1
УДК 004.896
Нейросетевой поиск особых точек
для системы технического зрения
при определении перемещения мобильной платформы
© М.О. Корлякова, Е.Ю. Прокопов, П.К. Новиков
КФ МГТУ им. Н.Э. Баумана, Калуга, 248000, Россия
Представлена разработка модели технического зрения образов для решения зада-
чи навигации мобильного робота в естественной среде. Рассмотрены возможно-
сти использования различных способов поиска особых точек. Определены требо-
вания к бортовым системам поиска особых точек. В качестве основного подхода
предложено использовать нейросетевые модели обработки информации, показаны
преимущества и недостатки этого подхода. Проведено исследование возможно-
стей сетей Хопфилда и сетей на основе радиальных нейронов. Проведено модели-
рование и определены наиболее эффективные по точности и скорости модели се-
тей. Полученная модель проверена на реальных примерах. Рассмотрены возмож-
ные методы ускорения процедуры поиска особых точек вследствие сокращения
исследуемых областей. Определены пути реализации предлагаемого подхода в
рамках бортовых систем технического зрения
Ключевые слова:
нейронные сети, распознавание образов, компьютерное зрение.
В настоящее время компьютерное зрение — одно из самых акту-
альных направлений развития интеллектуальных цифровых компью-
терных технологий. Главная отличительная черта систем техническо-
го зрения (СТЗ) — извлечение полезной для нас информации из
изображения или последовательности изображений. Компьютерное
зрение сосредоточивается на обработке трехмерных сцен, спроеци-
рованных на одно или несколько изображений. По одному или не-
скольким изображениям можно восстановить структуру или другую
информацию о трехмерной сцене. Системы технического зрения
применяют для построения трехмерных компьютерных моделей зда-
ний и сооружений, для интерпретации фотографий, сделанных со
спутника, при работе с медицинскими изображениями, для отслежи-
вания положения мобильных роботов и т. д. [1]. Рассмотрим задачу
навигации мобильного робота в естественной среде на основе ис-
пользования видеопотока от пары связанных камер. Требуется из-
влечь информацию о положении и перемещении объектов или мо-
бильного робота из информации об изменении состояния стереопары
кадров. Исходя из характера задачи, необходимо учесть следующие
ограничения:
информация о характеристиках фона и наблюдаемых объектах
чаще всего содержит неточные размеры объектов или вообще отсут-
ствует;
