Klacci 凱樂奇智慧門鎖＠政府與國防解決方案
全球威脅變得越來越複雜和難以預測，對提升軍事能力的新方法的需求也日益增加。電腦視覺技術幫助國防組織使用大量視覺數據，使他們能夠做出快速且準確的決策。
電腦視覺是人工智慧 (AI) 的一部分，它可以幫助機器觀察，和理解周圍世界的圖像和影像。這項技術正在迅速改變許多產業。在國防領域，電腦視覺具有許多重要用途，可以改善操作、安全性和決策。在這篇報導中，我們將介紹十個有趣的例子，了解電腦視覺如何應用於國防，以及它如何塑造軍事行動的未來。
一份報告強調，電腦視覺系統與感測器融合技術（例如光達、雷達）相結合，已實現物體檢測範圍超過 200 米，區分不同類型物體的準確率高達 98%。這大大改善了安全措施和反恐。
本報導探討了在國防領域，使用電腦視覺案例的類似強大應用程式。從增強戰場態勢感知到徹底改變訓練方法，電腦視覺正在塑造國防行動的未來，並重新定義國家安全。
電腦視覺在國防領域的十大強大應用
1. 改進的監視和威脅偵測
這一定是電腦視覺在國防領域最明顯的應用，而且理所當然地是一個非常重要的應用。現在，電腦視覺演算法依靠卷積神經網路（CNN），來處理來自多個監視器的視覺數據。這些系統即時分析視訊來源，使用物件偵測和異常偵測模型來辨識潛在威脅，例如未經授權的人員或可疑活動。
MarketsandMarkets 的一份報告估計，到 2025 年，全球物體辨識市場規模將達到 530 億美元，年成長率為 15.1%，這凸顯了國防等產業對物體辨識的需求不斷成長，而物體辨識在辨識和追蹤方面，發揮著非常重要的作用。
此外，邊緣運算允許處理更靠近來源（在攝影機或附近的伺服器上），從而減少威脅偵測的延遲，同時不斷訓練機器學習模型，以提高偵測準確性。在企業應用中，這減少了手動監控的需要，並提高了安全系統的回應能力。
技術實用性：
- 效率：自動偵測可以釋放人力資源以用於更重要的任務。
- 準確性：CNN 模型在大型資料集上進行訓練，以辨識即使是很小的偏差，從而最大限度地減少誤報。
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2. 用於作戰和後勤的自動駕駛車輛
Precedence Research 預測，到 2030 年，全球國防自動駕駛汽車市場規模將達到 624 億美元，複合年成長率高達 13.3%。這一成長凸顯了無人地面車輛、空中無人機，和自主船舶的佈署日益增加。
這些軍用車輛（陸軍軍種或空軍軍種）使用電腦視覺，進行導航和目標偵測。這是電腦視覺在國防領域的一個成熟應用，它嚴重依賴同步定位和地圖建構 (SLAM) 演算法，來繪製環境地圖，並追蹤車輛相對於障礙物的位置。
你也可以採用 LiDAR（光偵測和測距）感測器結合電腦視覺，讓車輛即時辨識地形特徵，並避開障礙物。這些感測器的數據，使用循環神經網路 (RNN) 和深度學習模型進行處理，以便在不確定的環境中做出決策。對於國防行動而言，這將使自動運輸車輛能夠導航補給路線，或執行偵察任務。
技術實用性：
- 安全：減少人類參與危險戰區的需要。
- 即時處理：板載邊緣運算系統確保快速資料處理，並立即回應。
3. 軍事訓練中的擴增實境（AR）
用於國防訓練的 AR 系統，是電腦視覺在物體辨識和即時追蹤方面的另一個強大應用。在國防領域，基於標記的 AR 使用預定義模式，來定位虛擬元素，而無標記的 AR 使用視覺慣性里程計，進行自動虛擬疊加，從而改善士兵的沉浸式訓練模擬。
《DTIC 雜誌》上的一項研究顯示，將 AR 技術融入軍事訓練，可以提高士兵的表現。例如，使用 3D 物體辨識演算法；士兵可以分析現實世界的環境，並將其與預先設計的虛擬元素進行比對，讓受訓人員能夠與環境互動，並像在真實戰鬥中一樣做出戰略決策。
技術實用性：
- 訓練效率：無需昂貴的真實演習，即可模擬複雜的戰場場景。
- 經濟高效：減少訓練期間實體資產的磨損。
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4. 用於門禁控制的臉部辨識或生物辨識認證
臉部辨識是電腦視覺在國防領域，另一個值得一提的強大應用。該技術應用深度學習模型和神經網路，從即時影像或圖像中辨識個人。有趣的是，預計到 2027 年，國防部門的全球生物辨識市場規模將達到 829 億美元，從 2022 年到 2027 年的複合年成長率為 14.1%。這一成長反映了對生物辨識技術的投資不斷增加，以改善辨識控制。
FaceNet 和 YOLO（You Only Look Once），是常用的即時擷取和搭配臉部特徵的演算法。這些模型在大量臉部影像資料集上進行訓練，以提高系統區分授權人員和潛在入侵者的能力。在國防方面，臉部辨識被整合到軍事基地和機密設施的安全系統中，確保只有經過身份驗證的個人才能進入。
技術實用性：
- 可擴展性：臉部辨識可以佈署在多個入口點。
