О выборе размеров прецедента в задаче обнаружения объектов на цифровых изображениях
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2022-49-2-339-348Ключевые слова:
обнаружение объектов, изображение, видеокамера, эквивалентное фокусное расстояние, размерность фотоматрицы, размер прецедента, размер объекта, расстояние до объектаАннотация
В работе рассмотрена возникающая при разработке систем видеонаблюдения задача выбора размеров прецедента при обнаружении объектов на изображениях с учетом характеристик оптико-электронной системы. На примере показано, что для решения задачи обнаружения на цифровых изображениях объектов, находящихся на различном расстоянии от наблюдателя, на основе сравнения с прецедентами существенным является соответствующий выбор размера прецедента, который зависит от характеристик применяемой цифровой видеокамеры. Рассмотрены примеры областей применения в задачах наблюдения видеокамер с различным эквивалентным фокусным расстоянием. Приведены соотношения для определения эквивалентного фокусного расстояния объектива (эквивалент 35 мм) на основании значения фактического фокусного расстояния объектива видеокамеры, определяемого его конструктивными особенностями. Приведены соотношения для вычисления размеров прецедента, соответствующего наблюдаемому объекту заданного размера и расположенного на известном расстоянии от наблюдателя, с учетом характеристик оптико-электронной системы. Приведены примеры значений размеров объекта (пиксели) на изображении в зависимости от расстояния до объекта заданных размеров (м) на наблюдаемой сцене при различных значениях характеристик цифровой видеокамеры. Разработан алгоритм решения задачи обнаружения объектов на изображении на основе анализа прецедентов, размеры которых зависят от характеристик применяемой видеокамеры, а также от размеров искомого объекта и расстояния от него до наблюдателя. Приведены примеры обнаружения объектов на изображениях с учетом характеристик цифровой видеокамеры.
Скачивания
Библиографические ссылки
Алпатов Б.А., Бабаян П.В., Балашов О.Е, Степашкин А.И. 2008. Методы автоматического обнаружения и сопровождения объектов. Обработка изображений и управление. М.: Радиотехника, 176.
Бакулев П.А., Степин В.М. 1986. Методы и устройства селекции движущихся целей. М.: Радио и связь, 286.
Вагнер В., Вагнер А. 2016. Способы параметризации движения в системах видеонаблюдения. LAP LAMBERT Academic Publishing, 52.
Васин Н.Н., Баранов А.М., Дворянинов П.Ю. 2007. Метод межкадровой разности для измерительных систем. Радиотехника и связь: материалы четвертой междунар. науч.-техн. конф., Саратов, 27–28 июня 2007 г. М-во образования и науки Рос. Федерации, Сарат. гос. техн. ун-т; отв. ред. В.А. Коломейцев. Саратов, 67–71.
Гонсалес Р., Вудс Р. 2012. Цифровая обработка изображений. Издание 3-е, исправленное и дополненное. Москва: Техносфера, 1104 с.
Зубец А.М. 2008. Патент на изобретение RU 2319188 C2, Способ и устройство для панорамной фотосъемки. 10.03.2008. Заявка № 2005138891/28 от 14.12.2005.
Иванкин Е.Ф. 2008. Информационные системы с апостериорной обработкой результатов наблюдений. М., Горячая Линия – Телеком, 168.
Понин О.В., Галявов И.Р., Симонов М.А., Симонов П.В. 2020. Патент на изобретение 2731526 C1, Способ измерения фокусного расстояния объектива. 03.09.2020. Заявка № 2020100024 от 09.01.2020.
Черноморец А.А., Болгова Е.В., Заливин А.Н., Олейник И.И. 2019. О комплексной обработке оптических сигналов в задаче обнаружения объектов. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. 46 (4): 764–773. DOI 10.18413/2411-3808-2019-46-4-764-773
Черноморец А.А., Кунгурцев С.А., Болгова Е.В. 2020. О геометрии области поиска объектов на основе радиолокационных измерений. Сборник материалов VIII Международной научно-технической конференции Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОП – 2020). Белгород. 130–136.
Шитова О.В., Пухляк А.Н., Дроб Е.М. 2014. Анализ методов сегментации текстурных областей изображений в системах обработки изображений. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика. 8(179). 182–188.
Schindler K., Förstner W. 2021. Photogrammetry. In: Ikeuchi K. (eds) Computer Vision. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63416-2_139
Voronin, E.G. 2022. Numerical differentiation in photogrammetry equalization tasks. Geodesy and Cartography. 981. 44–55. 10.22389/0016-7126-2022-981-3-44-55.
Просмотров аннотации: 108
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2022 Экономика. Информатика
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
