CN117095353B - 一种作战演习动态监测方法、***及介质 - Google Patents
一种作战演习动态监测方法、***及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117095353B CN117095353B CN202311072963.8A CN202311072963A CN117095353B CN 117095353 B CN117095353 B CN 117095353B CN 202311072963 A CN202311072963 A CN 202311072963A CN 117095353 B CN117095353 B CN 117095353B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- combat
- parties
- urban
- exercise
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 56
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 230000007123 defense Effects 0.000 claims abstract description 111
- 239000004576 sand Substances 0.000 claims abstract description 79
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims abstract description 78
- 230000002146 bilateral effect Effects 0.000 claims description 81
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000005553 drilling Methods 0.000 claims description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 abstract description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 6
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
- G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/761—Proximity, similarity or dissimilarity measures
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Geometry (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Aiming, Guidance, Guns With A Light Source, Armor, Camouflage, And Targets (AREA)
Abstract
本申请实施例提供了一种作战演习动态监测方法、***及介质,该方法包括:获取作战沙盘图,根据作战沙盘图获取演习环境分布图;提取演习环境分布图特征,根据演习环境分布图特征得到作战双方城防工事与双方兵力分布信息;获取演习任务,并生成作战双方作战计划信息;根据作战计划信息生成双方兵力移动信息,并实时获取作战双方城防工事状态信息;根据城防工事状态信息计算城防内部双方兵力数量,并调整城防阵营,并实时更新作战沙盘图上的兵力分布信息;通过在沙盘图上进行动态显示演习环境,并根据演习任务与双方兵力移动信息进行实时更新沙盘图上的双方兵力变化及双方城防工事变化状态对演习过程进行动态监测。
Description
技术领域
本申请涉及作战演习监测领域,具体而言,涉及一种作战演习动态监测方法、***及介质。
背景技术
作战构想,是军事人员对作战行动的构思和设想,是一个具有高度抽象性、创造性和个性化的思维过程。从古至今,将指挥员的作战构想进行可视化展现,是作战筹划准备、摆兵布阵、运筹帷幄的重要环节。通常采取的作战构想可视化展现手段包括作战文书、作战决心图、沙盘推演等,现有的作战演习过程中均无法对演习过程进行动态监测,无法实时掌握演习状态,且无法根据双边阵营兵力攻占结果在作战沙盘图上对双边阵营的演习区域进行实时更新,监测效果较差,针对上述问题,目前亟待有效的技术解决方案。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种作战演习动态监测方法、***及介质,可以通过在沙盘图上进行动态显示演习环境,并根据演习任务与双方兵力移动信息进行实时更新沙盘图上的双方兵力变化及双方城防工事变化状态对演习过程进行动态监测。
