-Рубрики

 -Поиск по дневнику

Поиск сообщений в Лакшери-роботы

 -Подписка по e-mail

 

 -Интересы

https://vk.com/alex_barsukov88

 -Сообщества

Участник сообществ (Всего в списке: 1) Рекламка_дневничков

 -Статистика

Статистика LiveInternet.ru: показано количество хитов и посетителей
Создан: 25.01.2016
Записей:
Комментариев:
Написано: 2346


Вероятность распознавания объектов телевизионной аппаратурой

Понедельник, 23 Января 2017 г. 18:34 + в цитатник
Оценка вероятности распознавания типовых объектов строчной телевизионной аппаратурой, размещаемой на воздушных носителях
Фрагмент 3-го выпуска справочника "Кто есть кто в робототехнике"
Хотя ТВ-средства, размещаемые на БЛА, уступают аэрофотоаппаратуре по разрешающей способности, они обладают существенным преимуществом: возможностью передачи информации в реальном времени и возможностью обработки поступающей иконической информации, улучшающей качество изображения. Однако, у ТВ-средств есть недостаток — зависимость от уровня освещенности снимаемой сцены. Один из основных показателей эффективности оптико-электронной аппаратуры, в том числе телевизионной — вероятность распознавания типовых целей на заданном эшелоне высот. В то же время, вероятность распознавания типовых целей входит составной частью в оценку эффективности работы систем воздушного наблюдения (СВН). В общем случае критерий эффективности СВН, в качестве которого выбрана вероятность (Pбз(T)) выполнения задачи за отведённое время Т, описывается следующей зависимостью: Pбз(T) = Pрасп*Pпр.вид*Pбp(T)*(1 - Pпрот(T))*Pвыв*Pзахв*Pуст.св,, где Pрасп -вероятность распознавания объекта с заданной степенью детализации; Pпр.вид - вероятность прямой видимости объекта на заданной дальности (для строчной аппаратуры планового типа = 1); Pбp - вероятность безотказной работы СВН; Pпрот - вероятность противодействия со стороны противника; Pвыв - вероятность вывода БЛА в заданный район; Рзахв - вероятность захвата объекта бортовой оптико-электронной аппаратурой БЛА; Pуст.св - вероятность установления связи между БЛА и наземным приёмным пунктом. Вероятность распознавания является одной из самых решающих и, в то же время, наиболее тяжело описываемой аналитически составляющей оценки эффективности СВН. Среди способов формализации процесса распознавания наиболее адекватным и в то же время относительно несложным является подход с использованием критерия Джонсона. Сущность подхода в том, что реальный объект заменяется эквивалентной штриховой мирой, где число тёмных и светлых штрихов, укладывающихся на минимальный размер объекта, выбирается в соответствии с критерием Джонсона. Яркостный контраст между тёмными и светлыми штрихами эквивалентной миры выбирается равным контрасту "объект/фон" в плоскости цели. В работе Дж. Ллойда "Системы тепловидения" по критерию Джонсона усреднённые данные числа периодов штриховой миры, укладывающихся на минимальный размер объекта для всех классов исследуемых объектов (8 типов машин и стоящий человек) для 50%-й вероятности таковы: обнаружение — 1,0 ± 0,25; определение ориентации —1,4 ± 0,35; различение — 4,0 ± 0,8; опознавание — 6,4 ± 1,5. 
Существует определённая путаница в понятиях обнаружения и распознавания, используемых в работе Ллойда и принятых в отечественной практике оценки эффективности систем воздушного наблюдения. Обнаружение у Ллойда представляет собой процесс выделения пятна на фоне помех. В нашем случае под обнаружением понимается процесс отнесения обнаруженного пятна к военному объекту: по сути, это является распознаванием до вида (бронетанковая, морская, авиационная и др. техника) — у Ллойда это примерно соответствует определению ориентации. Различение у Ллойда — это применяемое в нашем случае распознавание до класса (танк, истребитель, БМП и пр.). Опознавание у Ллойда — это используемое в данной статье распознавание до типа (танк М60, БТР М113 и пр.). Результаты исследований Джонсона, с незначительными поправками, которые можно принять для ТВ-систем строчного сканирования, позволяют по единому показателю (число пространственных периодов эквивалентной штриховой миры) оценить 50%-ю вероятность восприятия объекта с фиксированным уровнем восприятия. На основании более поздних экспериментальных данных установлено, что вероятность восприятия подчиняется логнормальному интегральному закону распределения, формула которого приведена в докладе, а также приведена зависимость, по которой можно получить вероятность распознавания объекта при различной степени детализации на разных эшелонах высот полёта носителя. По докладу Митюшина Д. А. на XII Всероссийской научно-технической конференции «Современное телевидение»
 
