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态势感知在军事领域的应用有哪些实例？
发布日期:
2024-10-29 10:45:04
本文链接
https://www.idcsp.com//help/1925.html
本文关键词
态势感知在军事领域的应用非常广泛，它涉及到对战场环境的认知、理解以及对未来发展的预测。以下是一些具体的实例：
1、战场态势可视化系统：这些系统通常包括二维和三维战场可视化，提高态势三维动态仿真与数据管理的能力。例如，三维GIS平台的态势显示系统提高了态势三维动态仿真与数据管理的能力。
2、情报收集与融合：军事领域利用各种传感器和情报收集技术来提高态势感知。这包括使用可见光、红外、紫外图像传感器、运动传感器等，以及通过无线网络连接这些传感器，提供对特定区域的监控覆盖。
3、人工智能辅助决策：AI在态势感知中扮演着重要角色，它可以帮助操作员/飞行员理解情况（二级态势感知）并预测环境中实体的未来行动（三级态势感知）。基于AI的模型可以向指挥官推荐决策，然后指挥官根据AI的输入和评估的情况做出适当的决策。
4、无人飞行器（UAVs）：在军事领域，UAVs被用来提高态势感知能力，它们可以提供实时的空中监控和侦察，帮助识别潜在威胁并协助决策。
5、增强现实（AR）技术：AR技术被用于提高战场态势感知，通过过滤、组织和以可辨识的方式展示信息，帮助操作员更有效地理解和响应战场情况。
6、城市战场态势感知：在城市环境中，由于战斗空间的动态变化和非战斗人员的增加，维持态势感知更具挑战性。因此，需要能够在任何环境中保持通信链接的系统，以共享关于战场空间的信息，实现共同作战图（COP）。
7、知识驱动的战场目标理解：利用知识图谱和智能认知推理算法，实现对不明目标的类型、型号和意图的辅助研判，提升复杂环境下战场目标智能认知水平。
8、异构情报信息自动关联技术：通过基于知识图谱的战场情报关联技术，实现多源、异构和动态情报的组织建模，提取多元信息并进行融合，形成目标的多维多源特征数据库，支撑指挥员快速准确地判定目标身份。
9、可解释人工智能（XAI）：随着战场环境越来越复杂，指挥员对人工智能可解释性的要求不断增加。将“黑匣子”转为可解释的交互式人工智能，实现以人为中心的人工智能是相关领域的发展趋势。
这些实例展示了态势感知在军事领域的多样化应用，从提高战场指挥和控制的效率到增强对复杂战场环境的理解和预测能力。
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