本申请实施例还提供了一种作战演习动态监测方法,包括:
获取作战沙盘图,根据作战沙盘图获取演习环境分布图;
提取演习环境分布图特征,根据演习环境分布图特征得到作战双方城防工事与双方兵力分布信息;
获取演习任务,并生成作战双方作战计划信息;
根据作战计划信息生成双方兵力移动信息,并实时获取作战双方城防工事状态信息;
根据城防工事状态信息计算城防内部双方兵力数量,并调整城防阵营,并实时更新作战沙盘图上的兵力分布信息。
可选地,在本申请实施例所述的作战演习动态监测方法中,获取作战沙盘图,根据作战沙盘图获取演习环境分布图,具体为:
获取作战沙盘图,根据绘制比例计算实际演习环境面积;
根据实际演习环境面积进行二等分,生成双边阵营作战区域;
获取双边阵营作战区域地形地貌信息,根据双边阵营作战区域地形地貌信息得到双边阵营演习环境信息;
将双边阵营演习环境信息在作战沙盘图上进行环境标注,得到环境标注信息。
可选地,在本申请实施例所述的作战演习动态监测方法中,提取演习环境分布图特征,根据演习环境分布图特征得到作战双方城防工事与双方兵力分布信息,具体为:
获取演习环境分布图,并提取环境特征;
将环境特征与预设的特征进行比较,得到特征相似度;
若特征相似度小于第一相似度阈值,则判定为背景特征;
若特征相似度大于第一相似度阈值且小于第二相似度阈值,则判定为兵力特征,并生成兵力特征集合,根据兵力特征集合生成兵力分布信息;
若特征相似度大于第二相似度阈值,则判定为城防工事特征,并根据城防工事特征生成城防类型。
可选地,在本申请实施例所述的作战演习动态监测方法中,获取演习任务,并生成作战双方作战计划信息,具体为:
获取演习任务,根据演习任务生成作战目标信息;
获取实时作战状态信息,将实时作战状态信息与作战目标信息进行比较,得到状态偏差率;
判断所述状态偏差率是否大于或等于预设的状态偏差率阈值;
若大于或等于,则生成调整信息,根据调整信息调整双方作战计划信息;
若小于,则生成作战双方作战计划信息,并将作战计划信息传输至终端。
可选地,在本申请实施例所述的作战演习动态监测方法中,根据作战计划信息生成双方兵力移动信息,并实时获取作战双方城防工事状态信息,具体为:
获取双方兵力移动信息,生成兵力移动状态;
将兵力移动状态与预设的状态信息进行比较,得到兵力状态偏差率;
判断所述兵力状态偏差率是否大于或等于预设的偏差率阈值;
若大于或等于,则根据兵力移动状态生成城防工事攻占信息,根据城防工事攻占信息更新双边阵营作战区域;
若小于,则判定当前区域为演练战斗状态区域。
可选地,在本申请实施例所述的作战演习动态监测方法中,根据城防工事状态信息计算城防内部双方兵力数量,并调整城防阵营,并实时更新作战沙盘图上的兵力分布信息,具体为:
获取双边阵营城防工事状态信息,根据双边阵营城防工事状态信息计算城防内部双边阵营兵力信息;
将双边阵营兵力信息进行数量比较,得到数量差;
判断所述数量差大于或等于预设的数量阈值;
若大于或等于,则根据双边阵营兵力信息将沙盘图上的双边阵营区域进行实时更新;
若小于,则实时监测双边阵营城防工事状态数据,并将双边阵营城防工事状态数据传输至终端。
第二方面,本申请实施例提供了一种作战演习动态监测***,该***包括:存储器及处理器,所述存储器中包括作战演习动态监测方法的程序,所述作战演习动态监测方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤:
获取作战沙盘图,根据作战沙盘图获取演习环境分布图;
提取演习环境分布图特征,根据演习环境分布图特征得到作战双方城防工事与双方兵力分布信息;
获取演习任务,并生成作战双方作战计划信息;
根据作战计划信息生成双方兵力移动信息,并实时获取作战双方城防工事状态信息;
根据城防工事状态信息计算城防内部双方兵力数量,并调整城防阵营,并实时更新作战沙盘图上的兵力分布信息。
可选地,在本申请实施例所述的作战演习动态监测***中,获取作战沙盘图,根据作战沙盘图获取演习环境分布图,具体为:
获取作战沙盘图,根据绘制比例计算实际演习环境面积;
根据实际演习环境面积进行二等分,生成双边阵营作战区域;
获取双边阵营作战区域地形地貌信息,根据双边阵营作战区域地形地貌信息得到双边阵营演习环境信息;
将双边阵营演习环境信息在作战沙盘图上进行环境标注,得到环境标注信息。
可选地,在本申请实施例所述的作战演习动态监测***中,提取演习环境分布图特征,根据演习环境分布图特征得到作战双方城防工事与双方兵力分布信息,具体为:
获取演习环境分布图,并提取环境特征;
将环境特征与预设的特征进行比较,得到特征相似度;
若特征相似度小于第一相似度阈值,则判定为背景特征;
若特征相似度大于第一相似度阈值且小于第二相似度阈值,则判定为兵力特征,并生成兵力特征集合,根据兵力特征集合生成兵力分布信息;
