Науково-дослідна робота за конкурсом Ф 75/199-2018 від 16.10.2018 р. “Розробка методів виявлення безпілотних літальних апаратів на послідовності відеозображень”.
Керівник науково-дослідної роботи: к.т.н. Неуймін Олександр Станіславович
Виконавці: Товкач Ігор Олегович
Термін виконання роботи: Жовтень 2018 – грудень 2018.
Мета та предмет роботи: Мета дослідження є підвищення ефективності виявлення рухомого точкового об’єкта на послідовності відеозображень при малому відношенні сигнал/шум (ВСШ) шляхом розробки методів його послідовного виявлення з використанням вирішальних статистик (ВС) відміток, які не потребують значних обчислювальних витрат.
Анотація:
Розвиток технологій побудови безпілотних літальних апаратів (БПЛА), їх доступність і масове використання для вирішення широкого кола завдань привело до появи нового класу загроз: застосування в терористичних цілях, фотозйомка засекречених об’єктів, вторгнення на заборонену територію та ін. Тому актуальною являється прикладна наукова робота, яка спрямована на розробку методів виявлення БПЛА на послідовностях відеозображень.Виявлення рухомих об’єктів повинно відбуватись на максимальній дальності при їх потраплянні в поле зору оптичної системи. У цих умовах об’єкт в кожному кадрі розглядається як точковий.
Виявлення рухомого точкового об’єкта на зображенні є досить складною задачею, оскільки інтенсивність об’єкта на зображенні низька через низьке ВСШ. Для підвищення ефективності супроводження об’єктів використовуються ВС відміток. Широке розповсюдження для оптимального виявлення траєкторії об’єкту знаходить послідовний критерій Вальда, що дозволяє отримати істотний виграш в часі при заданих вимогах до ймовірностей прийняття рішень. Однак він втрачає свої оптимальні властивості, якщо фактичне ВСШ об’єкту нижче заданого.
Тому важливе практичне значення має завдання виявлення траєкторії об’єкту з використанням ВС відміток при невідомому ВСШ.В роботі вирішена актуальна наукова задача розробка методів виявлення точкового об’єкту з використанням ВС відміток, які дозволяють підвищити ефективність його виявлення при малих ВСШ і не вимагають значних обчислювальних затрат.
Основні наукові результати:
- Розроблено метод виявлення точкового об’єкту на послідовності відеозображень за критерієм Вальда, шляхом використання у відношенні правдоподібності законів розподілу всіх вирішальних статистик відміток в стробі супроводження.
- Розроблено метод адаптивного двоальтернативного виявлення точкового об’єкту на послідовності відеозображень, в якому на відміну від відомих виконується послідовна перевірка гіпотез про відсутність об’єкту проти складної альтернативи про його наявність з оцінюванням невідомого ВСШ за критерієм мінімуму середньоквадратичної помилки з використанням вирішальних статистик відміток.
Практична цінність результатів:
- Синтезований алгоритм послідовного виявлення точкового об’єкту на послідовності відеозображень за критерієм Вальда з використанням функції правдоподібності всіх відміток в стробі супроводження дозволяє скоротити час його виявлення в 1,09 – 1.66 раз у порівнянні з відомим алгоритмом виявлення траєкторії IMM-PDAF-AI, що використовує значення вирішальних статистик відміток тав 2,31 – 3,38 раз у порівнянні з відомим алгоритмом виявлення траєкторії IMM-PDAF, що не використовує значення вирішальних статистик відміток. Також середній час виконання однієї ітерації синтезованого алгоритму менший в 6,3 раз порівняно з відомим алгоритмом IMM-PDAF-AI, та в 5,1 раз порівняно з відомим алгоритмом IMM-PDAF.
- Синтезований адаптивний двоальтернативний алгоритм виявлення об’єкту на послідовності відеозображень дозволяє зменшити середню кількість кадрів для правильного виявлення траєкторії об’єкту в 2,03 – 3,13 раз; підвищити точність оцінки ВСШ до 1,85 раз; зменшити середній час обчислення однієї ітерації в 3,8 раз в порівнянні з відомим алгоритмом IMM-PDAF-AI.
