SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  28
3 метода видео-навигации
МЕТОД 1: ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРИРАЩЕНИЯ
            КООРДИНАТ ЧЕРЕЗ АНАЛИЗ
               ВИДОВОГО ПОТОКА ДАННЫХ
Выделение характерных точек в каждом
       последовательном кадре
   (как правило, угловые элементы)

   Нахождение аналогичных точек
      (соответствующих пар)                  Данные
                                              ИНС
 Находим эпиполярную геометрию для
            двух снимков


Изменение 3D положения камеры (ЛА)




             Фильтр
             Калмана
                                     Скорректированные
                                        координаты
Счисление пройденного пути на основе анализа потока
    видеоданных, поступающего с оптико-электронных приборов
    наблюдения. В каждом кадре автоматически находятся десятки
    характерных точек. Анализ их перемещения от кадра к кадру даёт
    информацию о движении объекта. Большое количество таких точек
    гарантирует точность определения перемещения, курса и углов
    ориентации. Основным ограничением метода является возможность
    только относительного определения координат и ориентации, что
    может привести к росту ошибки навигации со временем. Другим его
    недостатком является неполнота – все расстояния находятся с
    точностью до произвольной постоянной. Тажке могут быть причны,
    приводящие к невозможностью найти соответствующие пары точек
    на снимках: недостаточная освещенность, невозможность
    использования в случае облачности, невозможность использования
    над гладкой поверхностью без характерных особых точек (плоская,
    равномерно освещеная водная поверхность «без ряби» и волн;
    однородная и ровная песчаная пустыня без растительности)
4
5
Поиск особых точек
      Детектор по минимальным
       собственным значениям
Для каждого пикселя изображения (x0,y0) рассчитывается матрица:




I(x,y) – интенсивность пикселя (x,y) ,
 I(x,y)                         (x,y)
w(x,y) – весовая функция по окрестности S(x00,y00))
 w(x,y)                                 S(x ,y .

Чтобы точка (x00,y00))являлась особой, матрица M должна иметь два
             (x ,y                             M
больших положительных собственных значения в этой точке.


Функция отклика угла:                                        6
Поиск особых точек
         Детектор Харриса

• Харрис ввел следующую функцию отклика
  угла:




 где k=(0.04÷0.15) – параметр Харриса –
 подбирается эмпирически.


                                          7
Слежение за особенностями
В области поиска R ищется такой вектор (∆x, ∆y),
что сумма по окрестности минимальна:




где In-1 и In – яркость пикселей в предыдущем и
текущем кадрах;
   S(x0,y0) – окрестность сравнения;
   R – область поиска особенности.                 8
Оптический поток — это изображение
 видимого движения объектов,
 поверхностей или краев сцены,
 получаемое в результате перемещения
 наблюдателя (глаз или камеры)
 относительно сцены.
Оптический поток, видимый с
         самолета
Апертурная проблема
        Однозначно можно
         определить
         скорость лишь в
         направлении
         градиента.
Метод Лукаса - Канаде
Решение апертурной проблемы – взять
 оерестность точки (с разными
 направление градиента) и считать
 скорость в этой окрестности
 одинаковой для всех точек.
Метод Лукаса - Канаде
I(x,y,t) = I(x + δx,y + δy,t + δt)
Эпиполярная геометрия
                Зная положение камер
                  можно найти
                  эпиполярную
                  геометрию и матрицу
                  F. Зная набор
                  соответствующих
                  точек можно найти
                  матрицу F, а затем
                  решить обратную
                  задачу найти
 Связь не между   относительное
   точками, а     положение камер с
   между
   прямыми        точностью до
                  масштаба
Вырожденные случаи
1) Все точки лежат в одной плоскости
2) Расстояние между оптическими
   центрами равно нулю –поворот камер
В этом случае взаимное положение
   камер не однозначно – зато связь
   между токами однозначна -
   гоморафия
x`=Hx – это не линейная функция в
   общем случае
МЕТОД 2: :        ОПРЕДЕЛЕНИЕ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ И
                      УГЛОВ ОРИЕНТАЦИИ
                    С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЦИФРОВОЙ
                       МОДЕЛИ РЕЛЬЕФА.
     Two consecutive images