若特征相似度大于第二相似度阈值,则判定为城防工事特征,并根据城防工事特征生成城防类型。
第三方面,本申请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作战演习动态监测方法程序,所述作战演习动态监测方法程序被处理器执行时,实现如上述任一项所述的作战演习动态监测方法的步骤。
由上可知,本申请实施例提供的一种作战演习动态监测方法、***及介质,通过获取作战沙盘图,根据作战沙盘图获取演习环境分布图;提取演习环境分布图特征,根据演习环境分布图特征得到作战双方城防工事与双方兵力分布信息;获取演习任务,并生成作战双方作战计划信息;根据作战计划信息生成双方兵力移动信息,并实时获取作战双方城防工事状态信息;根据城防工事状态信息计算城防内部双方兵力数量,并调整城防阵营,并实时更新作战沙盘图上的兵力分布信息;通过在沙盘图上进行动态显示演习环境,并根据演习任务与双方兵力移动信息进行实时更新沙盘图上的双方兵力变化及双方城防工事变化状态对演习过程进行动态监测。
本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述,本申请的目的和优点通过所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的作战演习动态监测方法的流程图;
图2为本申请实施例提供的作战演习动态监测方法的双边阵营演习环境分析流程图;
图3为本申请实施例提供的作战演习动态监测方法的兵力分布信息获取流程图;
图4为本申请实施例提供的作战演习动态监测***的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围,而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
应注意到,相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1,图1是本申请一些实施例中的一种作战演习动态监测方法的流程图。该作战演习动态监测方法用于终端设备中,该作战演习动态监测方法,包括以下步骤:
S101,获取作战沙盘图,根据作战沙盘图获取演习环境分布图;
S102,提取演习环境分布图特征,根据演习环境分布图特征得到作战双方城防工事与双方兵力分布信息;
S103,获取演习任务,并生成作战双方作战计划信息;
S104,根据作战计划信息生成双方兵力移动信息,并实时获取作战双方城防工事状态信息;
S105,根据城防工事状态信息计算城防内部双方兵力数量,并调整城防阵营,并实时更新作战沙盘图上的兵力分布信息。
需要说明的是,通过作战沙盘图对演习环境进行实时分析判断,并对双边阵营的演习面积进行比例划分,保证最初的双边阵营演习面积接近相同,分析作战双方的兵力移动信息进行实时判断城防工事状态,进而可以有效的判断作战演习的作战状态,提高作战演习监测精准性。
请参照图2,图2是本申请一些实施例中的一种作战演习动态监测方法的双边阵营演习环境分析流程图。根据本发明实施例,获取作战沙盘图,根据作战沙盘图获取演习环境分布图,具体为:
S201,获取作战沙盘图,根据绘制比例计算实际演习环境面积;
S202,根据实际演习环境面积进行二等分,生成双边阵营作战区域;
S203,获取双边阵营作战区域地形地貌信息,根据双边阵营作战区域地形地貌信息得到双边阵营演习环境信息;
S204,将双边阵营演习环境信息在作战沙盘图上进行环境标注,得到环境标注信息。
需要说明的是,通过对作战沙盘图进行分析,并根据作战沙盘图的绘制比例进行分析实际演习环境面积,并分析双边阵营的地形地貌进行精准的获取双边阵营演习环境,提高作战演习监测精度。
请参照图3,图3是本申请一些实施例中的一种作战演习动态监测方法的兵力分布信息获取流程图。根据本发明实施例,提取演习环境分布图特征,根据演习环境分布图特征得到作战双方城防工事与双方兵力分布信息,具体为:
S301,获取演习环境分布图,并提取环境特征;
S302,将环境特征与预设的特征进行比较,得到特征相似度;
S303,若特征相似度小于第一相似度阈值,则判定为背景特征;
S304,若特征相似度大于第一相似度阈值且小于第二相似度阈值,则判定为兵力特征,并生成兵力特征集合,根据兵力特征集合生成兵力分布信息;
S305,若特征相似度大于第二相似度阈值,则判定为城防工事特征,并根据城防工事特征生成城防类型。
需要说明的是,通过分析环境特征与预设的特征,并将演习环境分布图进行分离出背景特征、兵力分布特征与城防工事特征,可以对不同的特征进行单独分析,进而可以精准的分析城防类型,并对城防状态变化进行动态判断,并根据城防状态更新作战沙盘图。
根据本发明实施例,获取演习任务,并生成作战双方作战计划信息,具体为:
获取演习任务,根据演习任务生成作战目标信息;
获取实时作战状态信息,将实时作战状态信息与作战目标信息进行比较,得到状态偏差率;