- 安全性：多重身份驗證（將生物辨識技術與其他辨識碼結合）提高了系統的穩健性。
5.即時邊境監控：提高安全性和物體追蹤
案例研究顯示，基於電腦視覺的監控系統，可以將誤報率降低高達 88.4%。由於邊境監視，電腦視覺系統與熱像儀、雷達和光學感測器搭配，可以追蹤運動並即時檢測威脅。這些系統使用影像分析，來區分跨越邊境的動物、車輛和人類。
此外，Kalman Filters 等對象追蹤演算法，有助於跨幀追蹤移動對象，而運動偵測演算法，可以標記異常或未經授權的移動。該技術可協助國防機構，以最少的人力監控大片偏遠地區，從而實現自動警報和快速回應。
技術實用性：
- 自動化：減少對實體巡邏的依賴。
- 即時分析：使用雲端運算或基於邊緣的人工智慧立即辨識威脅。
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6. 駕駛艙控制中的手勢辨識
研究顯示，直覺的介面不僅可以減輕飛行員的工作量，還可以加快反應時間，從而提高整體任務效率。一個例子是將手勢辨識技術整合到飛機駕駛艙，允許飛行員用手勢控制各種功能。
電腦視覺在國防領域的應用，是在飛機駕駛艙中使用電腦視覺進行運動追蹤和人機互動。這些系統依靠光流演算法和深度感應攝影機（例如英特爾 RealSense）來辨識 3D 空間中的手勢。
透過解讀飛行員的手勢，該系統可以實現非接觸式控制，從而無需將手從飛行設備上移開，即可對關鍵控製做出更快的反應。這對於戰鬥機來說尤其有價值，因為快速決策非常重要。
技術實用性：
- 免持操作：減少飛行員在執行緊張任務時的工作量。
- 準確度：手勢辨識系統對環境噪音（例如，光照變化）具有很強的抵抗力。
7. 安全異常檢測
電腦視覺在國防領域的另一個主要應用是異常檢測。在這裡，電腦視覺系統使用無監督學習技術（例如自動編碼器）來檢測防禦設定中的異常。這些模型根據正常的操作資料進行訓練，任何偏離正常的資料，都會被標記為潛在威脅。例如，可以標記軍事基地內不尋常的運動模式以供審查。
該系統可能採用熱圖或光流（optical flow）技術，來分析人群或車輛的運動。這透過在威脅升級之前，檢測威脅來提高安全性，從而實現主動防禦。
技術實用性：
- 主動威脅管理：及早發現異常狀況，可防止防禦範圍內的安全漏洞。
- 機器學習：系統隨著時間的推移而改進，從先前的威脅模式中學習。
8. 武器系統瞄準
武器系統使用電腦視覺，來改善目標獲取和導引。這使得它成為國防領域長期使用的電腦視覺最重要的應用之一。
像 SSD（單次多框偵測器，Single Shot Multibox Detector）或 Faster R-CNN（基於區域的捲積神經網路），這樣的物體偵測模型，經過訓練可以辨識敵方目標、車輛或設施。一項關鍵發現是，深度學習技術，特別是像 Faster R-CNN 這樣的目標偵測模型，顯著改善了先進武器系統中的目標偵測和追蹤。
這些系統與紅外線和夜視技術協同工作，使國防部隊即使在能見度低的條件下，也能進行行動。此外，即時影像處理確保武器系統高精度鎖定和追蹤目標。
技術實用性：
- 精確瞄準：透過提高準確性來減少附帶損害。
- 即時數據處理：確保在快速移動的戰鬥場景中高速運行。
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9.庫存和供應鏈管理
在國防部門，高效的庫存和供應鏈管理，對於保持作戰準備和確保在需要時提供資源非常重要。電腦視覺已成為該領域的重要工具。
軍事物流採用電腦視覺驅動的物體辨識技術，來自動化物資的追蹤和管理。條碼讀取、光學字元辨識 (OCR) 和庫存追蹤系統，使用電腦視覺來確保對必需物資進行準確計數和監控。這種自動化減少了人為錯誤，並簡化了物流管理，確保國防團隊在正確的時間，擁有正確的設備。
技術實用性：
- 自動化：減少供應鏈操作中的人工勞動和錯誤。
- 即時庫存追蹤：確保在關鍵任務情況下有效分配資源。
10. 進階損傷檢測
在國防部門，準確及時的損害評估，對於維護關鍵基礎設施的完整性和運作準備非常關重要。電腦視覺技術已成為評估結構損，壞和辨識薄弱點的有力工具。
使用卷積神經網路 (CNN) ，和基於區域的捲積神經網路 (R-CNN) 等先進演算法，處理無人機、衛星或現場攝影機拍攝的高解析度影像，以高精度檢測和分析裂縫和變形等損壞。
研究顯示，電腦視覺技術在損傷檢測方面的準確率超過 90%，超越了傳統方法。利用熱成像和紅外線成像，這些系統可以辨識隱藏的弱點和壓力點，從而實現精確加固。此外，電腦視覺有助於環境監測，檢測野火和化學品洩漏等危險，這對於主動風險管理非常重要。
技術實用性：
- 高精度損傷檢測：使用先進的成像演算法，提高辨識結構損傷的準確性。
- 即時決策支援和資源分配：即時損害評估和有效的資源分配和危險監測。
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