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如何精准识别伪装场景在自然界，有不少动物都能够利用周边环境，将自己很好地隐藏起来。例如，变色龙在遇到危险时，会根据周围环境改变身体颜色，以融入场景，实现隐身。同样，人类为了保护重要目标，也会利用伪装技术。特别是在军事领域，伪装技术已超越了简单的迷彩服和丛林隐蔽，借助虚拟现实、人工智能和机器学习等高科技手段，创造出更为逼真、复杂的伪装效果。近年来，伪装技术的广泛应用显著提升了目标隐蔽性，极大地增加了侦察与打击的难度，即便是精确制导武器也面临严峻挑战。加之战场环境中的迷雾、烟雾等自然因素，更是让伪装效果更加逼真。面对这一复杂局面，如何有效识别并理解伪装目标成为一个关键的作战挑战，而伪装场景理解技术的应运而生，让伪装场景得以发现和理解。它专注于解析那些主动或被动融入环境的具有伪装特性的对象，如同变色龙般在场景“”中消失的奥秘。这一技术融合了认知学、心理学及人工智“”能等前沿学科，成为新一代人工智能技术体系中的一把利剑，不仅为军事领域带来了革命性的突破，更预示着在深海监控、精准医疗等多个领域将展现出巨大的应用潜力，为我国构筑起强大的技术应用壁垒。（一）美国艺术家阿博特·塞耶和英国动物学家休·科特分别在1909年和1940年从生物学的角度研究了伪装的特性。他们“”发现，伪装作为自然界中一种常见的生物行为，能够帮助生物在栖息环境中进行自我保护或者主动狩猎，从而为其提供重大的生存优势，并通过自然进化得以强化。一般而言，生物个体会巧妙利用色彩、拟态、运动等模式组合，将自己完美地藏匿于所在的栖息环境之中，使其难以被发现。自那时起，研究者们开始尝试在近百张含有伪装目标的图像中定位伪装目标。以色列科学家Tankus等人在1998年利用诸如十字算子等手工设计特征在近100张含有伪装目标的图像上进行凸度估计，而印度科学家Sengottuvelan等人在2008年则采用共生矩阵等方法进行探索性图分析来定位场景中的伪装区域。然而，这些方法主要依赖逐像素或局部区域的计算方式来定位伪装目标，对全局信息的把控相对较弱。由于伪装目标极易受到局部特征干扰而产生定位偏差，且传统方法难以充分融合全局和局部特征，导致这些检测效果并不理想。由于伪装数据的匮乏，科学家对伪装任务的探索一度停滞不前。直至2020年，当时在阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）工作的我国科学团队首次将研究焦点转向了图像伪装目标检测任务。该团队率先发布了首个数据规模高达1万张的伪装目标检测数据库COD10K，并基于人类在场景中先搜索后识别的认知规律，设计了首个搜索识别网络（SINet）来高效地检测伪装目标。由于成果的前瞻性，英国权威杂志《NewScientist“》进行了专题报道，称人工智能技术可以发”现伪装目标了。中国人工智能学会也对SINet系列技术进行了鉴定，将其评定为国际领先水平。同年，英国皇家学会院士、计算机视觉领域最高荣誉Marr奖得主安德鲁·兹泽曼教授团队在牛津大学构建了第一个MoCA视频伪装目标检测数据库，并提出利用移动特征来检测视频中的伪装目标，取得了良好的效果。至此，图像和视频伪装目标检测这两项原创性工作，成为伪装场景理解的基础任务。伪装目标检测任务相比传统目标分割更为困难，原因在于伪装目标的边缘微弱，特征传递时易发生梯度消失，且主体对象多样，表现出不同纹理，导致特征在不同维度空间的表现形式不同，目标特征变化显著。科学家针对边缘不确定性和主体纹理多样性问题，为了能够精确地分割伪装目标，提出了基于边缘梯度的建模方法以及基于不确定性图的建模方法等新思路。（二）自2020年以来，在伪装目标检测任务的基础上，来自中国、美国、欧洲、日本、澳大利亚、加拿大、中东等国家和地区的顶尖科研团队，利用卷积神经网络、图神经网络、搜索识别系列策略和生成提示技术等构建了一系列子任务，包括图像伪装目标检测、伪装目标等级排序、多模态伪装目标检测、伪装个体分割、参考式伪装目标检测、海洋伪装目标计数、植物伪装检测、伪装数据生成等。这些子任务为伪装场景理解提供了助力，形成了百花齐放的局面。随着伪装场景理解中各项子任务的蓬勃发展，其应用前景也逐渐...