判断状态偏差率是否大于或等于预设的状态偏差率阈值;
若大于或等于,则生成调整信息,根据调整信息调整双方作战计划信息;
若小于,则生成作战双方作战计划信息,并将作战计划信息传输至终端。
根据本发明实施例,根据作战计划信息生成双方兵力移动信息,并实时获取作战双方城防工事状态信息,具体为:
获取双方兵力移动信息,生成兵力移动状态;
将兵力移动状态与预设的状态信息进行比较,得到兵力状态偏差率;
判断兵力状态偏差率是否大于或等于预设的偏差率阈值;
若大于或等于,则根据兵力移动状态生成城防工事攻占信息,根据城防工事攻占信息更新双边阵营作战区域;
若小于,则判定当前区域为演练战斗状态区域。
需要说明的是,通过分析兵力移动状态进行判断双边阵营的兵力差距,进而精准的判断阵营攻占信息,并根据阵营攻占信息对双边阵营的作战沙盘图面积进行调整,从而可以直观的看到作战演习的攻占结果。
根据本发明实施例,根据城防工事状态信息计算城防内部双方兵力数量,并调整城防阵营,并实时更新作战沙盘图上的兵力分布信息,具体为:
获取双边阵营城防工事状态信息,根据双边阵营城防工事状态信息计算城防内部双边阵营兵力信息;
将双边阵营兵力信息进行数量比较,得到数量差;
判断数量差大于或等于预设的数量阈值;
若大于或等于,则根据双边阵营兵力信息将沙盘图上的双边阵营区域进行实时更新;
若小于,则实时监测双边阵营城防工事状态数据,并将双边阵营城防工事状态数据传输至终端。
根据本发明实施例,若特征相似度大于第二相似度阈值,则判定为城防工事特征,并根据城防工事特征生成城防类型,还包括:
获取城防工事特征,将城防工事特征与预设的城防工事特征进行比较,得到特征相似度;
判断特征相似度是否大于或等于预设的特征相似度阈值;
若大于或等于,则将城防工事特征进行类型划分;若小于,则生成修正信息,根据修正信息对城防工事特征进行修正。
需要说明的是,通过判断城防工事特征对城防工事类型进行识别,城防工事类型包括障碍物、建筑物、布防设施等,当城防工事特征出现较大偏差时,对城防工事特征进行处理,提高城防工事特征的反应精度。
请参照图4,图4是本申请一些实施例中的一种作战演习动态监测***的结构示意图。第二方面,本申请实施例提供了一种作战演习动态监测***4,该***包括:存储器41及处理器42,存储器41中包括作战演习动态监测方法的程序,作战演习动态监测方法的程序被处理器执行时实现以下步骤:
获取作战沙盘图,根据作战沙盘图获取演习环境分布图;
提取演习环境分布图特征,根据演习环境分布图特征得到作战双方城防工事与双方兵力分布信息;
获取演习任务,并生成作战双方作战计划信息;
根据作战计划信息生成双方兵力移动信息,并实时获取作战双方城防工事状态信息;
根据城防工事状态信息计算城防内部双方兵力数量,并调整城防阵营,并实时更新作战沙盘图上的兵力分布信息。
需要说明的是,通过作战沙盘图对演习环境进行实时分析判断,并对双边阵营的演习面积进行比例划分,保证最初的双边阵营演习面积接近相同,分析作战双方的兵力移动信息进行实时判断城防工事状态,进而可以有效的判断作战演习的作战状态,提高作战演习监测精准性。
根据本发明实施例,获取作战沙盘图,根据作战沙盘图获取演习环境分布图,具体为:
获取作战沙盘图,根据绘制比例计算实际演习环境面积;
根据实际演习环境面积进行二等分,生成双边阵营作战区域;
获取双边阵营作战区域地形地貌信息,根据双边阵营作战区域地形地貌信息得到双边阵营演习环境信息;
将双边阵营演习环境信息在作战沙盘图上进行环境标注,得到环境标注信息。
需要说明的是,通过对作战沙盘图进行分析,并根据作战沙盘图的绘制比例进行分析实际演习环境面积,并分析双边阵营的地形地貌进行精准的获取双边阵营演习环境,提高作战演习监测精度。
根据本发明实施例,提取演习环境分布图特征,根据演习环境分布图特征得到作战双方城防工事与双方兵力分布信息,具体为:
获取演习环境分布图,并提取环境特征;
将环境特征与预设的特征进行比较,得到特征相似度;
若特征相似度小于第一相似度阈值,则判定为背景特征;
若特征相似度大于第一相似度阈值且小于第二相似度阈值,则判定为兵力特征,并生成兵力特征集合,根据兵力特征集合生成兵力分布信息;
若特征相似度大于第二相似度阈值,则判定为城防工事特征,并根据城防工事特征生成城防类型。
需要说明的是,通过分析环境特征与预设的特征,并将演习环境分布图进行分离出背景特征、兵力分布特征与城防工事特征,可以对不同的特征进行单独分析,进而可以精准的分析城防类型,并对城防状态变化进行动态判断,并根据城防状态更新作战沙盘图。
根据本发明实施例,获取演习任务,并生成作战双方作战计划信息,具体为:
获取演习任务,根据演习任务生成作战目标信息;
获取实时作战状态信息,将实时作战状态信息与作战目标信息进行比较,得到状态偏差率;
判断状态偏差率是否大于或等于预设的状态偏差率阈值;
若大于或等于,则生成调整信息,根据调整信息调整双方作战计划信息;
