Nhận dạng mục tiêu tự động

Nhận dạng mục tiêu tự động (Automatic target recognition - ATR) là khả năng của một thuật toán hoặc thiết bị trong việc nhận dạng các mục tiêu hoặc các vật thể khác dựa trên dữ liệu thu được từ các cảm biến.

Việc nhận dạng mục tiêu ban đầu được thực hiện bằng cách sử dụng một biểu diễn dưới dạng âm thanh của tín hiệu thu được, trong đó một toán thủ đã qua đào tạo sẽ giải mã âm thanh đó để phân loại mục tiêu được chiếu xạ bởi radar. Mặc dù các toán thủ đã qua đào tạo này đã gặt hái được những thành công, các phương pháp tự động đã và đang tiếp tục được phát triển nhằm cho phép phân loại với độ chính xác và tốc độ cao hơn. ATR có thể được sử dụng để nhận dạng các vật thể nhân tạo như phương tiện mặt đất và hàng không, cũng như đối với các mục tiêu sinh học như động vật, con người và nhiễu do thực vật. Điều này có thể hữu ích cho mọi lĩnh vực, từ việc nhận dạng một vật thể trên chiến trường đến việc lọc bỏ nhiễu gây ra bởi các đàn chim lớn trên radar thời tiết Doppler.

Các ứng dụng quân sự tiềm năng bao gồm một hệ thống nhận dạng đơn giản như bộ phát đáp IFF, và được sử dụng trong các ứng dụng khác như thiết bị bay không người lái và tên lửa hành trình. Ngày càng có nhiều sự quan tâm đến việc sử dụng ATR cho các ứng dụng dân sự. Các nghiên cứu đã được thực hiện trong việc sử dụng ATR cho an ninh biên giới, các hệ thống an toàn để nhận dạng vật thể hoặc người trên đường ray tàu điện ngầm, xe tự lái và nhiều ứng dụng khác.

Khái niệm

Lịch sử 
Nhận dạng mục tiêu đã tồn tại gần như cùng lúc với radar. Các toán thủ radar thường nhận dạng máy bay ném bom và máy bay chiến đấu của đối phương thông qua biểu diễn âm thanh nhận được từ tín hiệu phản xạ.

Việc nhận dạng mục tiêu đã được thực hiện trong nhiều năm bằng cách phát tín hiệu băng gốc cho toán thủ. Lắng nghe tín hiệu này, các toán thủ radar dày dạn kinh nghiệm có thể xác định các thông tin khác nhau về mục tiêu được chiếu xạ, chẳng hạn như loại phương tiện, kích thước mục tiêu và thậm chí có khả năng phân biệt cả các mục tiêu sinh học. Tuy nhiên, có nhiều hạn chế đối với phương pháp này. Toán thủ phải được đào tạo về âm thanh của từng loại mục tiêu; nếu mục tiêu di chuyển với tốc độ cao, nó có thể không còn nằm trong dải tần nghe được; và yếu tố quyết định từ con người khiến xác suất sai sót cao. Tuy nhiên, ý tưởng về việc biểu diễn tín hiệu bằng âm thanh này đã tạo cơ sở cho việc phân loại mục tiêu tự động. Một số sơ đồ phân loại đã được phát triển sử dụng các đặc trưng của tín hiệu băng gốc vốn cũng đã được dùng trong các ứng dụng âm thanh khác như nhận dạng tiếng nói.

Tổng quan

Hiệu ứng vi-Doppler 
Radar xác định khoảng cách của một vật thể bằng cách tính toán thời gian tín hiệu phát đi quay trở lại từ mục tiêu được chiếu xạ bởi tín hiệu này. Khi vật thể này không đứng yên, nó gây ra một sự dịch chuyển tần số được gọi là hiệu ứng Doppler. Ngoài chuyển động tịnh tiến của toàn bộ vật thể, một sự dịch chuyển tần số bổ sung có thể gây ra bởi sự rung hoặc quay của vật thể. Khi điều này xảy ra, tín hiệu dịch chuyển Doppler sẽ bị điều chế. Hiệu ứng Doppler bổ sung gây ra sự điều chế tín hiệu này được gọi là hiệu ứng vi-Doppler. Sự điều chế này có thể có một mô hình, hoặc đặc trưng nhất định, cho phép phát triển các thuật toán cho ATR. Hiệu ứng vi-Doppler sẽ thay đổi theo thời gian tùy thuộc vào chuyển động của mục tiêu, gây ra một tín hiệu biến thiên theo cả thời gian và tần số.

Phân tích thời gian - tần số 
Phân tích biến đổi Fourier của tín hiệu này là không đủ vì biến đổi Fourier không thể tính đến thành phần biến đổi theo thời gian. Phương pháp đơn giản nhất để có được một hàm của tần số và thời gian là sử dụng biến đổi Fourier thời gian ngắn (STFT). Tuy nhiên, các phương pháp mạnh mẽ hơn như biến đổi Gabor hoặc Hàm phân phối Wigner (WVD) có thể được sử dụng để cung cấp một biểu diễn đồng thời của miền tần số và thời gian. Tuy nhiên, trong tất cả các phương pháp này, sẽ có sự đánh đổi giữa độ phân giải tần số và độ phân giải thời gian.

