南京，中国 – 在现代军事科技日新月异的背景下，虚拟战场构建技术的重要性日益凸显。然而，传统三维红外场景模拟面临着计算资源消耗巨大、动态目标与环境交互建模困难以及算法验证不足等诸多挑战。近日，南京理工大学的研究团队在《International Journal of Heat and Mass Transfer》上发表了一项具有突破性的研究成果，为解决这些难题带来了曙光。
该研究题为《A novel framework for predicting 3D scene infrared radiation characteristics through AI-enhanced thermodynamic modeling》（一种通过人工智能增强热力学建模预测三维场景红外辐射特性的新框架）。研究团队创新性地提出了一种名为3DICPF（三维红外特性预测框架）的新方法，通过将人工智能（AI）与热力学建模相结合，显著提升了红外场景模拟的效率与精度，为军事武器研发和战术决策提供了强有力的技术支撑。
红外场景模拟的挑战与机遇
红外辐射特性是反映物体表面温度、材料发射率以及环境条件等综合信息的重要指标。在低能见度或强雷达干扰环境下，红外成像技术具有独特的优势。通过分析目标与背景的热对比，红外成像可以揭示发动机热量、运动轨迹等关键信息，为实时战术决策提供支持。
然而，现有的红外场景模拟方法面临着诸多挑战：
- 计算复杂度高： 传统的数值计算方法需要输入完整的物体参数（如几何形状、材料属性、环境条件），计算复杂度高，难以适应动态战场的需求。
- 物理真实性不足： 基于生成对抗网络（GAN）等AI方法虽然能够快速生成红外图像，但多局限于二维（2D）场景，且易出现像素错位、色彩失真等问题。此外，战场红外数据的获取成本极高，而数据驱动算法在有限样本下难以学习复杂物理机制（如热阴影效应），导致生成结果缺乏物理真实性。
- 精度与速度的权衡： 目前的红外场景快速渲染方法基本都大大简化了温度场计算过程，通过避免计算域划分和数值计算流程，在牺牲计算精度的基础上实现红外特性快速预测。
3DICPF框架：AI赋能，突破瓶颈
为了克服上述挑战，南京理工大学的研究团队提出了3DICPF框架，该框架的核心创新在于融合了数据驱动与理论算法，基于AI快速完成计算域划分和温度场数值计算。通过模块化设计降低数据依赖，实现快速、高精度的三维红外场景生成。
3DICPF框架的核心流程分为三个阶段：
- 计算域智能划分（CDIPM）： 该模块通过目标检测与三维重建，快速构建目标的网格计算域。研究团队采用了YOLO算法识别图像中的坦克等军事目标，并结合FaceNet进行模型匹配。对于未知目标，则通过单目三维形状重建网络（SVSR）生成目标几何结构，解决了传统方法中局部粘连和结构扭曲问题。
- 温度场智能预测（TIPM）： 该模块结合当前时刻的红外图像与气象参数，预测目标的三维温度场。研究团队利用Mesh Transformer（MT）网络，将二维温度图像与三维几何信息融合，通过图卷积网络（GCN）和Transformer技术建模热传导方程，直接预测网格节点的温度分布。此外，研究团队还采用了条件多注意力生成对抗网络（CMAGAN），根据气象参数变化生成未来时刻的二维温度图像，再通过MT网络扩展为三维温度场。
- 红外场景融合与渲染（ISFRM）： 该模块基于蒙特卡洛光线追踪技术，模拟目标与背景的辐射交互。研究团队将坦克的三维温度场结合三维模型的UV划分格式得到其二维温度纹理，并调用数据库中对应条件下的背景温度纹理，计算目标和背景的辐射传输过程。此外，研究团队还引入了红外双向反射分布函数（IBRDF）精确建模反射过程，并集成了渐晕、光电转换、调制传递函数（MTF）等物理效应，利用Unreal Engine 4实现了红外场景的实时渲染。
应用前景与未来展望
南京理工大学研究团队提出的3DICPF框架，为三维红外场景模拟带来了革命性的突破。该框架不仅能够显著提升红外场景模拟的效率与精度，还能够降低对数据的依赖，实现快速、高精度的三维红外场景生成。
该研究成果在军事和工程领域具有广阔的应用前景，例如：
- 武器装备研发： 3DICPF框架可以用于模拟不同环境下的红外场景，为武器装备的红外隐身性能评估和优化提供技术支持。
- 战术决策： 3DICPF框架可以用于构建虚拟战场环境，为指挥员提供实时的红外态势感知，辅助战术决策。
- 灾害救援： 3DICPF框架可以用于模拟火灾、地震等灾害场景，为救援人员提供红外图像，帮助他们快速定位受困人员。
展望未来，随着人工智能技术的不断发展，3DICPF框架有望进一步完善，为三维红外场景模拟带来更多的可能性。例如，可以引入深度强化学习算法，实现红外场景的智能生成与优化；可以结合多源传感器数据，提升红外场景的真实感和可靠性。
南京理工大学的这项研究成果，不仅为三维红外场景模拟领域带来了新的思路和方法，也为人工智能技术在军事和工程领域的应用开辟了新的道路。
参考文献
- 论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S00179310240126261
- Thermo-mesh transformer network for generalizable three-dimensional temperature prediction with mechanism-based representation
- Fast prediction of complicated temperature field using Conditional Multi-Attention Generative Adversarial Networks (CMAGAN)
- Deep learning framework-based 3D shape reconstruction of tanks from a single RGB image
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