《神经网络助力战场车辆及部件损毁识别与评估》

一、战场车辆损毁评估的重要意义

在现代战争中，战场车辆及部件损毁评估具有至关重要的意义。首先，准确的损毁评估能够确保作战效率。战场形势瞬息万变，车辆作为重要的作战装备，其完好程度直接影响到作战任务的执行。通过对战场车辆及部件的损毁评估，可以迅速确定哪些车辆能够继续投入战斗，哪些需要进行抢修，从而合理调配作战资源，确保作战行动的顺利进行。
例如，在一场激烈的战斗中，如果不能及时对受损车辆进行评估，可能会导致一些本可以修复的车辆被误判为无法使用，从而浪费了宝贵的作战资源。而对于那些确实无法修复的车辆，也可以及时安排撤离，避免对作战行动造成阻碍。
其次，合理的损毁评估有助于合理分配资源。战场资源有限，包括维修人员、维修设备、零部件等。通过对车辆损毁情况的准确评估，可以根据不同的损毁程度合理分配资源。对于轻度受损的车辆，可以优先安排简单的维修，使其尽快重新投入战斗；对于严重受损的车辆，则需要集中更多的资源进行抢修或者考虑更换。
据统计，在一场典型的现代战争中，合理的战场车辆损毁评估可以使作战效率提高 20% 以上，同时节约 15% 左右的资源。这充分说明了战场车辆及部件损毁评估在现代战争中的重要性。

二、传统战场车辆损毁评估方法

（一）视觉评估法

视觉评估法在战场车辆损毁评估中一直以来都扮演着重要的角色。在战争现场，经验丰富的评估人员通过肉眼观察车辆的外观、部件的变形程度、漆面的破损情况等，可以快速对车辆的损毁情况有一个初步的判断。这种方法的特点之一是直观性强，能够让评估人员直接看到车辆的受损部位和程度，减少了评估结果的争议性。例如，当车辆的外壳出现明显的凹陷、破裂或者划痕时，评估人员可以立即判断出车辆在战斗中受到了一定程度的冲击。
视觉评估法还有助于合理修复。评估人员可以根据车辆的受损情况，初步确定哪些部件需要进行更换，哪些可以通过修复来恢复其功能。对于一些轻微的表面损伤，如漆面刮擦，可以在战场条件允许的情况下进行简单的处理，使车辆在外观上更加整洁，同时也避免了进一步的腐蚀。此外，视觉评估法还可以结合其他评估方法，如询问驾驶员车辆在战斗中的表现等，综合判断车辆的损毁程度，为后续的修复工作提供更加准确的依据。

（二）仪器检测技术

仪器检测技术在战场车辆损毁评估中具有显著的优势。首先，它能够准确评估损失程度。通过使用专业的检测仪器，如探伤仪、测量工具等，可以对车辆的内部结构和部件进行深入检测，发现一些肉眼难以察觉的损伤。例如，探伤仪可以检测出车辆底盘、车架等部位的隐性裂纹，避免在后续的使用中出现安全隐患。
其次，仪器检测技术能够提高评估效率。相比于传统的视觉评估法，仪器检测可以在更短的时间内完成对车辆的全面检测，为抢修工作争取宝贵的时间。例如，使用自动化的检测设备可以快速扫描车辆的各个部位，生成详细的检测报告，大大减少了人工评估的时间和工作量。
此外，仪器检测技术还能保障评估的公正性。由于仪器检测是基于客观的数据和标准进行的，不受评估人员主观因素的影响，因此可以确保评估结果的准确性和可靠性。在涉及到多方面利益的战场环境中，公正的评估结果对于合理分配资源、制定抢修方案至关重要。据统计，在使用仪器检测技术的战场车辆损毁评估中，评估结果的准确性可以提高 30% 以上，评估时间缩短约 50%。这为战场车辆的及时修复和重新投入战斗提供了有力的支持。

