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基于大模型技术的复杂战场态势分析方法、系统及介质与流程

  • 国知局
  • 2024-07-31 23:13:18

本技术涉及战场分析,具体而言,涉及一种基于大模型技术的复杂战场态势分析方法、系统及介质。

背景技术:

1、现代战争中大量使用了高新技术,使战略思想、战斗模式、编制体制以及武器装备等方面产生了重大变化,加剧了现代战争的复杂性,推动了数据融合技术的全面发展。战场态势目标识别与态势意图预测是数据融合在军事领域中的重要组成部分,通过对侦察、探测信息中的识别数据进行融合,得到战场目标识别结果及其可信度,再通过侦察、探测信息和战场目标识别结果对当前战场态势、威胁程度进行综合评估,以获得战场态势的整体感知,成为克敌制胜的重要军事手段,因此研究颇具重要意义,现有的战场态势分析方法无法根据遥感技术对战场环境精准的分析,作战过程中无法精准的探测作战元素标注的变化状态,从而无法推演出战场态势,无法有效的对作战策略进行调整,容易延误作战时机,针对上述问题,目前亟待有效的技术解决方案。

技术实现思路

1、本技术实施例的目的在于提供一种基于大模型技术的复杂战场态势分析方法、系统及介质,通过遥感技术对战场环境进行分析,从而精准的对作战元素进行标注,在战场态势分析过程中,通过分析作战元素的动态数据精准的分析战场态势,从而推演出战场态势变化,为作战策略调整提供有效依据。

2、本技术实施例还提供了一种基于大模型技术的复杂战场态势分析方法,包括:

3、基于遥感技术获取战场遥感图像,对战场遥感图像进行预处理,得到处理结果;

4、基于处理结果对作战环境与作战元素进行标注,得到标注信息;

5、基于不同作战元素的效能分析作战元素的动态数据,根据动态数据分析战场态势信息;

6、基于战场态势信息对标注信息进行动态调整;

7、基于大模型对战场态势进行分析,生成态势推演信息,基于态势推演信息对作战策略进行辅助调整。

8、可选地,在本技术实施例所述的基于大模型技术的复杂战场态势分析方法中,基于遥感技术获取战场遥感图像,对战场遥感图像进行预处理,得到处理结果,具体包括:

9、获取战场遥感图像,对遥感图像进行分割处理,生成若干个子图像;

10、将若干个子图像并行分析子图像每一个像素点的灰度值;

11、判断所述灰度值是否满足要求;

12、若满足要求,则将若干个子图像融合,并进行战场遥感图像增强,得到增强遥感图像;

13、若不满足要求,则生成修正信息,基于修正信息对像素点的灰度值进行补偿。

14、可选地,在本技术实施例所述的基于大模型技术的复杂战场态势分析方法中,基于处理结果对作战环境与作战元素进行标注,得到标注信息,具体包括:

15、获取处理结果,基于处理结果得到预处理后的增强遥感图像,提取增强遥感图像的图像特征;

16、将图像特征与设定的背景特征进行比较,得到特征相似度;

17、基于特征相似度将将遥感特征中的背景特征与战场环境特征进行分类,筛选出战场环境特征;

18、基于战场环境特征分析战场地貌、作战元素与战场地形进行分析,根据分析结果将作战元素进行标注,生成标注信息。

19、可选地,在本技术实施例所述的基于大模型技术的复杂战场态势分析方法中,基于不同作战元素的效能分析作战元素的动态数据,根据动态数据分析战场态势信息,具体包括:

20、基于不同作战元素匹配不同的作战武器,所述作战元素包括作战兵种、作战车、作战艇与作战无人机;

21、分析不同作战武器的威力,基于作战武器的威力评估作战元素的效能;

22、根据作战元素的效能预测战场的动态数据,基于战场的动态数据的变化信息得到战场态势信息。

23、可选地,在本技术实施例所述的基于大模型技术的复杂战场态势分析方法中,基于战场态势信息对标注信息进行动态调整,具体包括:

24、获取不同时间节点的战场态势信息,将相邻时间节点的战场态势信息进行比较,得到态势变化率;

25、判断所述态势变化率是否大于或等于设定的态势变化率阈值;

26、若大于或等于,则根据态势变化率对标注信息进行粗调整;

27、若小于,则根据态势变化率对标注信息进行微调整。

28、可选地,在本技术实施例所述的基于大模型技术的复杂战场态势分析方法中,基于大模型对战场态势进行分析,生成态势推演信息,基于态势推演信息对作战策略进行辅助调整,具体包括:

29、获取历史推演数据,将历史推演数据输入原始模型进行训练;

30、若训练结果收敛,则生成态势推演模型,基于态势推演模型对战场态势进行推演,得到推演结果,根据推演结果对作战策略进行调整;

31、若训练结果不收敛,则调整原始模型的参数,直至模型收敛。

32、第二方面,本技术实施例提供了一种基于大模型技术的复杂战场态势分析系统,该系统包括:存储器及处理器,所述存储器中包括基于大模型技术的复杂战场态势分析方法的程序,所述基于大模型技术的复杂战场态势分析方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤:

33、基于遥感技术获取战场遥感图像,对战场遥感图像进行预处理,得到处理结果;

34、基于处理结果对作战环境与作战元素进行标注,得到标注信息;

35、基于不同作战元素的效能分析作战元素的动态数据,根据动态数据分析战场态势信息;

36、基于战场态势信息对标注信息进行动态调整;

37、基于大模型对战场态势进行分析,生成态势推演信息,基于态势推演信息对作战策略进行辅助调整。

38、可选地,在本技术实施例所述的基于大模型技术的复杂战场态势分析系统中,基于遥感技术获取战场遥感图像,对战场遥感图像进行预处理,得到处理结果,具体包括:

39、获取战场遥感图像,对遥感图像进行分割处理,生成若干个子图像;

40、将若干个子图像并行分析子图像每一个像素点的灰度值;

41、判断所述灰度值是否满足要求;

42、若满足要求,则将若干个子图像融合,并进行战场遥感图像增强,得到增强遥感图像;

43、若不满足要求,则生成修正信息,基于修正信息对像素点的灰度值进行补偿。

44、可选地,在本技术实施例所述的基于大模型技术的复杂战场态势分析系统中,基于处理结果对作战环境与作战元素进行标注,得到标注信息,具体包括:

45、获取处理结果,基于处理结果得到预处理后的增强遥感图像,提取增强遥感图像的图像特征;

46、将图像特征与设定的背景特征进行比较,得到特征相似度;

47、基于特征相似度将将遥感特征中的背景特征与战场环境特征进行分类,筛选出战场环境特征;

48、基于战场环境特征分析战场地貌、作战元素与战场地形进行分析,根据分析结果将作战元素进行标注,生成标注信息。

49、第三方面,本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中包括基于大模型技术的复杂战场态势分析方法程序,所述基于大模型技术的复杂战场态势分析方法程序被处理器执行时,实现如上述任一项所述的基于大模型技术的复杂战场态势分析方法的步骤。

50、由上可知,本技术实施例提供的一种基于大模型技术的复杂战场态势分析方法、系统及介质,通过基于遥感技术获取战场遥感图像,对战场遥感图像进行预处理,得到处理结果;基于处理结果对作战环境与作战元素进行标注,得到标注信息;基于不同作战元素的效能分析作战元素的动态数据,根据动态数据分析战场态势信息;基于战场态势信息对标注信息进行动态调整;基于大模型对战场态势进行分析,生成态势推演信息,基于态势推演信息对作战策略进行辅助调整;通过遥感技术对战场环境进行分析,从而精准的对作战元素进行标注,在战场态势分析过程中,通过分析作战元素的动态数据精准的分析战场态势,从而推演出战场态势变化,为作战策略调整提供有效依据。

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