eng
Выпуск #4/2023
Ю. И. Якименко, В. И. Бобков, И. В. Якименко
Метод обнаружения артефактов на сложном фоне оптико-электронной системой
Метод обнаружения артефактов на сложном фоне оптико-электронной системой
Просмотры: 1473
DOI: 10.22184/1993-7296.FRos.2023.17.4.272.282
Предложена процедура разработки метода обнаружения с помощью пассивной оптико-электронной системы беспилотного воздушного судна на сложном фоне, образуемом излучением атмосферы в дальнем инфракрасном диапазоне (8–13 мкм). Атмосферный фон, на котором происходит обнаружение беспилотного воздушного судна, формируется излучением облачной атмосферы при наблюдении с земной поверхности. Особый интерес вызывает сложный фон, созданный кучевыми облаками различной балльности или другими классами облаков, имеющими разрывы. Принимаются следующие допущения: короткофокусная оптико-электронная система имеет широкое поле зрения, видеоинформация об артефакте и фоновой характеристике представлена в бинарном виде. Обрабатываемый видеопоток – это двумерный массив, элементы которого содержат информацию об уровне энергетической яркости излучения в выбранном направлении. Акценты направлены на необходимость мониторинга изменений структуры излучающего фона и отсутствие необходимости обрабатывать каждый кадр видеопотока.
Предложена процедура разработки метода обнаружения с помощью пассивной оптико-электронной системы беспилотного воздушного судна на сложном фоне, образуемом излучением атмосферы в дальнем инфракрасном диапазоне (8–13 мкм). Атмосферный фон, на котором происходит обнаружение беспилотного воздушного судна, формируется излучением облачной атмосферы при наблюдении с земной поверхности. Особый интерес вызывает сложный фон, созданный кучевыми облаками различной балльности или другими классами облаков, имеющими разрывы. Принимаются следующие допущения: короткофокусная оптико-электронная система имеет широкое поле зрения, видеоинформация об артефакте и фоновой характеристике представлена в бинарном виде. Обрабатываемый видеопоток – это двумерный массив, элементы которого содержат информацию об уровне энергетической яркости излучения в выбранном направлении. Акценты направлены на необходимость мониторинга изменений структуры излучающего фона и отсутствие необходимости обрабатывать каждый кадр видеопотока.
Теги: artifact atmospheric background background-target image field of view nfrared range passive optoelectronic system robotic system unmanned aircraft артефакт атмосферный фон беспилотное воздушное судно инфракрасный диапазон пассивная оптико-электронная система поле зрения роботизированная система фоно-целевое изображение
Метод обнаружения артефактов на сложном фоне оптико-электронной системой
Ю. И. Якименко, В. И. Бобков, И. В. Якименко
Филиал ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ», г. Смоленск, Россия
Предложена процедура разработки метода обнаружения с помощью пассивной оптико-электронной системы беспилотного воздушного судна на сложном фоне, образуемом излучением атмосферы в дальнем инфракрасном диапазоне (8–13 мкм). Атмосферный фон, на котором происходит обнаружение беспилотного воздушного судна, формируется излучением облачной атмосферы при наблюдении с земной поверхности. Особый интерес вызывает сложный фон, созданный кучевыми облаками различной балльности или другими классами облаков, имеющими разрывы. Принимаются следующие допущения: короткофокусная оптико-электронная система имеет широкое поле зрения, видеоинформация об артефакте и фоновой характеристике представлена в бинарном виде. Обрабатываемый видеопоток – это двумерный массив, элементы которого содержат информацию об уровне энергетической яркости излучения в выбранном направлении. Акценты направлены на необходимость мониторинга изменений структуры излучающего фона и отсутствие необходимости обрабатывать каждый кадр видеопотока.
Ключевые слова: инфракрасный диапазон, поле зрения, пассивная оптико-электронная система, роботизированная система, атмосферный фон, фоно-целевое изображение, артефакт, беспилотное воздушное судно
Статья получена: 16.05.2023
Статья принята: 10.06.2023
1. Введение
Целью исследования является разработка метода оптико-информационного обеспечения обнаружения артефактов роботизированной системой на сложном фоне при следующих допущениях:
артефактом, подлежащим обнаружению, является беспилотное воздушное судно (БВС);
информационным каналом роботизированной системы является пассивная оптико-электронная система (ПОЭС) с широким полем зрения, работающая в дальнем инфракрасном диапазоне (8–13 мкм);
видеоинформация о находящихся в поле зрения ПОЭС фоне и артефактах после окончательной обработки представляется в бинарном виде (рис. 1).
Атмосферный фон (АФ), на котором происходит обнаружение БВС, формируется излучением облачной атмосферы при наблюдении с земной поверхности. Особый интерес вызывает сложный фон, созданный кучевыми облаками различной балльности или другими классами облаков, имеющими разрывы. ПОЭС в процессе приема и обработки излучения атмосферного фона и БВС формирует на оконечном устройстве видеопоток, каждый кадр которого представляет собой двумерный массив UN, M, элементы которого содержат информацию об уровне энергетической яркости излучения в выбранном направлении.
2. Основы метода оптико-
информационного обеспечения обнаружения артефактов
Метод оптико-информационного обеспечения обнаружения артефактов на сложном фоне роботизированной системой основан на фоновом принципе извлечения информации [1–4]. Его суть заключается в том, что при отсутствии априорной информации о наличии БВС в поле зрения ПОЭС необходимо отслеживать локальные изменения одного или нескольких параметров пространственно-временной структуры излучения АФ, отличные от знаний о природных закономерностях. Изменения этих параметров происходят вследствие искажения природных закономерностей пространственной структуры излучения АФ излучением БВС (рис. 2) [1].
2.1. Способ получения пространственной составляющей оптико-информационного обеспечения
Экспериментальные исследования пространственной структуры излучения АФ заключаются в оценке зависимости коэффициента пространственной корреляции R(n) различных форм облачности в горизонтальном направлениях между строками и в вертикальном направлениях между столбцами массивов элементах фоно-целевого изображения (ФЦИ). Характерным отличием пространственной структуры излучения различных классов облачности являются размеры неоднородностей, которые определялись по значению коэффициентов пространственной корреляции между строками и столбцами массивов ФЦИ, принимающими значение выше уровня 0,5. Отсюда по уровню 0,5 коэффициента пространственной корреляции R(n), зная шаг углового сдвига между строками, можно оценить угловые размеры по углу места (ε), а между столбцами угловые размеры по азимуту (β) неоднородностей АФ (рис. 3) [5–7].
Таким образом, полученные результаты экспериментальных исследований позволили оценить в двух направлениях угловые размеры неоднородностей АФ, что стало основой пространственной составляющей оптико-информационного обеспечения обнаружения изображения БВС на АФ.
Анализ результатов исследований излучения неоднородностей АФ (рис. 4) позволил разделить их на две группы в зависимости от их углового размера:
в первую группу входят те классы облачности, которые содержат мелкомасштабные неоднородности величиной 5–15° в вертикальном и горизонтальном направлениях: кучевая (Cu), высококучевая (Ac), перистокучевая (Cc) и перистая (Ci) (рис. 4 а).
вторая группа включает классы облачности, которые содержат крупномасштабные неоднородности с угловыми размерами, превышающими полученные ФЦИ, составляют 25–40°: слоистая (St), слоисто-кучевая (Sc), перисто-слоистая (Cs) формы облачности и ясное небо (рис. 4 b) [1–4].
На основе полученных знаний о пространственных спектрах неоднородностей АФ и точечных изображений БВС был разработан пространственный способ обнаружения БВС на АФ (рис. 2). Сущность способа заключается в предварительной сегментации ФЦИ перед применением алгоритма пороговой обработки, что отличает его от известных способов (рис. 2). Определение размеров сегментов проводится в соответствии со способом получения пространственной составляющей оптико–информационного обеспечения обнаружения (рис. 5 а, b). Это позволяет считать, что в пределах углов, ограниченных размерами выявленных неоднородностей, случайный процесс излучения АФ может считаться стационарным, поскольку его пространственный спектр не содержит высокочастотных составляющих. В противоположность этому, случайный процесс излучения БВС пространственный спектр всегда содержит высокочастотные составляющие, что позволяет выработать решающее правило для алгоритма пороговой обработки сегментов ФЦИ (рис. 2).
Таким образом, предложенный пространственный способ обнаружения БВС на АФ позволяет путем последовательного применения алгоритма сегментации и алгоритма пороговой обработки сегментов ФЦИ получить информацию о наличии артефактов в поле зрения ПОЭС, представленную в бинарном виде с возможностью определения координат БВС [5–7].
2.2. Способ получения пространственно-временного составляющей оптико-информационного обеспечения
Процесс излучения АФ связан с термодинамическими и турбулентными процессами, происходящими в атмосфере и являющимися случайным нестационарным как по пространству, так и по времени. Известно, что все случайные процессы при длительном рассмотрении по своей природе всегда нестационарны, но для каждого из них существует ограниченный интервал времени, когда случайный процесс можно считать стационарным. Для того чтобы пространственное оптико-информационного обеспечение в рамках метода обнаружения содержало стационарные характеристики случайного процесса излучения АФ, необходимо их периодически уточнять.
Такую периодичность можно оценить, используя способ получения пространственно-временной составляющей оптико-информационного обеспечения обнаружения артефактов на сложном фоне (рис. 2). Основой такого способа является расчет коэффициента взаимной корреляции между поступающими через равные промежутки времени кадрами видеопотока (рис. 6 а). Интервал времени, соответствующего уровню 0,5 коэффициента взаимной корреляции кадрами видеопотока (рис. 6 b), позволяет оценить время стационарности – «время жизни» характеристик пространственной структуры АФ, т. е. интервал времени, с периодичностью которого следует обновлять пространственное оптико–информационного обеспечение обнаружения [1–4].
2.3. Способ получения временной составляющей оптико-информационного обеспечения
Кроме рассмотренного выше, актуальным остается вопрос о целесообразности обработки всех кадров видеопотока, формируемым ПОЭС в процессе обработки алгоритмами пространственного способа обнаружения БВС на АФ (рис. 2). Была выдвинута гипотеза о том, что частота основной гармоники спектральной плотности мощности (СПМ) флуктуаций яркости излучения неоднородностей АФ будет ниже кадровой частоты ПОЭС. Следовательно, существует возможность уменьшить количество кадров из видеопотока, подвергающихся обработке алгоритмами в рамках пространственного способа обнаружения БВС на АФ.
Для нахождения оптимальной частоты обработки кадров был разработан способ получения временной составляющей оптико-информационного обеспечения. Оценка временной изменчивости проводилась путем оценки частоты основной гармоники СПМ флуктуаций яркости излучения неоднородностей АФ, образованных различными классами облачности, и согласования с ней частоты подачи кадров для обработки из видеопотока.
Для получения оценок СПМ были проведены измерения флуктуаций яркости излучения неоднородностей АФ в фиксированных направлениях по углу места (ε) в пригоризонтной области с частотой дискретизации, в тысячу раз выше кадровой развертки. При этом значение азимута (β) оставалось постоянным в течение нескольких минут (рис. 7 а). В каждом исследованном направлении были получены последовательности из нескольких тысяч значений флуктуаций яркости излучения неоднородностей АФ для различных классов и баллов облачности [1–4].
Полученные массивы были подвергнуты статистической обработке с применением периодограммного метода оценки СПМ. Результатами статистических исследований стал интервал 0,08–0,25 Гц оценки основной частоты гармоники СПМ флуктуаций яркости излучения неоднородностей АФ, образованных облачностью различных классов и баллов. Исходя из полученных результатов, появилась возможности выбора оптимальной частоты подачи кадров из видеопотока для последующей обработки пространственным способом обнаружения БВС на АФ на частотах, значительно ниже (до 1 Гц), чем кадровая частота (50 Гц) видеопотока (рис. 7 b).
Выводы
Таким образом, разработанный метод оптико-информационного обеспечения обнаружения артефактов роботизированной системой на сложном фоне, основанный на фоновом принципе извлечения информации, состоит из трех способов получения необходимых составляющих оптико-информационного обеспечения: временного, пространственно-временного, пространственного.
Способ получения временной составляющей оптико-информационного обеспечения позволяет оптимизировать выбор частоты подачи кадров из видеопотока для последующей обработки пространственным способом обнаружения БВС на АФ.
Способ получения пространственно-временной составляющей оптико-информационного обеспечения позволяет оптимизировать интервал времени, с периодичностью которого следует обновлять выбор размера сегмента. Это составляет основу способа получения пространственной составляющей оптико-информационного обеспечения, необходимой для реализации пространственного способа обнаружения БВС на АФ, состоящего из алгоритма сегментации ФЦИ и алгоритма пороговой обработкой.
Применение метода оптико-информационного обеспечения обнаружения позволит представить роботизированной системе информацию о наличие артефактов в поле зрения ПОЭС в виде бинарного ФЦИ, что в дальнейшем обеспечит возможность определения координат БВС в пространстве.
REFERENCES
YAkimenko I. V. Metody, modeli i sredstva obnaruzheniya vozdushnyh celej na atmosfernom fone shirokougol’nymi optiko-elektronnymi sistemami. S-Pb: Lan’. 2022. – 176 s.
Якименко И. В. Методы, модели и средства обнаружения воздушных целей на атмосферном фоне широкоугольными оптико-электронными системами. С-Пб: Лань. 2022. 176 с.
Yakimenko I. V., Mishchenko A. M., Rachkovsky S. S., Smolin V. A. Results of spatial structure of atmosphere radiation in a spectral range (1.5–2) μm research. Light & Engineering. 2018;26(3):7–13.
Yakimenko I. V., Yakimenko Yu.I., Smolin V. A., Rasskaza D. S. Statistical models of the radiance spatial structure of clouds of different types in the 1.5–2 µm range. Proceedings of International Symposium «Atmospheric Radiation and Dynamics» (ISARD‑2019). Saint-Petersburg State University, 2019. pp. 220–221.
Yakimenko I. V., Naroda D. S., Smolin V. A. Contrast method for detecting unmanned aircraft in the range of 1.5–2 microns. Proceedings of International Symposium «Atmospheric Radiation and Dynamics» (ISARD‑2021). Saint-Petersburg State University, 2021. pp. 46–50.
YAkimenko I. V., Rasskaza D. S., Smolin V. A. Optiko-informacionnyj metod obnaruzheniya bespilotnyh vozdushnyh sudov robotizirovannoj optiko-elektronnoj sistemoj. Trudy GrafiKon 2022. 32‑ya Mezhdunarodnaya konferenciya po komp’yuternoj grafike i mashinnomu zreniyu, 19–22 sentyabrya 2022 g., Ryazanskij gosudarstvennyj radiotekhnicheskij universitet im. V. F. Utkina, Ryazan’, Rossiya, s. 548–558.
Якименко И. В., Рассказа Д. С., Смолин В. А. Оптико-информационный метод обнаружения беспилотных воздушных судов роботизированной оптико-электронной системой. Труды ГрафиКон 2022. 32‑я Международная конференция по компьютерной графике и машинному зрению, 19–22 сентября 2022 г., Рязанский государственный радиотехнический университет им. В. Ф. Уткина, Рязань, Россия, с. 548–558.
Smolin V. A. Issledovanie vozmozhnosti obnaruzheniya bespilotnogo letatel’nogo apparata na atmosfernom fone v blizhnem infrakrasnom diapazone. Radiotekhnika. 2017;10:175–183.
Смолин В. А. Исследование возможности обнаружения беспилотного летательного аппарата на атмосферном фоне в ближнем инфракрасном диапазоне. Радиотехника. 2017;10:175–183.
Alpatov B. A., Blohin A. N., Murav’ev V. S. Algoritm obrabotki izobrazhenij dlya sistem avtomaticheskogo soprovozhdeniya vozdushnyh ob»ektov. Cifrovaya obrabotka signalov. 2010;4.
Алпатов Б. А., Блохин А. Н., Муравьев В. С. Алгоритм обработки изображений для систем автоматического сопровождения воздушных объектов. Цифровая обработка сигналов. 2010;4.
АВТОРЫ
Якименко Игорь Владимирович, д. т. н., доц., филиал ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске, г. Смоленск, Россия.
ORCID: 0000-0002-1003-8403
Бобков Владимир Иванович, д. т. н., доцент, филиал ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске, г. Смоленск, Россия.
ORCID: 0000-0002-5715-7450
Якименко Юрий Игоревич, аспирант, филиал ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске, г. Смоленск, Россия.
ORCID: 0009-0001-2631-5997
Ю. И. Якименко, В. И. Бобков, И. В. Якименко
Филиал ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ», г. Смоленск, Россия
Предложена процедура разработки метода обнаружения с помощью пассивной оптико-электронной системы беспилотного воздушного судна на сложном фоне, образуемом излучением атмосферы в дальнем инфракрасном диапазоне (8–13 мкм). Атмосферный фон, на котором происходит обнаружение беспилотного воздушного судна, формируется излучением облачной атмосферы при наблюдении с земной поверхности. Особый интерес вызывает сложный фон, созданный кучевыми облаками различной балльности или другими классами облаков, имеющими разрывы. Принимаются следующие допущения: короткофокусная оптико-электронная система имеет широкое поле зрения, видеоинформация об артефакте и фоновой характеристике представлена в бинарном виде. Обрабатываемый видеопоток – это двумерный массив, элементы которого содержат информацию об уровне энергетической яркости излучения в выбранном направлении. Акценты направлены на необходимость мониторинга изменений структуры излучающего фона и отсутствие необходимости обрабатывать каждый кадр видеопотока.
Ключевые слова: инфракрасный диапазон, поле зрения, пассивная оптико-электронная система, роботизированная система, атмосферный фон, фоно-целевое изображение, артефакт, беспилотное воздушное судно
Статья получена: 16.05.2023
Статья принята: 10.06.2023
1. Введение
Целью исследования является разработка метода оптико-информационного обеспечения обнаружения артефактов роботизированной системой на сложном фоне при следующих допущениях:
артефактом, подлежащим обнаружению, является беспилотное воздушное судно (БВС);
информационным каналом роботизированной системы является пассивная оптико-электронная система (ПОЭС) с широким полем зрения, работающая в дальнем инфракрасном диапазоне (8–13 мкм);
видеоинформация о находящихся в поле зрения ПОЭС фоне и артефактах после окончательной обработки представляется в бинарном виде (рис. 1).
Атмосферный фон (АФ), на котором происходит обнаружение БВС, формируется излучением облачной атмосферы при наблюдении с земной поверхности. Особый интерес вызывает сложный фон, созданный кучевыми облаками различной балльности или другими классами облаков, имеющими разрывы. ПОЭС в процессе приема и обработки излучения атмосферного фона и БВС формирует на оконечном устройстве видеопоток, каждый кадр которого представляет собой двумерный массив UN, M, элементы которого содержат информацию об уровне энергетической яркости излучения в выбранном направлении.
2. Основы метода оптико-
информационного обеспечения обнаружения артефактов
Метод оптико-информационного обеспечения обнаружения артефактов на сложном фоне роботизированной системой основан на фоновом принципе извлечения информации [1–4]. Его суть заключается в том, что при отсутствии априорной информации о наличии БВС в поле зрения ПОЭС необходимо отслеживать локальные изменения одного или нескольких параметров пространственно-временной структуры излучения АФ, отличные от знаний о природных закономерностях. Изменения этих параметров происходят вследствие искажения природных закономерностей пространственной структуры излучения АФ излучением БВС (рис. 2) [1].
2.1. Способ получения пространственной составляющей оптико-информационного обеспечения
Экспериментальные исследования пространственной структуры излучения АФ заключаются в оценке зависимости коэффициента пространственной корреляции R(n) различных форм облачности в горизонтальном направлениях между строками и в вертикальном направлениях между столбцами массивов элементах фоно-целевого изображения (ФЦИ). Характерным отличием пространственной структуры излучения различных классов облачности являются размеры неоднородностей, которые определялись по значению коэффициентов пространственной корреляции между строками и столбцами массивов ФЦИ, принимающими значение выше уровня 0,5. Отсюда по уровню 0,5 коэффициента пространственной корреляции R(n), зная шаг углового сдвига между строками, можно оценить угловые размеры по углу места (ε), а между столбцами угловые размеры по азимуту (β) неоднородностей АФ (рис. 3) [5–7].
Таким образом, полученные результаты экспериментальных исследований позволили оценить в двух направлениях угловые размеры неоднородностей АФ, что стало основой пространственной составляющей оптико-информационного обеспечения обнаружения изображения БВС на АФ.
Анализ результатов исследований излучения неоднородностей АФ (рис. 4) позволил разделить их на две группы в зависимости от их углового размера:
в первую группу входят те классы облачности, которые содержат мелкомасштабные неоднородности величиной 5–15° в вертикальном и горизонтальном направлениях: кучевая (Cu), высококучевая (Ac), перистокучевая (Cc) и перистая (Ci) (рис. 4 а).
вторая группа включает классы облачности, которые содержат крупномасштабные неоднородности с угловыми размерами, превышающими полученные ФЦИ, составляют 25–40°: слоистая (St), слоисто-кучевая (Sc), перисто-слоистая (Cs) формы облачности и ясное небо (рис. 4 b) [1–4].
На основе полученных знаний о пространственных спектрах неоднородностей АФ и точечных изображений БВС был разработан пространственный способ обнаружения БВС на АФ (рис. 2). Сущность способа заключается в предварительной сегментации ФЦИ перед применением алгоритма пороговой обработки, что отличает его от известных способов (рис. 2). Определение размеров сегментов проводится в соответствии со способом получения пространственной составляющей оптико–информационного обеспечения обнаружения (рис. 5 а, b). Это позволяет считать, что в пределах углов, ограниченных размерами выявленных неоднородностей, случайный процесс излучения АФ может считаться стационарным, поскольку его пространственный спектр не содержит высокочастотных составляющих. В противоположность этому, случайный процесс излучения БВС пространственный спектр всегда содержит высокочастотные составляющие, что позволяет выработать решающее правило для алгоритма пороговой обработки сегментов ФЦИ (рис. 2).
Таким образом, предложенный пространственный способ обнаружения БВС на АФ позволяет путем последовательного применения алгоритма сегментации и алгоритма пороговой обработки сегментов ФЦИ получить информацию о наличии артефактов в поле зрения ПОЭС, представленную в бинарном виде с возможностью определения координат БВС [5–7].
2.2. Способ получения пространственно-временного составляющей оптико-информационного обеспечения
Процесс излучения АФ связан с термодинамическими и турбулентными процессами, происходящими в атмосфере и являющимися случайным нестационарным как по пространству, так и по времени. Известно, что все случайные процессы при длительном рассмотрении по своей природе всегда нестационарны, но для каждого из них существует ограниченный интервал времени, когда случайный процесс можно считать стационарным. Для того чтобы пространственное оптико-информационного обеспечение в рамках метода обнаружения содержало стационарные характеристики случайного процесса излучения АФ, необходимо их периодически уточнять.
Такую периодичность можно оценить, используя способ получения пространственно-временной составляющей оптико-информационного обеспечения обнаружения артефактов на сложном фоне (рис. 2). Основой такого способа является расчет коэффициента взаимной корреляции между поступающими через равные промежутки времени кадрами видеопотока (рис. 6 а). Интервал времени, соответствующего уровню 0,5 коэффициента взаимной корреляции кадрами видеопотока (рис. 6 b), позволяет оценить время стационарности – «время жизни» характеристик пространственной структуры АФ, т. е. интервал времени, с периодичностью которого следует обновлять пространственное оптико–информационного обеспечение обнаружения [1–4].
2.3. Способ получения временной составляющей оптико-информационного обеспечения
Кроме рассмотренного выше, актуальным остается вопрос о целесообразности обработки всех кадров видеопотока, формируемым ПОЭС в процессе обработки алгоритмами пространственного способа обнаружения БВС на АФ (рис. 2). Была выдвинута гипотеза о том, что частота основной гармоники спектральной плотности мощности (СПМ) флуктуаций яркости излучения неоднородностей АФ будет ниже кадровой частоты ПОЭС. Следовательно, существует возможность уменьшить количество кадров из видеопотока, подвергающихся обработке алгоритмами в рамках пространственного способа обнаружения БВС на АФ.
Для нахождения оптимальной частоты обработки кадров был разработан способ получения временной составляющей оптико-информационного обеспечения. Оценка временной изменчивости проводилась путем оценки частоты основной гармоники СПМ флуктуаций яркости излучения неоднородностей АФ, образованных различными классами облачности, и согласования с ней частоты подачи кадров для обработки из видеопотока.
Для получения оценок СПМ были проведены измерения флуктуаций яркости излучения неоднородностей АФ в фиксированных направлениях по углу места (ε) в пригоризонтной области с частотой дискретизации, в тысячу раз выше кадровой развертки. При этом значение азимута (β) оставалось постоянным в течение нескольких минут (рис. 7 а). В каждом исследованном направлении были получены последовательности из нескольких тысяч значений флуктуаций яркости излучения неоднородностей АФ для различных классов и баллов облачности [1–4].
Полученные массивы были подвергнуты статистической обработке с применением периодограммного метода оценки СПМ. Результатами статистических исследований стал интервал 0,08–0,25 Гц оценки основной частоты гармоники СПМ флуктуаций яркости излучения неоднородностей АФ, образованных облачностью различных классов и баллов. Исходя из полученных результатов, появилась возможности выбора оптимальной частоты подачи кадров из видеопотока для последующей обработки пространственным способом обнаружения БВС на АФ на частотах, значительно ниже (до 1 Гц), чем кадровая частота (50 Гц) видеопотока (рис. 7 b).
Выводы
Таким образом, разработанный метод оптико-информационного обеспечения обнаружения артефактов роботизированной системой на сложном фоне, основанный на фоновом принципе извлечения информации, состоит из трех способов получения необходимых составляющих оптико-информационного обеспечения: временного, пространственно-временного, пространственного.
Способ получения временной составляющей оптико-информационного обеспечения позволяет оптимизировать выбор частоты подачи кадров из видеопотока для последующей обработки пространственным способом обнаружения БВС на АФ.
Способ получения пространственно-временной составляющей оптико-информационного обеспечения позволяет оптимизировать интервал времени, с периодичностью которого следует обновлять выбор размера сегмента. Это составляет основу способа получения пространственной составляющей оптико-информационного обеспечения, необходимой для реализации пространственного способа обнаружения БВС на АФ, состоящего из алгоритма сегментации ФЦИ и алгоритма пороговой обработкой.
Применение метода оптико-информационного обеспечения обнаружения позволит представить роботизированной системе информацию о наличие артефактов в поле зрения ПОЭС в виде бинарного ФЦИ, что в дальнейшем обеспечит возможность определения координат БВС в пространстве.
REFERENCES
YAkimenko I. V. Metody, modeli i sredstva obnaruzheniya vozdushnyh celej na atmosfernom fone shirokougol’nymi optiko-elektronnymi sistemami. S-Pb: Lan’. 2022. – 176 s.
Якименко И. В. Методы, модели и средства обнаружения воздушных целей на атмосферном фоне широкоугольными оптико-электронными системами. С-Пб: Лань. 2022. 176 с.
Yakimenko I. V., Mishchenko A. M., Rachkovsky S. S., Smolin V. A. Results of spatial structure of atmosphere radiation in a spectral range (1.5–2) μm research. Light & Engineering. 2018;26(3):7–13.
Yakimenko I. V., Yakimenko Yu.I., Smolin V. A., Rasskaza D. S. Statistical models of the radiance spatial structure of clouds of different types in the 1.5–2 µm range. Proceedings of International Symposium «Atmospheric Radiation and Dynamics» (ISARD‑2019). Saint-Petersburg State University, 2019. pp. 220–221.
Yakimenko I. V., Naroda D. S., Smolin V. A. Contrast method for detecting unmanned aircraft in the range of 1.5–2 microns. Proceedings of International Symposium «Atmospheric Radiation and Dynamics» (ISARD‑2021). Saint-Petersburg State University, 2021. pp. 46–50.
YAkimenko I. V., Rasskaza D. S., Smolin V. A. Optiko-informacionnyj metod obnaruzheniya bespilotnyh vozdushnyh sudov robotizirovannoj optiko-elektronnoj sistemoj. Trudy GrafiKon 2022. 32‑ya Mezhdunarodnaya konferenciya po komp’yuternoj grafike i mashinnomu zreniyu, 19–22 sentyabrya 2022 g., Ryazanskij gosudarstvennyj radiotekhnicheskij universitet im. V. F. Utkina, Ryazan’, Rossiya, s. 548–558.
Якименко И. В., Рассказа Д. С., Смолин В. А. Оптико-информационный метод обнаружения беспилотных воздушных судов роботизированной оптико-электронной системой. Труды ГрафиКон 2022. 32‑я Международная конференция по компьютерной графике и машинному зрению, 19–22 сентября 2022 г., Рязанский государственный радиотехнический университет им. В. Ф. Уткина, Рязань, Россия, с. 548–558.
Smolin V. A. Issledovanie vozmozhnosti obnaruzheniya bespilotnogo letatel’nogo apparata na atmosfernom fone v blizhnem infrakrasnom diapazone. Radiotekhnika. 2017;10:175–183.
Смолин В. А. Исследование возможности обнаружения беспилотного летательного аппарата на атмосферном фоне в ближнем инфракрасном диапазоне. Радиотехника. 2017;10:175–183.
Alpatov B. A., Blohin A. N., Murav’ev V. S. Algoritm obrabotki izobrazhenij dlya sistem avtomaticheskogo soprovozhdeniya vozdushnyh ob»ektov. Cifrovaya obrabotka signalov. 2010;4.
Алпатов Б. А., Блохин А. Н., Муравьев В. С. Алгоритм обработки изображений для систем автоматического сопровождения воздушных объектов. Цифровая обработка сигналов. 2010;4.
АВТОРЫ
Якименко Игорь Владимирович, д. т. н., доц., филиал ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске, г. Смоленск, Россия.
ORCID: 0000-0002-1003-8403
Бобков Владимир Иванович, д. т. н., доцент, филиал ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске, г. Смоленск, Россия.
ORCID: 0000-0002-5715-7450
Якименко Юрий Игоревич, аспирант, филиал ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске, г. Смоленск, Россия.
ORCID: 0009-0001-2631-5997
Отзывы читателей