三、神经网络在战场车辆损毁评估中的应用案例

（一）射击毁伤评估模型

基于自适应模糊神经网络系统的射击毁伤评估模型在炮兵对集群有生力量目标射击毁伤效果评估中发挥了重要作用。该模型应用坐标毁伤律仿真计算不同炸点分布时的毁伤效果，形成样本数据，采用自适应模糊神经网络系统学习出毁伤因素与毁伤效果之间的映射关系，进而对毁伤效果进行评估。实验结果表明，评估值和实际值之差约在 3% 左右，充分说明该模型精度高，泛化能力好，具有很强实用性，能有效根据弹群信息进行毁伤评估。

（二）多源信息融合的毁伤评估方法

基于多源信息融合的战场目标三维重建与毁伤评估方法，通过对相机采集的二维视觉图像数据和经由激光雷达采集的稀疏点云处理得到的稀疏深度数据进行多模态融合，实现快速、准确的三维重建。该方法采用了包含二维视觉图像和稀疏深度数据双处理分支的基于 ViT（Vision Transformer）编码器组件的深度学习网络结构，具有多模态融合能力。同时，通过单目深度信息挖掘模块和双分支网络结构，实现对目标点云的重建，并基于元学习的小样本点云分类研究，实现对毁伤评估的快速学习。

（三）巡飞弹对地目标识别与毁伤评估

基于多源信息融合的巡飞弹对地移动目标识别与毁伤评估方法，利用卷积神经网络深度语义信息提取的优势，引入红外毁伤信息，实现对地面移动目标的在线实时毁伤评估。基于 YOLO-VGGNet 的两阶段紧耦合毁伤评估方法，有效提升了巡飞弹对地面移动目标识别的有效性，评估准确率较传统方法分别提升 19% 和 10.25%。

（四）美军未来战车的神经网络应用

美国陆军地面车辆系统中心公布的 MET-D 车辆项目中，机器人战斗车能够利用相机、数据显示、图形用户界面、线控驾驶功能、无人机提供的视频和先进通信等最新技术，提高步兵小队的战场态势感知能力并增强其通信能力。发展到一定程度后，无人车可以利用人工智能和神经网络达到完全自主的状态。机器人战斗车预计将有三个版本，分别具有不同的重量和装备，具有直接射击的致命能力。

（五）俄罗斯神经网络识别系统

俄罗斯为所有类型无人机创建的通用神经网络 NAKA，在识别敌方目标和装备方面发挥了重要作用。该神经网络能够快速准确地识别敌方目标，为俄罗斯军队提供了重要的情报支持。同时，NAKA 还可以与其他传感器和系统进行集成，提高俄罗斯军队的作战效能。

四、神经网络实现战场车辆及部件损毁评估的方法

（一）基于神经网络的故障诊断

神经网络以其强大的自学习和自适应能力，在车辆装备战场损伤诊断中发挥着重要作用。例如，基于 BP 神经网络的军车发动机故障智能诊断系统，利用神经网络的动力学特性解决了复杂系统故障诊断问题。BP 神经网络得名于 BP（Back-Propagation）算法，因其简单、易行、计算量小、并行性强等优点，是目前神经网络训练中采用最多也是最成熟的训练算法之一。它由输入层、隐含层和输出层构成，每一层的权值都可以通过学习来调整。在军车发动机故障诊断中，BP 神经网络能够通过对发动机运行数据的学习，建立起故障源与故障现象之间的映射关系，从而实现对发动机故障的准确诊断。

（二）多部件多层级毁伤评价方法

军用卡车目标多部件多层级毁伤评价方法对于准确评估战场车辆损毁情况至关重要。首先，确定军用卡车目标的整体尺寸和性能参数，包括卡车整体长、宽、高、总质量、额定载重质量、最高车速、轴距和轮间距等。然后，建立军用卡车目标的简化等效模型，将卡车目标划分为发动机、底盘、车厢、驾驶室、油箱、车轮和电气设备等多个部件，并分别等效简化为几何形状，如圆柱体、棱柱、椭圆体和长方体等。接着，计算军用卡车目标的部件毁伤状态，通过将边界点区域离散成多个离散点，根据萨道夫斯基公式计算边界点组成的区域内冲击波超压的入射压峰值，并根据冲击波冲量毁伤判据计算出各部件的综合毁伤程度。此外，还可以计算军用卡车目标的功能系统毁伤结果，将军用卡车目标的功能系统毁伤定义为支撑功能毁伤、运动功能毁伤、运载功能毁伤和辅助功能毁伤等四种类型，采用 01 法判定部件失能状态。最后，根据功能系统毁伤结果计算军用卡车目标的整体毁伤等级，划分为摧毁、重度毁伤、中度毁伤和轻度毁伤或完好四个等级。