若小于,则生成作战双方作战计划信息,并将作战计划信息传输至终端。
根据本发明实施例,根据作战计划信息生成双方兵力移动信息,并实时获取作战双方城防工事状态信息,具体为:
获取双方兵力移动信息,生成兵力移动状态;
将兵力移动状态与预设的状态信息进行比较,得到兵力状态偏差率;
判断兵力状态偏差率是否大于或等于预设的偏差率阈值;
若大于或等于,则根据兵力移动状态生成城防工事攻占信息,根据城防工事攻占信息更新双边阵营作战区域;
若小于,则判定当前区域为演练战斗状态区域。
需要说明的是,通过分析兵力移动状态进行判断双边阵营的兵力差距,进而精准的判断阵营攻占信息,并根据阵营攻占信息对双边阵营的作战沙盘图面积进行调整,从而可以直观的看到作战演习的攻占结果。
根据本发明实施例,根据城防工事状态信息计算城防内部双方兵力数量,并调整城防阵营,并实时更新作战沙盘图上的兵力分布信息,具体为:
获取双边阵营城防工事状态信息,根据双边阵营城防工事状态信息计算城防内部双边阵营兵力信息;
将双边阵营兵力信息进行数量比较,得到数量差;
判断数量差大于或等于预设的数量阈值;
若大于或等于,则根据双边阵营兵力信息将沙盘图上的双边阵营区域进行实时更新;
若小于,则实时监测双边阵营城防工事状态数据,并将双边阵营城防工事状态数据传输至终端。
根据本发明实施例,若特征相似度大于第二相似度阈值,则判定为城防工事特征,并根据城防工事特征生成城防类型,还包括:
获取城防工事特征,将城防工事特征与预设的城防工事特征进行比较,得到特征相似度;
判断特征相似度是否大于或等于预设的特征相似度阈值;
若大于或等于,则将城防工事特征进行类型划分;
若小于,则生成修正信息,根据修正信息对城防工事特征进行修正。
需要说明的是,通过判断城防工事特征对城防工事类型进行识别,城防工事类型包括障碍物、建筑物、布防设施等,当城防工事特征出现较大偏差时,对城防工事特征进行处理,提高城防工事特征的反应精度。
本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质,可读存储介质中包括作战演习动态监测方法程序,作战演习动态监测方法程序被处理器执行时,实现如上述任一项的作战演习动态监测方法的步骤。
本发明公开的一种作战演习动态监测方法、***及介质,通过获取作战沙盘图,根据作战沙盘图获取演习环境分布图;提取演习环境分布图特征,根据演习环境分布图特征得到作战双方城防工事与双方兵力分布信息;获取演习任务,并生成作战双方作战计划信息;根据作战计划信息生成双方兵力移动信息,并实时获取作战双方城防工事状态信息;根据城防工事状态信息计算城防内部双方兵力数量,并调整城防阵营,并实时更新作战沙盘图上的兵力分布信息;通过在沙盘图上进行动态显示演习环境,并根据演习任务与双方兵力移动信息进行实时更新沙盘图上的双方兵力变化及双方城防工事变化状态对演习过程进行动态监测。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的设备和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的,例如,单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,如:多个单元或组件可以结合,或可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另外,所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口,设备或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元;既可以位于一个地方,也可以分布到多个网络单元上;可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中,也可以是各单元分别单独作为一个单元,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中;上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:移动存储设备、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者,本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括:移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
Claims (6)
1.一种作战演习动态监测方法,其特征在于,包括:
获取作战沙盘图,根据作战沙盘图获取演习环境分布图;
提取演习环境分布图特征,根据演习环境分布图特征得到作战双方城防工事与双方兵力分布信息;
获取演习任务,并生成作战双方作战计划信息;
