[发明专利]一种武器站智能辅助决策系统架构

权利要求书

1.一种武器站智能辅助决策系统架构，其特征在于：包括应用层、训练层、模块层以及知识层四层架构与系统的外部接口设计组成；

所述应用层包括功能显示窗口，其由目标数据、威胁程度、推荐武器、毁伤效果四者组成，所述应用层是最终在武器站火控系统操控终端上的功能显示窗户；

所述训练层包括自学习训练系统，其由有标注数据、未标注数据、人工决策、决策模型以及通用特征生成模型五者组成，所述训练层是指自学习训练系统，这是整个系统智能化的核心部分，学习过程采用监督学习和自主学习相结合的机器学习手段来完成；

所述模块层包括模型信息平台，其由数据接入模块、图像处理模块、目标识别模块、威胁排序模块、武器决策模块以及毁伤评估模块六者组成，所述模块层是模型的信息平台，所述模块层可以接入数据，更新各模块的模型信息，便于提高每个模块的决策准确性；

所述数据接入模块实现对光电转塔姿态信息、及激光测距机输出的目标距离信息、红外序列图像、可见光序列图像数据的统一接入汇集、编码处理功能；

所述图像处理模块实现对可见光、红外序列图像数据的去噪滤波、增强、彩色化、异常帧剔除预处理功能；

所述目标的识别模块通过对获取红外、可见光序列图像进行融合处理、特征提取，采用机器学习算法，并融合地理空间坐标信息，实现对目标的搜索、识别和定位功能；

所述目标的识别模块对检测的目标数据进行判定，如果是动目标，向目标跟踪模块发出连续跟踪指令，获取动目标数据；

所述目标威胁排序模块基于智能辅助决策支撑知识库中的目标知识信息，依据获得的目标数据，利用合适的评估模型，对目标进行危险等级判定与排序；

所述武器决策模块基于目标威胁等级与排序的结果，结合智能辅助决策支撑知识库中的武器信息、目标知识、战场环境，采用智能算法，实现目标打击武器智能推荐功能；

所述目标毁伤评估模块基于智能辅助决策支撑知识库中的目标知识和特征信息，通过对打击前后的序列图像目标变化情况的分析，结合毁伤判定准则实现对打击后的目标进行毁伤程度的计算和判定功能；

所述知识层包括智能辅助决策支撑知识库，其由目标特征库、武器信息库、目标知识、算法库以及战场环境五者组成，所述知识层是指智能辅助决策支撑知识库，该知识库主要基于知识图谱技术，实现对武器信息、智能算法、目标知识、目标特性以及战场环境先验知识的统一组织与管理功能。

2.根据权利要求1所述的一种武器站智能辅助决策系统架构，其特征在于：该系统工作过程包括：数据接入汇集、图像预处理、目标的识别与定位、目标的跟踪、目标威胁排序、武器决策、目标毁伤判定步骤组成。

3.根据权利要求1所述的一种武器站智能辅助决策系统架构，其特征在于：所述系统的外部接口设计主要接收观瞄系统采集的姿态信息、距离信息和图像数据，通过自身的分析与处理，不断与火控系统进行信息交换，实现辅助决策功能。