Исследование характеристик алгоритма захвата и сопровождения воздушной цели по видеоизображению
Опубликовано: 24.03.2023
Авторы: Бобков А.В., Белозёрова Е.Д., Писцов А.М.
Опубликовано в выпуске: #3(135)/2023
DOI: 10.18698/2308-6033-2023-3-2261
Раздел: Авиационная и ракетно-космическая техника | Рубрика: Динамика, баллистика, управление движением летательных аппаратов
Рассмотрен алгоритм захвата и сопровождения воздушных целей по видеоизображению. Использовать данный алгоритм необходимо на авиационном комплексе радиообнаружения и наведения для дальнего обнаружения объектов противника, наведения на него средств поражения и перехвата. Представлены существующие методы отслеживания объектов по видеоизображению. Определен наиболее эффективный алгоритм трекинга — трекер MOSSE, простой в реализации, точный и обладающий высокой скоростью работы. Найдены несколько видеопоследовательностей полета воздушных целей, отличающихся друг от друга по разным характеристикам. С помощью найденных видеоизображений исследованы характеристики алгоритма отслеживания воздушных целей на основе трекера MOSSE. Представлены результаты исследования и показано, что количество объектов в кадре, плохая освещенность, перемещения и вращения объекта могут помешать отслеживанию.
Литература
[1] Пантелеев А.С., Олейник В.В. Метод визуального мультитрекинга в реальном времени на основе корреляционных фильтров. Міжвідомчий науково-технічний збірник «Адаптивні системи автоматичного управління». Киев, Політехніка, 2018, т. 1, № 32, c. 97–106.
[2] Yuankun Li, Tingfa Xu, Honggao Deng, Guokai Shi, Jie Guo. Adaptive correlation model for visual tracking using keypoints matching and deep convolutional feature. Sensors, 2018, vol. 18 (2), paper no. 653. https://doi.org/10.3390/s18020653
[3] Ross D., Lim J., Lin R., Yang M. Incremental learning for robust visual tracking. IJCV, 2008, vol. 77 (1), pp. 125–141.
[4] Adam A., Rivlin E., Shimshoni I. Robust fragmentsbased tracking using the integral histogram. In: 2006 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern RecognitionIn (CVPR 2006). New York, USA, July, 2006. https://doi.org/10.1109/CVPR.2006.256
[5] Zhang X., Hu W., Maybank S., Li X. Graph based discriminative learning for robust and efficient object tracking. In: IEEE 12th International Conference on Computer Vision 2007. Rio de Janeiro, Brazil, 14–21 October. https://doi.org/10.1109/ICCV.2007.4409034
[6] Babenko B., Yang M.-H., Belongie S. Visual Trackingwith Online Multiple Instance Learning. In: 2009 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2009). Miami, Florida, USA, 20–25 June, 2009. https://doi.org/10.1109/CVPR.2009.5206737
[7] Bolme D.S., Draper B.A., Beveridge J.R. Average of synthetic exact filters. In: 2009 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2009). Miami, Florida, USA, 20–25 June, 2009. https://doi.org/10.1109/CVPR.2009.5206701
[8] Savvides M., Kumar B., Khosla P. Face verification using correlation filters. In: The 3rd IEEE Automatic Identification Advanced Technologies, 2002, pp. 56–61.
[9] Bolme D.S., Beveridge J.R., Draper B.A., Lui Y.M. Visual object tracking using adaptive correlation filters. The Twenty-Third IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2010. San Francisco, CA, USA, 13–18 June, 2010. https://doi.org/10.1109/CVPR.2010.5539960
[10] Jiangning Chen, Zhibo Dai, Juntao Duan, Heinrich Matzinger, Ionel Popescu. Naive bayes with correlation factor for text classification problem. In: 2019 18th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA). Boca Raton, FL, USA, 16–19 December, 2019. https://doi.org/10.1109/ICMLA.2019.00177
[11] Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. Москва, Наука, 1979, 288 c.
[12] Xiufen Ye, Wenyang Luo, Hanjie Huang, Huiming Xing, Weizheng Zhang. Improved scale adaptive KCF-based method for forward looking sonar image. OCEANS 2021. San Diego, CA, USA, 20–23 September, 2021. https://doi.org/10.23919/OCEANS44145.2021.9706069
[13] Тихонов А.Н., Гончарский А.В., Степанов В.В., Ягола А.Г. Регуляризирующие алгоритмы и априорная информация. Москва, Наука, 1983, 200 с.
