Об обнаружении на оптических изображениях поверхности морской акватории посторонних объектов
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2023-50-1-219-230Ключевые слова:
морская акватория, обнаружение посторонних объектов на оптических изображениях, субполосный анализАннотация
Рассматривается задача определения признаков, пространства значений которых для фрагментов оптических изображений морской воды и покрытых посторонними объектами различаются, что позволяет использовать их при построении решающей процедуры обнаружения этих объектов при соответствующей обработке пикселей изображений. В виду нестационарности параметров среды оказывается целесообразным производить обучение и обнаружение постороннего объекта с использованием одного кадра сьемки. В качестве признака наличия постороннего объекта предлагается использовать оценку коэффициента вариации квадратного фрагмента пикселей изображения. На основании результатов вычислительных экспериментов с оптическими изображениями поверхности морской воды и моделями объектов показано, что при фиксированной вероятности ошибки первого рода, вероятность ошибок второго рода существенно зависит от соотношений размеров объекта и длины преобладающей волны. Предложен способ оценки длины преобладающей волны на основе субполосного анализа.
Скачивания
Библиографические ссылки
Абузяров З.К. 1981. Морское волнение и его прогнозирование. Л. Гидрометеоиздат. 166 с.
Дунин-Барковский И.В., Смирнов Н.В. 1955. Теория вероятностей и математическая статистика в технике. М. Гостехиздат. 556 с.
Большев Л.Н., Смирнов Н.В. 1983. Таблицы математической статистики. М.: Наука. 416 c.
Жиляков Е.Г. 2007. Вариационные методы анализа и построения функций по эмпирическим данным на основе частотных представлений. Белгород. Изд-во БелГУ. 160 с.
Жиляков Е.Г. 2015. Оптимальные субполосные методы анализа и синтеза сигналов конечной длительности. Автоматика и телемеханика, 4: 51-66.
Заблотский А., Ларинцев Р. 2008. БПЛА: первое знакомство. Авиация и время. 2: 75-82.
Олейник И.И., Черноморец А.А., Андронов В.Г., Жиляков Е.Г., Заливин А.Н., Мухин И.Е., Чуев А.А. 2022. Малоразмерные беспилотные летательные аппараты. Курск. Юго-Западный государственный университет.
Павлушенко М.И., Евстафьев Г.М., Макаренко И.К. 2005. Беспилотные летательные аппараты: история, применение, угроза распространения и перспективы развития. М. Права Человека. 611 с.
Фетисов В.С., Неугодникова Л.М., Адамовский В.В., Красноперов Р.А. 2014. Беспилотная авиация: терминология, классификация, современное состояние. Под ред. В.С. Фетисова. Уфа. ФОТОН. 217 с.
Чернышов П.В., Ивонин Д.В., Мысленков С.А., Халиков З.А. 2016. Анализ точности восстановления высот индивидуальных волн при измерении прибрежным свч радиолокатором по данным стохастического моделирования взволнованной морской поверхности. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 13(5): 68-78.
Bento M. de F. 2008. Unmanned aerial vehicles: an overview. Inside GNSS. 3(1): 54-61.
Banner, M.L. 1990. Equilibrum spectra of wind waves. J. Phys. Oceanography. 20(7): 966-984.
Degtyarev A. B., Reed A. M. 2011. Modelling of incident waves near the ship’s hull (application of autoregressive approach in problems of simulation of rough seas). Proceedings of the 12th International Ship Stability Workshop.
Longuet-Higgins Michael S. 1957. The statistical analysis of a random, moving surface. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 249(966): 321–387.
Pierson, W.J., Moskovitz, L. 1964. A proposed spectral form for fully-developed wind seas based on the similarity theory of S.A. Kitaygorodsky. J. Geophys. res. 69(24): 5180-5190.
Просмотров аннотации: 69
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2023 Экономика. Информатика
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