根据作战计划信息生成双方兵力移动信息,并实时获取作战双方城防工事状态信息;
根据城防工事状态信息计算城防内部双方兵力数量,并调整城防阵营,并实时更新作战沙盘图上的兵力分布信息;
获取作战沙盘图,根据作战沙盘图获取演习环境分布图,具体为:获取作战沙盘图,根据绘制比例计算实际演习环境面积;
根据实际演习环境面积进行二等分,生成双边阵营作战区域;
获取双边阵营作战区域地形地貌信息,根据双边阵营作战区域地形地貌信息得到双边阵营演习环境信息;
将双边阵营演习环境信息在作战沙盘图上进行环境标注,得到环境标注信息;
提取演习环境分布图特征,根据演习环境分布图特征得到作战双方城防工事与双方兵力分布信息,具体为:获取演习环境分布图,并提取环境特征;
将环境特征与预设的特征进行比较,得到特征相似度;
若特征相似度小于第一相似度阈值,则判定为背景特征;
若特征相似度大于第一相似度阈值且小于第二相似度阈值,则判定为兵力特征,并生成兵力特征集合,根据兵力特征集合生成兵力分布信息;
若特征相似度大于第二相似度阈值,则判定为城防工事特征,并根据城防工事特征生成城防类型。
2.根据权利要求1所述的作战演习动态监测方法,其特征在于,获取演习任务,并生成作战双方作战计划信息,具体为:获取演习任务,根据演习任务生成作战目标信息;
获取实时作战状态信息,将实时作战状态信息与作战目标信息进行比较,得到状态偏差率;判断所述状态偏差率是否大于或等于预设的状态偏差率阈值;
若大于或等于,则生成调整信息,根据调整信息调整双方作战计划信息;
若小于,则生成作战双方作战计划信息,并将作战计划信息传输至终端。
3.根据权利要求2所述的作战演习动态监测方法,其特征在于,根据作战计划信息生成双方兵力移动信息,并实时获取作战双方城防工事状态信息,具体为:获取双方兵力移动信息,生成兵力移动状态;
将兵力移动状态与预设的状态信息进行比较,得到兵力状态偏差率;
判断所述兵力状态偏差率是否大于或等于预设的偏差率阈值;
若大于或等于,则根据兵力移动状态生成城防工事攻占信息,根据城防工事攻占信息更新双边阵营作战区域;
若小于,则判定当前区域为演练战斗状态区域。
4.根据权利要求3所述的作战演习动态监测方法,其特征在于,根据城防工事状态信息计算城防内部双方兵力数量,并调整城防阵营,并实时更新作战沙盘图上的兵力分布信息,具体为:获取双边阵营城防工事状态信息,根据双边阵营城防工事状态信息计算城防内部双边阵营兵力信息;
将双边阵营兵力信息进行数量比较,得到数量差;
判断所述数量差大于或等于预设的数量阈值;
若大于或等于,则根据双边阵营兵力信息将沙盘图上的双边阵营区域进行实时更新;
若小于,则实时监测双边阵营城防工事状态数据,并将双边阵营城防工事状态数据传输至终端。
5.一种作战演习动态监测***,其特征在于,该***包括:存储器及处理器,所述存储器中包括作战演习动态监测方法的程序,所述作战演习动态监测方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤:
获取作战沙盘图,根据作战沙盘图获取演习环境分布图;
提取演习环境分布图特征,根据演习环境分布图特征得到作战双方城防工事与双方兵力分布信息;
获取演习任务,并生成作战双方作战计划信息;
根据作战计划信息生成双方兵力移动信息,并实时获取作战双方城防工事状态信息;
根据城防工事状态信息计算城防内部双方兵力数量,并调整城防阵营,并实时更新作战沙盘图上的兵力分布信息;
获取作战沙盘图,根据作战沙盘图获取演习环境分布图,具体为:获取作战沙盘图,根据绘制比例计算实际演习环境面积;
根据实际演习环境面积进行二等分,生成双边阵营作战区域;
获取双边阵营作战区域地形地貌信息,根据双边阵营作战区域地形地貌信息得到双边阵营演习环境信息;
将双边阵营演习环境信息在作战沙盘图上进行环境标注,得到环境标注信息;
提取演习环境分布图特征,根据演习环境分布图特征得到作战双方城防工事与双方兵力分布信息,具体为:获取演习环境分布图,并提取环境特征;
将环境特征与预设的特征进行比较,得到特征相似度;
若特征相似度小于第一相似度阈值,则判定为背景特征;
若特征相似度大于第一相似度阈值且小于第二相似度阈值,则判定为兵力特征,并生成兵力特征集合,根据兵力特征集合生成兵力分布信息;
若特征相似度大于第二相似度阈值,则判定为城防工事特征,并根据城防工事特征生成城防类型。
