Скачать презентацию
Идет загрузка презентации. Пожалуйста, подождите
Презентация была опубликована 11 лет назад пользователемtvcs2011.technicalvision.ru
1 Д.В. Комаров, Ю.В. Визильтер, О.В. Выголов ФГУП «ГосНИИ Авиационных систем», Москва Разработка алгоритма автоматического обнаружения взлетно-посадочной полосы на видеоизображениях ИКИ РАН, марта 2011 г.
2 1. Поиск линии горизонта и определение относительного расположения земли и неба 2. Поиск области интереса, содержащей объекты типа ВПП 3. Проверка наличия маркера начала ВПП 4. Определение продольных границ ВПП 5. Уточнение положения начала и конца ВПП 6. Пространственно-временная фильтрация полученных для текущего кадра оценок положения ВПП Алгоритм обнаружения ВПП В представленном варианте алгоритма обнаружение ВПП производится без опоры на текущую ПНИ и априорные сведения об аэродроме и ВПП
3 Поиск линии горизонта и определение относительного расположения земли и неба Типовое модельное изображение Градиентная карта (модуль амплитуды градиента яркости), полученная при помощи фильтра Собела К типовому прореженному изображению применяется оператор Собела: A =A = = arctg(g y /g x ) Результатом применения оператора Собела является вектор-градиент (gx,gy):
4 Изображение аккумулятора Хафа контурного препарата типового модельного изображения. Линии горизонта соответствует локальный максимум, с одной стороны от которого свободное от контуров пространство (небо), а с другой – информативная область (земля). Параметризация и процедура голосования преобразования Хафа. Выделение линии горизонта на контурном основано на использовани классического преобразования Хафа Поиск линии горизонта и определение относительного расположения земли и неба
5 Поиск области интереса, содержащей объекты типа ВПП Выделенный фрагмент изображения, содержащий изображение ВПП Карта углов градиента для области интереса, полученная с помощью фильтра Собела Отфильтрованная медианой 3х3 карта вертикальных контуров Локализация объекта типа ВПП по результатам двумерного скользящего среднего
6 Проверка наличия маркера начала ВПП Маркер начала ВПП, присутствующий на тестовых видеопоследовательностях Карта горизонтальных градиентов фрагмента, содержащего изображение ВПП высокого разрешения. Proj Y [y] = x = 0...DimX–1 Im[x,y] Горизонтальная проекция карты градиентов. Максимум в проекции определяет положение штрихового маркера.
7 Определение продольных границ ВПП Параметризация ортонормального преобразования Хафа (x 1, x 2 ) Результат ортонормального преобразования Хафа изображения ВПП Выделенное направление границ ВПП Оптимальная строка дифференцированного ОПХ (вверху), ее профиль (внизу) и соответствующие симметричные положения сигналов для левой и правой границ ВПП
8 Уточнение положения начала и конца ВПП Нормализованная вертикальная проекция яркости внутри треугольника ВПП. Вертикальными линиями отмечены начало и конец ВПП. Для определения положения начала и конца ВПП (нижней и верхней границ) используется предположение о том, что образ ВПП на изображении имеет большую яркость, чем окружающий фон. Линии продольных границ образуют треугольник, а начало и конец полосы в нем далее определяются как резкие перепады яркости при построчном суммировании внутри этого треугольника.
9 Пространственно-временная фильтрация параметров положения ВПП Оцениваемые параметры положения ВПП: A - Координата точки схода (точка схода всегда принадлежит линии горизонта), B – Расстояние от конца ВПП до линии горизонта, C – Расстояние от начала ВПП до линии горизонта, α – Угол между вертикалью и средней линией ВПП, β – Угол раствора между левой и правой границами ВПП
10 Прототип EVS реализован на базе БУП ИМА и включен в состав демонстрационного стенда ФГУП «ГосНИИАС» Быстродействующая унифицированная платформа (БУП) ИМА Реализация алгоритма в составе системы EVS/SVS
11 Ролик ФГУП «ГосНИИАС», моделирование ФГУП «ПИЦ» Пример обнаружения ВПП на модельном ролике
12 Как показывают проведенные тесты, описанный алгоритм обеспечивает устойчивое обнаружение, прослеживание и индикацию визуального положения ВВП на модельных видеопоследовательностях Тестирование программной реализации алгоритма на крейте ИМА показало возможность обработки видеопотока в реальном времени на борту самолета. Достижение работоспособности алгоритма на реальных изображениях ВПП, в том числе – многоспектральных (ТВ+ИК) Повышение вероятности правильного обнаружения ВПП в сложных случаях за счет использования дополнительной информации – как текущей ПНИ, так и априорных картографических сведений об аэродроме и структуре расположения ВПП в аэродромном комплексе Основные результаты и направления дальнейшей работы Направления дальнейшей работы
13 Спасибо за внимание!
Еще похожие презентации в нашем архиве:
© 2024 MyShared Inc.
All rights reserved.