（三）报废车辆识别应用

基于神经网络的报废车辆识别方法和系统在战场车辆损毁识别中具有潜在应用价值。该方法通过获取多张车辆样本图像，构建报废车辆识别神经网络，提取车身完整度特征、车型特征、车身颜色特征和车牌特征，并进行特征融合，输出车辆是否为报废车辆的识别结果。在车身存在重大缺陷、车型为已停产车型、车身颜色与车管系统记录不一致或存在套牌的情况下，相应特征分别记为 1，否则记为 0。通过对识别结果与实际结果进行比较，对神经网络进行修正，提高识别准确率。在战场环境中，可以利用该方法快速识别报废车辆，避免其对作战行动造成阻碍，并合理分配资源进行清理或修复。

（四）车辆损伤检测应用

一种基于深度神经网络的车辆损伤检测方法及系统能够准确判断车辆损伤情况。该方法首先选择原始图片，对其提取特征图，然后判断特征图的锚点框为前景或背景，并修正锚点框，获得候选区域。接着，基于特征图和候选区域获取候选区域特征图，并将其送入 RCNN 层，判断候选区域为前景或背景，并修正候选区域。判断特征图的锚点框和候选区域为前景或背景的判断方法为计算其与所有标注真值区域的交集与自身的比值，若比值高于阈值则认定为前景，否则认定为背景。此外，车辆外观损伤检测系统还可以通过 VGG 或 ResNet 基础特征提取框架来提取车辆损伤图像的特征图。在战场车辆损毁评估中，该方法可以快速准确地检测出车辆的损伤部位和程度，为抢修和决策提供重要依据。

五、展望神经网络在战场车辆损毁评估中的未来

神经网络在战场车辆及部件损毁评估中展现出了巨大的潜力，然而，也面临着一些挑战。一方面，战场环境复杂多变，数据的获取和处理可能会受到干扰，影响神经网络的准确性和可靠性。例如，在激烈的战斗中，传感器可能会受到损坏，导致数据缺失或不准确。另一方面，神经网络的训练需要大量的数据和计算资源，而在战场环境下，这些资源可能会受到限制。
尽管面临挑战，但神经网络在战场车辆损毁评估中的前景依然广阔。随着技术的不断进步，传感器的性能将不断提高，数据的获取和处理能力也将不断增强。例如，新型的传感器可以更加准确地检测车辆的损伤情况，同时，数据处理技术的发展可以更加高效地处理大量的数据。此外，随着人工智能技术的不断发展，神经网络的训练算法也将不断优化，提高训练效率和准确性。
未来，神经网络在战场车辆损毁评估中的应用将更加广泛和深入。一方面，神经网络可以与其他技术相结合，如无人机、卫星通信等，实现更加全面和准确的损毁评估。例如，无人机可以携带传感器对战场车辆进行近距离的检测，获取更加详细的数据，然后通过卫星通信将数据传输到指挥中心，利用神经网络进行分析和评估。另一方面，神经网络可以实现智能化的损毁评估和决策支持。例如，神经网络可以根据车辆的损伤情况和战场环境，自动生成抢修方案和资源分配建议，提高作战效率和决策的科学性。
总之，神经网络在战场车辆及部件损毁评估中具有巨大的潜力和广阔的前景。虽然目前还面临一些挑战，但随着技术的不断进步和应用的不断深入，神经网络将为战场车辆损毁评估提供更加准确、高效和智能化的解决方案，值得深入研究和应用。