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赛题：基于天基图像与众源数据的细粒度目标认知增强技术
命题单位：中国电子科技集团公司信息科学研究院
摘要
针对城市紧急救援中黄金救援窗口短、态势信息更新快的现实需求，本文提出了基于天基图像与众源数据协同的细粒度目标认知增强技术方案，以解决天基图像更新周期与应急处置节奏不匹配以及众源数据难以直接融入“一张图”决策场景的问题。本项目主要聚焦飞机、船舶、车辆和建筑等关键目标，构建检测、关联与认知增强一体化技术框架。首先，利用天基遥感图像实现大范围目标快速检测与初步定位。然后构建跨平台、跨模态、跨时相以及跨粒度的众源认知增强数据库，为细粒度认知补全提供数据支撑。此外，针对可见光、红外及合成孔径雷达等异构数据设计关联检索方法，以有效解决低空或平视众源图像在地理位置、目标属性和语义信息上与天基底图对齐的问题，最后通过可视化系统实现目标细节补充与态势增强输出。实验结果表明所提方法在遥感目标检测及跨模态关联检索任务中能够取得优异性能，能够在应急救援中有效缩短态势图更新时间，提高灾情研判效率和救援决策精度，并可拓展应用于战略目标侦察和区域态势感知任务。
关键词
天基图像 众源数据 城市应急救援 细粒度目标认知增强 跨模态检索
项目背景
城市紧急救援具有突发性强、处置复杂度高和决策链条短等显著特点。在地震、火灾、爆炸及建筑坍塌等典型灾害场景中，通常要求在分钟级甚至更短时间内完成灾情研判、风险识别、资源调度与行动部署。在这种高动态、高不确定性的应急环境中，应急救援部门亟需对遥感、视频、图像及文本等多源异构信息进行快速整合，构建可持续更新的应急处置信息体系，从而为灾情态势理解、救援路径规划及力量投送提供可靠支撑。
天基遥感图像具备覆盖范围广、宏观观测能力强及区域扫描效率高等优势，是城市灾害监测与大范围态势评估的重要数据基础。尽管近年来我国天基数据获取能力持续提升，数据更新周期已缩短至小时级水平，卫星重访能力亦有所增强，但相较于城市紧急救援对信息高频刷新与持续更新的需求，仍存在显著差距。尤其在飞机、船舶、车辆及建筑等细粒度目标层面，单一依赖天基图像难以充分获取目标属性、状态变化及局部结构等关键信息，制约了精细化态势认知能力的提升。
相比之下，来源于地面、低空及网络环境的众源数据具有获取方式灵活、时效性强及观测视角多样等特点，能够从近距或平视视角补充目标外观细节、属性特征及场景语义信息，为细粒度目标认知提供重要信息来源。然而，该类数据普遍存在视角受限、地理定位不确定、时相差异显著及模态差异复杂等问题，难以与天基遥感底图建立稳定一致的关联关系，因而尚未在应急处置信息体系中得到充分利用。
基于上述问题，本项目围绕天基图像与众源数据协同的细粒度目标认知增强开展研究，重点突破多源异构数据在空间对齐、语义关联与信息融合方面的关键技术瓶颈，通过构建统一的认知表达与融合机制，弥补天基图像在细粒度目标识别能力与时效更新方面的不足，从而为城市应急救援与区域态势感知提供更加快速、准确且全面的技术支撑。
技术路线
本项目的技术路线围绕“宏观感知—细粒度认知—跨模态匹配—决策支持”展开，整体形成由目标检测层、众源数据构建层、关联检索层和集成系统层组成的闭环技术链路。该路线以天基光学遥感图像为宏观感知入口，以众源多模态数据为细节补充来源，通过检测、数据组织、跨模态匹配与可视化集成的逐级协同，实现从目标快速发现到认知增强输出的完整流程。
在目标检测层，项目首先利用天基光学遥感图像开展大范围目标快速检测与定位，对飞机、船舶、车辆、建筑等重点目标进行类别识别、位置提取和初步过滤，形成目标快速检测与宏观态势感知结果。该环节重点支撑后续众源检索的查询目标生成，为跨模态匹配提供可靠的类别、位置和候选目标信息。
在众源数据构建层，项目对来自不同平台、不同模态、不同时间和不同粒度的数据进行接入、处理、标准化、管理和质量评估，形成可检索、可更新、可扩展的众源认知增强数据基础；在关联检索层，项目面向RGB、IR、SAR等异构样本建立跨模态特征对齐与目标匹配机制，通过目标外观特征匹配、多模态特征一致性约束、相似性计算和结果排序，实现天基目标与众源样本之间的精准关联，补充目标细节并增强目标语义认知。
在集成系统层，项目将目标检测、众源数据管理、跨模态检索和结果分析模块进行统一集成，构建具备标准化接口、数据管理、结果分析和可视化展示能力的应用系统。系统最终面向应急应用场景提供目标检测结果展示、关联检索结果呈现和辅助决策支持，使天基宏观感知与众源细节补充协同发挥作用。
技术方案
（总体技术方案与实验结果详见技术报告）
Last updated: August 2026