Compute n feature correspondences
                  2n constraints (∆u, ∆v)



Compute pose and ego-motion that
                                            DTM
best explain the features movement


       Pose and ego-motion 12 variables
Использование данных рельефа позволяет частично компенсировать
    недостатки первого метода. Используя перекрытие потока фото-
    видео- данных, восстанавливается рельеф местности. Сравнение с
    цифровой моделью рельефа местности позволяет определить
    местоположение летательного аппарата. В отличие от Метода 1 при
    использовании сканирующего лазерного высотомера возможно
    определение местоположения в отсутствие дневного освещения,
    однако, аналогично методу 1 рассматриваемый подход не работает
    над водной или песчаной поверхностью и даёт существенную
    ошибку в отсутствие явно выраженного рельефа. Основное
    преимущество перед предыдущим методом – возможность найти не
    только относительное, но и абсолютное положение камеры,
    поскольку знание карты привязывает камеру к конкретным точкам на
    местности с известными абсолютными координатами. Это ведет к
    тому, что ошибка навигации не растет со временем. Основной
    недостаток метода – чувствительность к слишком большим ошибкам
    исходных координат камеры, полученных от инерционным
    навигационных приборов, которые метод должен затем уточнять.
МЕТОД 3 :       ОПРЕДЕЛЕНИЕ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ И
                  УГЛОВ ОРИЕНТАЦИИ
                С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АРХИВНОГО
                       СНИМКА
Актуальный вид с камеры БЛА         «Оконтуренное» изображение



 Архивный космический снимок         «Оконтуренное» изображение




                                 Побитовое вычитание

  Поиск минимума
функции 6 переменных

                               Подбор параметров:
     Координаты                Высота, координаты,
   местоположения                  ориентация
Использование цифровых снимков местности так
   же позволяет определить координаты
   местоположения и ориентацию путём сравнения
   текущей видовой информации. Этот метод
   обеспечивает высокую точность определения
   абсолютных координат даже при осутствии
   рельефа. Он также позволяет найти абсолютное
   положение камеры, даже когда ее примерные
   координаты вообще неизвестны. Это достигается
   путем сканирования всей базы данных со снимкам
   местности и сравнения их с текущим снимком.
   Кроме того, имея «привязанный» снимок можно с
   высокой точностью определять координаты
   наземных объектов, обнаруженных оптико-
   электронной аппаратурой.
Example translation
Introduction    Hausdorff distance        HD translation       Comparing portions   HD grid points   HD rigid motion   examples

        • Image: 360 x 240 pixels
        • Model: 115 x 199 pixels
        • f1 = 0.8 and f2 = 0.5
        • Sun-4 (SPARCstation 2)
          Runtime ± 20 seconds
        • 2 matches




                                Image                                  model                                   overlaid
        Images Huttenlocher D. Comparing images using the Hausdorff distance
Гиперспектральное изображение
Естественные наземные
          ориентиры
Landmarks
Летные испытания в Израиле
Методы видеонавигации
Методы видеонавигации
Методы видеонавигации

Contenu connexe

Tendances

Уточнение сеточной модели трехмерной сцены, предварительно восстановленной по...
Уточнение сеточной модели трехмерной сцены, предварительно восстановленной по...Уточнение сеточной модели трехмерной сцены, предварительно восстановленной по...
Уточнение сеточной модели трехмерной сцены, предварительно восстановленной по...Natalya Sveshnikova
 
ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ ВОГНУТОЙ ПРОПУСКАЮЩЕЙ ГОЛОГРАММНОЙ ДИФРАКЦ...
ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ ВОГНУТОЙ ПРОПУСКАЮЩЕЙ ГОЛОГРАММНОЙ ДИФРАКЦ...ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ ВОГНУТОЙ ПРОПУСКАЮЩЕЙ ГОЛОГРАММНОЙ ДИФРАКЦ...
ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ ВОГНУТОЙ ПРОПУСКАЮЩЕЙ ГОЛОГРАММНОЙ ДИФРАКЦ...ITMO University
 
