南京理工团队推出基于AI增强热力学建模预测3D场景红外辐射特性的新框架

编辑 | ScienceAI

在现代军事科技中，虚拟战场构建技术对武器研发和战术决策具有深远影响。

然而，传统三维红外场景模拟面临计算资源消耗大、动态目标与环境交互建模困难、算法验证不足等挑战。

近期，南京理工大学的研究团队在《International Journal of Heat and Mass Transfer》发表了一项突破性研究《A novel framework for predicting 3D scene infrared radiation characteristics through AI-enhanced thermodynamic modeling》。

论文提出了一种名为 3DICPF（三维红外特性预测框架）的新方法，通过结合 人工智能 （AI）与热力学建模，显著提升了红外场景模拟的效率与精度。本文将深入解析这一框架的核心技术、实验结果及其在军事与工程领域的应用潜力。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0017931024012626

1. 研究现状

红外辐射特性反映了物体表面温度、材料发射率及环境条件等综合信息，在低能见度或强雷达干扰环境下具有独特优势。通过分析目标与背景的热对比，红外成像可揭示发动机热量、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主要面临以下难点：

1）数值计算方法需输入完整的物体 参数 （如几何形状、材料属性、环境条件），计算复杂度高且难以适应动态战场需求。

2）基于 生成对抗 网络（GAN）等 AI 方法虽能快速生成红外图像，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。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。

3）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。

2. 本文主要创新

该论文提出的 3DICPF 框架，通过改进三维温度场预测网络结构，结合蒙特卡洛算法，能够基于输入的可见光图像、红外图像、气象 参数 条件，快速预测目标在对应条件下的三维红外特性。

3DICPF 的创新之处在于融合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。

通过优化网络结构设计，优化网络智能生成计算域、预测温度场的能力；通过采用蒙特卡洛算法实时渲染红外特性，避免AI算法因数据不足导致的阴影预测失真问题。其核心流程分为三阶段：

图示：3DICPF 结构示意图

1）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，采用 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。若目标已知，则直接从数据库调用三维网格；若未知，则通过单目三维形状重建网络（SVSR）生成目标几何结构。

该网络参考集合结构拓扑关系优化外形重构过程（Deep learning framework-based 3D shape reconstruction of tanks from a single RGB image），能够基于单张可见光图像，通过分部件预测与精细调整，生成高精度三维网格，解决了传统方法中局部粘连和结构扭曲问题。

2）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。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。

采用条件多注意力 生成对抗 网络（CMAGAN），根据气象 参数 （温度、风速、湿度、太阳辐射）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。双网络结构降低了数据需求与训练复杂度。

这两个网络分别参考了如下两篇文章：《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)》

3） 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。基于前置步骤得到的坦克三维温度场，将其结合三维模型的 UV 划分格式得到其二维温度纹理，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。

结合表面自辐射、环境反射辐射及大气衰减效应，计算探测器接收的红外辐射强度。引入红外双向反射分布函数（IBRDF）精确建模反射过程。集成渐晕、光电转换、调制传递函数（MTF）等物理效应，利用 Unreal Engine 4 实现实时渲染，生成多视角红外图像。

3. 预测结果

 结果表明 YOLO 模型对坦克目标的检测精度达 99%，召回率 95%；MT 网络的节点温度平均误差为 0.648K，结合 CMAGAN 后整体 MAE 为 1.24K；框架生成的 3D 红外图像与数值模拟结果相似度（SSIM）达 88.13%，长波与中波红外图像均能准确反映目标与背景的热对比。3DICFP 预测模型坦克在对应实验条件下的红外特性，预测精度达到 88.13%，单个场景红外特性的预测平均耗时仅 84.39s，兼顾了预测时间和预测精度。

图示：3DICPF 框架预测的红外场景和实测场景对比

3DICPF 框架通过 AI 与物理模型的深度融合，为三维红外场景模拟提供了高效、低数据依赖的解决方案。其模块化设计与分步预测策略，既保留了数值方法的物理真实性，又发挥了 AI 的高效推理能力。

随着算法优化与数据积累，该技术有望在军事仿真、智慧城市、环境监测等领域实现更广泛应用，推动 AI 与物理科学交叉研究的进一步发展。