6.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中包括作战演习动态监测方法程序,所述作战演习动态监测方法程序被处理器执行时,实现如权利要求1至4中任一项所述的作战演习动态监测方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311072963.8A CN117095353B (zh) | 2023-08-24 | 2023-08-24 | 一种作战演习动态监测方法、***及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311072963.8A CN117095353B (zh) | 2023-08-24 | 2023-08-24 | 一种作战演习动态监测方法、***及介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117095353A CN117095353A (zh) | 2023-11-21 |
CN117095353B true CN117095353B (zh) | 2024-04-23 |
Family
ID=88776646
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311072963.8A Active CN117095353B (zh) | 2023-08-24 | 2023-08-24 | 一种作战演习动态监测方法、***及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117095353B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117858243B (zh) * | 2024-03-04 | 2024-05-28 | 北京数易科技有限公司 | 一种基于物联网的多兵种通信交互方法、***及介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107545788A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-01-05 | 北京华如科技股份有限公司 | 基于增强现实显示的作战推演电子沙盘*** |
KR20180016756A (ko) * | 2016-08-08 | 2018-02-20 | 박준현 | 실시간 3차원 해양공간정보를 이용한 전술 지원 시스템 |
CN109410677A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-03-01 | 航天科工***仿真科技(北京)有限公司 | 交互式作战指挥沙盘***平台 |
CN110164224A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-08-23 | 重庆埃默科技有限责任公司 | 一种语音标图方法、装置及*** |
CN113139697A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-07-20 | 中国人民解放军军事科学院评估论证研究中心 | 一种基于作战仿真的智能兵力关联方法 |
CN115620579A (zh) * | 2022-10-20 | 2023-01-17 | 路惠捷 | 模拟训练方法、装置、计算机设备及存储介质 |
US11670190B1 (en) * | 2020-02-03 | 2023-06-06 | Architecture Technology Corporation | Training apparatus using augmented and virtual reality |
CN116229786A (zh) * | 2023-02-02 | 2023-06-06 | 四川天宇深蓝科技有限责任公司 | 一种军事推演沙盘模拟***及其方法 |
-
2023
- 2023-08-24 CN CN202311072963.8A patent/CN117095353B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20180016756A (ko) * | 2016-08-08 | 2018-02-20 | 박준현 | 실시간 3차원 해양공간정보를 이용한 전술 지원 시스템 |
CN107545788A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-01-05 | 北京华如科技股份有限公司 | 基于增强现实显示的作战推演电子沙盘*** |
CN109410677A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-03-01 | 航天科工***仿真科技(北京)有限公司 | 交互式作战指挥沙盘***平台 |
CN110164224A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-08-23 | 重庆埃默科技有限责任公司 | 一种语音标图方法、装置及*** |