"Черный ящик" в автомобиле: технологии западных автоконцернов "отрихтуют" водителей  - http://www.liveinternet.ru/users/albrs/post402370094/
 
Методика расчета вероятности распознавания кадровой ТВ-аппаратурой на ПЗС, выполняющей плановую видеосъёмку с борта беспилотного воздушного носителя – БЛА. Данная методика предназначена для расчета вероятности распознавания с заданным уровнем детализации наземных объектов при мониторинге земной поверхности с БЛА в зависимости от заданного эшелона высот полёта при использовании кадровой ТВ-аппаратуры на ПЗС-матрицах при визировании в надир. Достоинства методики – максимально полный учет параметров фоноцелевой обстановки, ПЗС и других параметров аппаратуры, возможность расчета вероятности в граничных условиях ТВ-наблюдения (пониженная освещенность, ненастная погода и т. д.). Сходимость расчетных параметров с полученными при натурных испытаниях составляет 10–20%. Недостаток методики – необходимость знать большой объём исходных данных. В основу расчета положен частотно-энергетический подход. Объект заменяется эквивалентной штриховой мирой, количество черно-белых штрихов в которой определяется на основе критерия Джонсона, а контраст между черным и белым штрихом равен контрасту цели с фоном в плоскости цели. Задача – найти детальность ∆ (разрешение на местности) при заданных параметрах аппаратуры и высоте полёта носителя. 
1. Вычисляется геометрическая детальность разрешаемого элемента на местности с заданного эшелона высот – через длину фотокатода в горизонтальном направлении и фокусное расстояние объектива. 
2. Рассчитывается коэффициент ослабления излучения атмосферой – через показатель, характеризующий численное значение МДВ и показатель, характеризующий численное значение длины волны максимальной спектральной чувствительности ПЗС. 
3. Находится контрастная чувствительность зрения в реальных условиях ТВ-наблюдения. 
4. Находится контраст на входе оптической системы – через контраст в плоскости цели, коэффициент погоды и коэффициент яркости фона. 
5 Находится модуляционный контраст, соответствующий контрасту на входе оптической системы. 
6. Вычисляется модуляционный контраст на экране ВСУ – через модуляционную передаточную функцию (МПФ) информационного канала, оптики, ПЗС, ВСУ, электронного тракта, атмосферы и МПФ, учитывающую инерционность приёмника. 
7. Рассчитываются или задаются вышеперечисленные МПФ. 
8. Вычисляется яркостный контраст на экране ВСУ. 
9. По вычисленным значениям проверяют условия нахождения детальности. 
10. Получив искомую детальность ∆, находят число периодов N, укладывающихся на критический размер объекта lоб: N = lоб/2∆. 
11. Получив значение числа периодов, находят значения вероятности распознавания P = f(N) для различных степеней детализации объекта. По докладу Митюшина Д. А. на XII Всероссийской научно-технической конференции «Современное телевидение»
 
mips-1a (304x494, 53Kb)Купольная видеокамера серии WV-CS950 оснащена функцией автоматического слежения, принцип действия которой проиллюстрирован на снимках: показано, каким образом камера автоматически следует за движущимся объектом в кадре (она отслеживает самый крупный объект), стараясь удерживать объект в центре кадра. 
mips-1b (268x492, 49Kb)В данном случае этот объект – робот: автомобильчик с датчиком препятствий, позволяющим ему всё время двигаться внутри прозрачного ящика. Подробнее о камерах названной серии см. в справочнике "Кто есть кто в робототехнике", выпуск № 1.
mips-1c (288x463, 48Kb)

Серия сообщений "Распознавание образов":
распознавание лиц, мимики, жестов, звуков и пр.
Часть 1 - Вероятность распознавания объектов телевизионной аппаратурой
Часть 2 - Распознавание мимики и жестов в борьбе с курением и выплёвыванием жевательной резинки
Часть 3 - Распознавание людей по пальцам ног и ступням
...
Часть 42 - Поддержат ли человекоподобные роботы-компаньоны людей с инвалидностью? Часть 24-я
Часть 43 - Парковочное место и его юридический статус
Часть 44 - Безопасность и неприкосновенность парковки автомобиля возле дома или офиса

Метки:  

 

Добавить комментарий:
Текст комментария: смайлики

Проверка орфографии: (найти ошибки)

Прикрепить картинку:

 Переводить URL в ссылку
 Подписаться на комментарии
 Подписать картинку