，無人機視角下某些類別的樣本數量 往往極為有限，這種數據不均衡的狀況也對模型的 學習能力提出了更高的要求。因此，緊密地結合智能目標檢測技術，針對無 人機圖像的特性設計行之有效的方法，促使模型學 習理解無人機視角下的視覺數據，對于無人機在實 際場景中充分發揮其效用是至關重要的。無人機視 角下的目標檢測在應用廣泛的同時面臨著諸多挑 戰，具有深刻的現實意義與重要的研究意義。對無 人機視角下的目標檢測展開研究將有助于推動目 標檢測領域的進一步發展，增強目標檢測在面對真 實場景時的應用能力。

目標檢測作為計算機視覺領域的基礎研究，已 有學者對此進行研究與總結，并發表許多優秀的綜 述。Zou等人（2019）梳理了400多篇關于目標檢測 技術發展的論文，系統而全面地展現了目標檢測領 域。Oksuz等人（2020）則從目標檢測中存在的類別 不平衡、尺度不平衡、空間不平衡以及優化目標不 平衡等四大不平衡問題出發，對現有的目標檢測算 法進行了深入的總結。Chen等人（2020）則從小目 標四大基礎方法的角度出發，總結并分析了小目標 檢測的相關優化思路。曹家樂等人（2022）回顧并 總結了基于單目相機的視覺目標檢測方法，并對比 介紹了單目目標檢測和雙目目標檢測的國內外研 究進展情況。然而，以上綜述對于無人機視角下目 標檢測的關注不夠，未能系統地梳理無人機視角下 的目標檢測方法和面臨的挑戰。 **聚焦到無人機視角下的目標檢測，Mittal等人 （2020）關注低空無人機數據集，評估并總結了當 前流行的目標檢測算法，但是局限于簡單的性能對 比，沒有深入的總結分析。**Sambolek等人（2020） 介紹了在搜索和救援行動中使用無人機的可能性， 并提供了在無人機圖像中檢測相關人員的方法概 述。Srivastava等人（2021）則關注無人機圖像的車 輛檢測，從提高精度和減少計算開銷兩個方面回顧 了這些工作。Bouguettaya等人（2021）則關注于無 人機視角下的車輛檢測應用，總結并介紹了多種網 絡結構對于改善車輛檢測的貢獻。江波等人（2021） 對常見的航空影像數據集進行了梳理，并對近期的 無人機目標檢測研究進行了歸納和分析。楊浩然等 人（2022a）則對目標檢測相關算法進行了簡單的優 缺點分析。然而，這些綜述對于無人機視角下面臨 的挑戰總結不夠系統，算法方面的趨勢總結較為薄 弱，而且對于目標檢測算法的實際應用闡述也較少。

與以往關注通用領域的目標檢測綜述或僅關 注于無人機相關的特定應用場景下的綜述不同，**本 文著重于對無人機視角下的目標檢測這一意義重大且極具挑戰性的研究領域進行系統且深入的分 析與總結。**本文首先簡要闡述無人機視角下目標檢 測的重要研究意義，然后將對無人機視角下目標檢 測領域中存在的挑戰進行系統的歸納和總結，隨之 將介紹并分析無人機視角下的目標檢測優化思路， 包括數據增強、多尺度特征融合、區域聚焦策略、 多任務學習、模型輕量化以及其他優化策略等。本 文將特別展示無人機視角下目標檢測算法的應用， 闡明該研究的實際意義。此外，本文將介紹無人機 視角下適用于檢測任務的相關數據集，并在常用的 數據集上分析對比現有算法的檢測性能。最后，對 本文內容進行簡要的總結，并討論無人機視角下的 目標檢測未來可能的研究方向和發展趨勢。