ISSN 1991-2927
 

АПУ № 3 (65) 2021

Автор: "Кондратьев Дмитрий Сергеевич"

УДК 528.88

Дементьев Виталий Евгеньевич, кандидат технических наук, окончил радиотехнический факультет Ульяновского государственного технического университета, заведующий кафедрой «Телекоммуникации» УлГТУ. Имеет монографии, статьи и патенты в областях статистической обработки многомерных сигналов и защиты информации. [e-mail: dve@ulntc.ru]В.Е. Дементьев,

Кондратьев Дмитрий Сергеевич, аспирант кафедры «Телекоммуникации» УлГТУ, окончил радиотехнический факультет УлГТУ. Имеет работы в области искусственного интеллекта и обработки изображений. [e-mail: kondratev.dmitriy@gmail.com]Д.С. Кондратьев,

Стрельцова Анастасия Сергеевна, аспирант кафедры «Телекоммуникации» УлГТУ, окончила факультет математики, информатики и авиационных технологий Ульяновского государственного университета. Инженер-программист 2 категории ФНПЦ АО «НПО «Марс». Имеет научные труды в области тематического картографирования многозональных спутниковых изображений, а также в области защиты информации при помощи стеганографических методов. [e-mail: nastya94strel@mail.ru]А.С. Стрельцова

Траекторная обработка на основе комбинации байесовских нейронных сетей и процедур нелинейной фильтрации58_6.pdf

В работе ставится задача по разработке программно-алгоритмических решений, позволяющих производить автоматическое обнаружение и сопровождение объектов на видеопоследовательностях, получаемых с беспилотных летательных аппаратов. Для этого исследуются наиболее производительные нейросетевые алгоритмы, ориентированные на сегментацию изображений и выделение на них объектов разного рода. Делается вывод о важных преимуществах байесовских нейросетевых процедур, позволяющих выполнять объединение результатов их работы с другими алгоритмами. Определяются количественные характеристики эффективности таких комбинаций. Особое внимание уделяется вопросам построения оценки возможного расположения объекта на последующих кадрах с учетом особенностей его движения. Для повышения качества траекторного слежения за объектами предлагается объединять результаты работы байесовских нейросетевых алгоритмов и процедур нелинейной калмановской фильтрации, ориентированных на сопровождение объектов, которые перемещаются в том числе с переменным ускорением. Рассматриваются вопросы программной реализации предложенной комбинации алгоритмов. Выполняется сравнительный анализ полученного алгоритма траекторного слежения с известными решениями, которые реализованы в общедоступных библиотеках OpenCV. Результаты такого сравнения позволяют сделать вывод о существенных преимуществах предлагаемого алгоритма, что дает возможность рекомендовать его в реальных системах обработки видеоданных.

Сегментация изображений, нейронные сети, нелинейный фильтр, обнаружение объектов, траекторное слежение.

019)_ 4

Рубрика: Информационные системы

Тематика: Информационные системы.



© ФНПЦ АО "НПО "Марс", 2009-2021 Работает на Joomla!