ResNet-ViT态势感知模型

多目标长周期意图预测

针对海战中多目标协同作战的意图预测问题，同时提取目标空间特征与时间序列特征的混合模型。

Xiaoyong, Zhu · 陈生

Information and Control 2023

参数信息

意图预测准确率

92~95 %

技术优势

能同时处理多目标

ResNet提取目标间空间特征，避免了单目标方法的局限性，适用于多目标协同作战场景。

不忽略时间序列

ViT利用注意力机制挖掘长距离依赖特征，弥补现有方法忽略时序的问题。

意图预测准确率高

实验结果表明，该模型能以92%~95%的准确率预测海战意图，解决了多目标长时间协同作战的意图预测问题。

应用场景

• 多目标意图识别：直接预测海战中多个目标的战术意图，减少人工研判工作量。
• 战场态势感知：为战场态势感知系统提供长周期、多目标意图预测，提升决策时效性。
• 多智能体协同决策：识别协同作战意图，支撑多智能体之间更协调的决策与任务分配。