[14] Yuxin Qian, Hongli Zheng, Dazhi He, Zhexi Zhang, Zongpu Zhang. R-CNN Object detection inference with deep learning accelerator. In: 2018 IEEE/CIC International Conference on Communications in China (ICCC Workshops). Beijing, China, 16–18 August, 2018. https://doi.org/10.1109/ICCChinaW.2018.8674519
[15] Redmon J., Divvala S., Girshick R., Farhadi A. You only look once: unified, real-time object detection. In: 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Las Vegas, NV, USA, 27–30 June, 2016. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.91
[16] Albawi S., Abed Mohammed T., Al-Zawi S. Understanding of a convolutional neural network. In: 2017 International Conference on Engineering and Technology (ICET). Antalya, Turkey, 21–23 August, 2017. https://doi.org/10.1109/ICEngTechnol.2017.8308186
[17] Баклицкий В.К. Корреляционно-экстремальные методы навигации и наведения. Тверь, ТО «Книжный клуб», 2009, 360 c.
[18] Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. Москва, Техносфера, 2006, 616 c.
[19] Zhe Chen, Zhibin Hong, Dacheng Tao. An experimental survey on correlation filter-based tracking. IEEE, 2015. URL: https://arxiv.org/pdf/1509.05520.pdf (дата обращения 19.03.2022).
[20] Ling Zhang, Wei Zhou, Jingwei Li, Juan Li, Xin Lou. Histogram of oriented gradients feature extraction without normalization. In: 2020 IEEE Asia Pacific Conference on Circuits and Systems (APCCAS). Ha Long, Vietnam, 8–10 December, 2020. https://doi.org/10.1109/APCCAS50809.2020.9301715
[21] Md. Mehedi Hasan, Arifur Rahaman, Munmun Talukder, Mobarakol Islam, Mirza Md. Shahriar Maswood, Md. Mostafizur Rahman. Neural network performance analysis using hanning window function as dynamic learning rate. In: 2013 International Conference on Informatics, Electronics and Vision (ICIEV). Dhaka, Bangladesh, 17–18 May, 2013. https://doi.org/10.1109/ICIEV.2013.6572609
[22] Press W., Flannery B., Teukolsky S., Vetterling W. Numerical Recipes in C. Cambridge Univ. Press, 1988, 735 p.
[23] Нуссбаумер Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток. Пер. с англ. Москва, Радио и связь, 1985, 248 с.
[24] Yijin Yang, Yihong Zhang, Demin LiORCID, Zhijie Wang. Parallel correlation filters for real-time visual tracking. Sensors, 2019, vol. 19 (10), paper 2362. https://doi.org/10.3390/s19102362
[25] Javed O., Rasheed Z., Shafique K., Shah M. Tracking across multiple cameras with disjoint views. In: Proceedings Ninth IEEE International Conference on Computer Vision, 2003, vol. 2, pp. 952–957. DOI: 10.1109/ICCV.2003.1238451.
[26] Wang Y., Lu K., Zhai R. Challenge of multi-camera tracking. In: 2014 7th International Congress on Image and Signal Processing. IEEE, 2014, October, pp. 32–37.
[27] Бобков А.В., Тедеев Г.В. Система мультикамерного отслеживания объекта. Инженерный журнал: наука и инновации, 2021, вып. 10 (118). https://doi.org/10.18698/2308-6033-2021-10-2123
[28] Mei Han, A. Sethi, Wei Hua, Yihong Gong. A detection-based multiple object tracking method. In: 2004 International Conference on Image Processing, 2004. Singapore, 24–27 October, 2004. https://doi.org/10.1109/ICIP.2004.1421760
[29] Hubenko A., Fonoberov V.A., Mathew G., Mezic I. Multiscale adaptive search. In: IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics). 2011, vol. 41, pp. 1076–1087.
[30] Xiaoxin Guo, Zhiwen Xu, Yinan Lu, Yunjie Pang. An application of Fourier–Mellin transform in image registration. In: The Fifth International Conference on Computer and Information Technology. Shanghai, China, 21–23 September, 2005. https://doi.org/10.1109/CIT.2005.62