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本文由北京理工大学爆炸科学与安全防护全国重点实验室的徐豫新、杨卓越、宋浩、余康合作完成，发表于《北京理工大学学报》2025年第7期。论文主题为”基于无人机的战场目标信息采集和毁伤效果评估现状及发展趋势”，系统梳理了无人机在军事毁伤评估领域的技术现状与发展方向。

论文首先分析了俄乌战争中无人机战术应用的特点，指出现代战争中无人机已成为典型的作战方式。作者特别强调，在2022年俄罗斯特别军事行动中，”柳叶刀”（Lancet）自杀式无人机和各类小型旋翼无人机的广泛应用，凸显了无人机在目标侦察和毁伤评估中的关键作用。与传统卫星遥感相比，无人机具有部署灵活、分辨率高、可多角度拍摄等优势，但也面临续航时间短、受天气影响大等技术挑战。

在技术需求分析部分，作者提出理想的毁伤效果敏捷评估系统应具备四大特征：高时效性（快速响应战场变化）、高精度（准确识别毁伤特征）、高智能（为决策提供量化支撑）和高便捷性（简化人机交互流程）。这些需求源于现代战争对实时战场态势感知的迫切要求，特别是在连续打击动态目标时，快速准确的毁伤评估直接影响后续作战决策。

关键技术部分被划分为三个核心环节：图像采集技术、结构模型构建技术和评估模型构建技术。在图像采集方面，论文详细比较了单无人机路径规划与多无人机协同作业的优劣，指出多无人机系统能有效提升数据采集效率，但目前在协同评估算法研究上仍存在空白。结构模型构建技术则分为二维几何模型和三维几何模型两类方法：二维模型主要依靠图像拼接技术，使用SIFT、SURF等特征提取算法；三维重建则融合了航空摄影测量学和计算机视觉技术，包括传统的运动恢复结构（Structure from Motion，SfM）方法和新兴的神经辐射场（Neural Radiance Fields，NeRF）技术。作者特别指出，近距离拍摄（3-10米）能显著提高三维重建精度，标准误差可控制在0.4%以内。

毁伤评估模型构建是论文的技术核心，作者将其分为基于数据特征和基于物理机理的两大类方法。数据驱动方法主要应用深度学习技术，如Hong等提出的地震建筑损伤分类网络（EBDC-Net）在4级损伤分类中达到77.49%的准确率；Munawar等开发的裂缝检测算法结合了CycleGAN生成对抗网络，无需配对数据即可训练。物理机理方法则依托爆炸力学理论，通过毁伤树模型和有限元仿真（如AUTODYN软件）来预测结构破坏效应。值得注意的是，作者指出当前功能毁伤评估存在标准不统一的问题，不同研究采用的评估指标（如最小起降窗口、部件权重体系等）缺乏可比性。

在发展趋势部分，论文提出了五个重要方向：多无人机协同动态评估将成为突破单机局限的关键；特异性功能敏捷评估需要建立标准化体系；辅助评估交互性设计应融合自然语言处理（NLP）和增强现实（AR）技术；复杂场景下的鲁棒评估需提升算法在雾霾、烟尘等干扰条件下的稳定性；多传感器融合评估则强调结合红外、激光雷达（LiDAR）等多元数据。这些方向均指向一个共同目标：构建更智能、更可靠的战场毁伤评估系统。

本文的学术价值主要体现在三个方面：首次系统梳理了无人机毁伤评估的技术链条，从数据采集到模型构建形成完整框架；深入分析了各类方法的优劣，为后续研究提供了清晰的技术路线图；提出的五大发展趋势准确把握了军事需求与技术前沿的结合点。在应用层面，该研究对提升战场态势感知能力、优化作战决策流程具有重要指导意义，其技术思路也可延伸至自然灾害评估、基础设施监测等民用领域。

论文的重要观点包括：基于深度学习的评估方法虽然效率高但可解释性不足，而物理机理方法理论基础扎实却计算量大，二者融合将是未来突破方向；当前缺乏大规模标准数据集严重制约了算法发展，需要建立开放共享的数据平台；功能毁伤评估需要从单纯物理破坏分析转向作战效能量化，建立与指挥决策直接衔接的评估体系。这些见解对军事人工智能和精确打击技术的发展具有前瞻性指导价值。