US11670190B1 (en) * | 2020-02-03 | 2023-06-06 | Architecture Technology Corporation | Training apparatus using augmented and virtual reality |
CN113139697A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-07-20 | 中国人民解放军军事科学院评估论证研究中心 | 一种基于作战仿真的智能兵力关联方法 |
CN115620579A (zh) * | 2022-10-20 | 2023-01-17 | 路惠捷 | 模拟训练方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN116229786A (zh) * | 2023-02-02 | 2023-06-06 | 四川天宇深蓝科技有限责任公司 | 一种军事推演沙盘模拟***及其方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Blackout and now? Network centric warfare in an Anti-Access Area-denial theatre;Robert Koch;《IEEE》;20150716;摘要 * |
一种作战仿真想定方案的生成与虚拟战场的构建方法;张晓彦;张航义;;***仿真学报;20130725(S1);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117095353A (zh) | 2023-11-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN117095353B (zh) | 一种作战演习动态监测方法、***及介质 | |
CN110567510A (zh) | 大气污染监测方法、***、计算机设备和存储介质 | |
CN107886414B (zh) | 一种订单合并方法和设备以及计算机存储介质 | |
CN117035376A (zh) | 一种应急救援演习动态监测方法、***及介质 | |
CN114896783A (zh) | 空气质量改善效果的评估方法和装置 | |
CN113727214A (zh) | 大气污染的巡查方法、装置、设备及存储介质 | |
US20140205203A1 (en) | System and Method for Visual Correlation of Digital Images | |
CN116976144B (zh) | 一种基于仿真平台的***演练方法、***及介质 | |
CN113408895B (zh) | 基于像元尺度的生态质量指数构建方法及*** | |
CN117035374B (zh) | 一种应对突发事件的兵力协同调度方法、***及介质 | |
CN112991735B (zh) | 交通流量监测***的测试方法、装置及设备 | |
CN117057484B (zh) | 一种矿山生态修复区域的碳排放量预测方法及*** | |
US8738564B2 (en) | Method for pollen-based geolocation | |
CN112765299A (zh) | 非规则栅格数据的可视化方法、装置、电子设备、存储介质 | |
CN116312116A (zh) | 实物保护突发事件处置的演练方法和*** | |
US9830408B1 (en) | System and method for evaluating the performance of a weapon system | |
CN115328320A (zh) | 一种水利工程在线学习方法及*** | |
CN113920151A (zh) | 基于图像识别的火势蔓延区域预测方法 | |
CN117875088B (zh) | 一种受限环境下的特种部队训练模拟方法、***及介质 | |
CN106326354A (zh) | 一种用户等级分析方法及装置 | |
CN112434894A (zh) | 一种实时风险控制方法、计算机设备及可读存储介质 | |
CN117151436B (zh) | 一种应急救援演习方法、***及介质 | |
CN117495208B (zh) | 空气质量预报评估方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN114863049B (zh) | 基于地理信息的沙盘作战处理方法和*** | |
CN115880447A (zh) | 一种仿真态势实体军标的绘制方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |