Исследование эффективности методов обнаружения и слежения за движущимися объектами в воздушном пространстве на снимках в ближнем инфракрасном диапазоне; Светотехника; № 2
| Parent link: | Светотехника=Light & Engineering: научно-технический журнал.— , 1932, 1934-1937, 1956-2017, 2019- № 2.— 2022.— [С. 90-94] |
|---|---|
| Egile nagusia: | |
| Erakunde egilea: | |
| Beste egile batzuk: | |
| Gaia: | Заглавие с экрана Объекты на изображениях в ближнем ИК (near IR, NIR) спектральном диапазоне часто могут иметь другие линейные масштабы и формы, чем те же объекты на оптических изображениях в видимом диапазоне, поэтому для их обнаружения, отслеживания и классификации могут требоваться другие методы компьютерного зрения. В данной работе: рассмотрены методы решения задачи обнаружения и сопровождения движущихся объектов на NIR-изображениях; выделены основные характеристики движущихся объектов в последовательностях изображений; рассмотрены преимущества и недостатки разных методов обнаружения и сопровождения объектов на NIR-изображениях воздушного пространства и выбраны два наиболее перспективных класса методов; проведены исследования эффективности метода Лукаса-Канаде (из методов локального оптического потока) и метода ORB (из методов масштабно-инвариантного преобразования признаков) при обнаружении и отслеживании движущихся объектов на NIR-изображениях; в численных экспериментах использовано более 5000 NIR-изображений с движущимися объектами трёх типов и три комбинации указанных методов; показано, какое сочетание методов даёт наибольшую точность в задачах обнаружения и сопровождения движущихся объектов и может использоваться в автоматическом оперативном контроле и управлении воздушным пространством на основе систем компьютерного зрения; предположено, что и иные комбинации методов из двух рассмотренных классов могут способствовать повышению точности обнаружения и сопровождения движущихся объектов на NIR-изображениях воздушного пространства. Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса |
| Hizkuntza: | errusiera |
| Argitaratua: |
2022
|
| Gaiak: | |
| Sarrera elektronikoa: | https://elibrary.ru/item.asp?id=48247059 |
| Formatua: | Baliabide elektronikoa Liburu kapitulua |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=668812 |
MARC
| LEADER | 00000nla2a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 668812 | ||
| 005 | 20260807071633.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\network\40049 | ||
| 035 | |a RU\TPU\network\27774 | ||
| 090 | |a 668812 | ||
| 100 | |a 20230126a2022 k y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Исследование эффективности методов обнаружения и слежения за движущимися объектами в воздушном пространстве на снимках в ближнем инфракрасном диапазоне |d Effectiveness Of Moving Objects Detecting And Tracking In Airspace By Images In Near-infrared |f С. Г. Небаба, Н. Г. Марков | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a [Библиогр.: 10 назв.] | ||
| 330 | |a Объекты на изображениях в ближнем ИК (near IR, NIR) спектральном диапазоне часто могут иметь другие линейные масштабы и формы, чем те же объекты на оптических изображениях в видимом диапазоне, поэтому для их обнаружения, отслеживания и классификации могут требоваться другие методы компьютерного зрения. В данной работе: рассмотрены методы решения задачи обнаружения и сопровождения движущихся объектов на NIR-изображениях; выделены основные характеристики движущихся объектов в последовательностях изображений; рассмотрены преимущества и недостатки разных методов обнаружения и сопровождения объектов на NIR-изображениях воздушного пространства и выбраны два наиболее перспективных класса методов; проведены исследования эффективности метода Лукаса-Канаде (из методов локального оптического потока) и метода ORB (из методов масштабно-инвариантного преобразования признаков) при обнаружении и отслеживании движущихся объектов на NIR-изображениях; в численных экспериментах использовано более 5000 NIR-изображений с движущимися объектами трёх типов и три комбинации указанных методов; показано, какое сочетание методов даёт наибольшую точность в задачах обнаружения и сопровождения движущихся объектов и может использоваться в автоматическом оперативном контроле и управлении воздушным пространством на основе систем компьютерного зрения; предположено, что и иные комбинации методов из двух рассмотренных классов могут способствовать повышению точности обнаружения и сопровождения движущихся объектов на NIR-изображениях воздушного пространства. | ||
| 333 | |a Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса | ||
| 461 | 0 | |0 (RuTPU)RU\TPU\prd\1751 |t Светотехника |l Light & Engineering |o научно-технический журнал |d 1932, 1934-1937, 1956-2017, 2019- | |
| 463 | 0 | |0 (RuTPU)RU\TPU\prd\290040 |t № 2 |v [С. 90-94] |d 2022 | |
| 510 | 1 | |a Effectiveness Of Moving Objects Detecting And Tracking In Airspace By Images In Near-infrared |z eng | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a компьютерное зрение | |
| 610 | 1 | |a трансформация | |
| 610 | 1 | |a оптические потоки | |
| 610 | 1 | |a NIR-изображение | |
| 700 | 1 | |a Небаба |b С. Г. |c математик |c старший преподаватель Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1989- |g Степан Геннадьевич |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\29783 |9 14260 | |
| 701 | 1 | |a Марков |b Н. Г. |c российский специалист в области информатики и вычислительной техники |c профессор Томского политехнического университета, доктор технических наук |f 1950- |g Николай Григорьевич |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\24748 |9 10989 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет |b Инженерная школа информационных технологий и робототехники |c 2017- |x TPU |7 ca |8 rus |9 28330 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20230126 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u https://elibrary.ru/item.asp?id=48247059 | |
| 942 | |c CF | ||