Phát hiện 
Sau khi thông tin phổ này được trích xuất, nó có thể được so sánh với một cơ sở dữ liệu hiện có chứa thông tin về các mục tiêu mà hệ thống sẽ nhận dạng và một quyết định có thể được đưa ra về việc mục tiêu được chiếu xạ là gì. Việc này được thực hiện bằng cách mô hình hóa tín hiệu nhận được, sau đó sử dụng một phương pháp ước lượng thống kê như Ước lượng hợp lý cực đại (ML), bỏ phiếu đa số (MV) hoặc cực đại sau cùng (MAP) để đưa ra quyết định về việc mục tiêu nào trong thư viện phù hợp nhất với mô hình được xây dựng bằng tín hiệu nhận được.

Phương pháp tiếp cận

Trích xuất đặc trưng 
Các nghiên cứu đã được thực hiện bằng cách lấy các đặc trưng âm thanh được sử dụng trong nhận dạng tiếng nói để xây dựng các hệ thống nhận dạng mục tiêu tự động nhằm xác định mục tiêu dựa trên các hệ số lấy cảm hứng từ âm thanh này. Các hệ số này bao gồm:
 Các hệ số mã hóa dự đoán tuyến tính (LPC)
 Các hệ số mã hóa dự đoán tuyến tính Cepstral (LPCC)
 Các hệ số cepstral tần số Mel (MFCC).

Tín hiệu băng gốc được xử lý để thu được các hệ số này, sau đó một quy trình thống kê được sử dụng để quyết định mục tiêu nào trong cơ sở dữ liệu giống nhất với các hệ số thu được. Việc lựa chọn đặc trưng và sơ đồ quyết định nào để sử dụng tùy thuộc vào hệ thống và ứng dụng.

Các đặc trưng được sử dụng để phân loại mục tiêu không chỉ giới hạn ở các hệ số lấy cảm hứng từ tiếng nói. Một loạt các đặc trưng và thuật toán phát hiện có thể được sử dụng để hoàn thành ATR.

Thuật toán phát hiện 
Để việc phát hiện mục tiêu được tự động hóa, một cơ sở dữ liệu huấn luyện cần được tạo ra. Việc này thường được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu thực nghiệm thu thập được khi mục tiêu đã được xác định rõ, sau đó dữ liệu này được lưu trữ để thuật toán ATR sử dụng.

Một ví dụ về thuật toán phát hiện được trình bày trong sơ đồ luồng. Phương pháp này sử dụng M khối dữ liệu, trích xuất các đặc trưng mong muốn từ mỗi khối (ví dụ: các hệ số LPC, MFCC), sau đó mô hình hóa chúng bằng một mô hình hỗn hợp Gauss (GMM). Sau khi thu được một mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu đã thu thập, xác suất có điều kiện sẽ được thiết lập cho từng mục tiêu có trong cơ sở dữ liệu huấn luyện. Trong ví dụ này, có M khối dữ liệu, điều này sẽ dẫn đến một tập hợp gồm M xác suất cho mỗi mục tiêu trong cơ sở dữ liệu. Những xác suất này được sử dụng để xác định mục tiêu là gì bằng cách sử dụng quyết định hợp lý cực đại. Phương pháp này đã được chứng minh là có khả năng phân biệt giữa các loại phương tiện (ví dụ: phương tiện bánh hơi so với phương tiện bánh xích), và thậm chí quyết định có bao nhiêu người đang hiện diện (lên đến ba người) với xác suất thành công cao.

Nhận dạng mục tiêu dựa trên CNN

Nhận dạng mục tiêu dựa trên mạng thần kinh tích chập (CNN) có khả năng vượt trội so với các phương pháp truyền thống. CNN đã chứng minh được tính hữu dụng trong việc nhận dạng các mục tiêu (ví dụ: xe tăng chiến đấu) trong các ảnh hồng ngoại của các bối cảnh thực tế sau khi được huấn luyện bằng các hình ảnh tổng hợp, do các hình ảnh thực tế của những mục tiêu đó rất khan hiếm. Độ chính xác của các hình ảnh tổng hợp đóng vai trò quan trọng đối với việc nhận dạng mục tiêu trong các điều kiện thực hiện nhiệm vụ tác chiến.

Ứng dụng 
Vào năm 2025, Quân đội Ấn Độ đã được cấp bằng sáng chế cho một hệ thống phân loại mục tiêu tự động tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI), sử dụng các cảm biến và thuật toán để tự động phát hiện và phân loại các mục tiêu trên radar. Hệ thống này so sánh dữ liệu thời gian thực, chẳng hạn như hình ảnh hoặc tín hiệu radar, với một cơ sở dữ liệu thông tin đã ghi lại một cách nhanh chóng và chính xác. Nó có thể được sử dụng cho các mục đích sử dụng một lần, bao gồm cả dẫn đường tên lửa.

References

External links
 Acoustic Experimental Data Analysis of Moving Targets Echoes Observed by Doppler Radars
 Micro-Doppler radar signatures for intelligent target recognition 

Ứng dụng thị giác máy tính
Xác định mục tiêu