Presentation Diplom
Presentation DiplomPresentation Diplom
Presentation Diplomguestc80a581
 
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ РЕШЕНИЯ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ВЕРТИКАЛЬНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ИОНОСФЕРЫ
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ РЕШЕНИЯ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ВЕРТИКАЛЬНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ИОНОСФЕРЫРАЗРАБОТКА МОДЕЛИ РЕШЕНИЯ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ВЕРТИКАЛЬНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ИОНОСФЕРЫ
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ РЕШЕНИЯ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ВЕРТИКАЛЬНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ИОНОСФЕРЫITMO University
 
Построение видеомозаики на основе слабоконтрастных изображений донной поверхн...
Построение видеомозаики на основе слабоконтрастных изображений донной поверхн...Построение видеомозаики на основе слабоконтрастных изображений донной поверхн...
Построение видеомозаики на основе слабоконтрастных изображений донной поверхн...Ekaterina Sakharova
 
ДВУХЛИНЗОВЫЕ СКЛЕЕННЫЕ ОБЪЕКТИВЫ С АСФЕРИЧЕСКОЙ ПОВЕРХНОСТЬЮ ВТОРОГО ПОРЯДКА
ДВУХЛИНЗОВЫЕ СКЛЕЕННЫЕ ОБЪЕКТИВЫ С АСФЕРИЧЕСКОЙ ПОВЕРХНОСТЬЮ ВТОРОГО ПОРЯДКАДВУХЛИНЗОВЫЕ СКЛЕЕННЫЕ ОБЪЕКТИВЫ С АСФЕРИЧЕСКОЙ ПОВЕРХНОСТЬЮ ВТОРОГО ПОРЯДКА
ДВУХЛИНЗОВЫЕ СКЛЕЕННЫЕ ОБЪЕКТИВЫ С АСФЕРИЧЕСКОЙ ПОВЕРХНОСТЬЮ ВТОРОГО ПОРЯДКАITMO University
 
Методы удаления пространственного шума
Методы удаления пространственного шумаМетоды удаления пространственного шума
Методы удаления пространственного шумаMSU GML VideoGroup
 
изучение зонной пластинки на интерактивном занятии
изучение зонной пластинки на интерактивном занятииизучение зонной пластинки на интерактивном занятии
изучение зонной пластинки на интерактивном занятииИван Иванов
 
Патент на полезную модель Республики Беларусь
Патент на полезную модель Республики БеларусьПатент на полезную модель Республики Беларусь
Патент на полезную модель Республики БеларусьИван Иванов
 
ОРТОСКОПИЧЕСКИЕ АНАСТИГМАТИЧЕСКИЕ ОКУЛЯРЫ СВЕТОВЫХ МИКРОСКОПОВ
ОРТОСКОПИЧЕСКИЕ АНАСТИГМАТИЧЕСКИЕ ОКУЛЯРЫ СВЕТОВЫХ МИКРОСКОПОВОРТОСКОПИЧЕСКИЕ АНАСТИГМАТИЧЕСКИЕ ОКУЛЯРЫ СВЕТОВЫХ МИКРОСКОПОВ
ОРТОСКОПИЧЕСКИЕ АНАСТИГМАТИЧЕСКИЕ ОКУЛЯРЫ СВЕТОВЫХ МИКРОСКОПОВITMO University
 
лекция по обработка данных на 27 марта
лекция по обработка данных на 27 марталекция по обработка данных на 27 марта
лекция по обработка данных на 27 мартаGorelkin Petr
 
Лекция 07 Обработка видео
Лекция 07 Обработка видеоЛекция 07 Обработка видео
Лекция 07 Обработка видеоVictor Kulikov
 
630.широкополосное, проводимое по многим направлениям сейсмопрофилирование пр...
630.широкополосное, проводимое по многим направлениям сейсмопрофилирование пр...630.широкополосное, проводимое по многим направлениям сейсмопрофилирование пр...
630.широкополосное, проводимое по многим направлениям сейсмопрофилирование пр...efwd2ws2qws2qsdw
 
Восстановление старых фильмов
Восстановление старых фильмовВосстановление старых фильмов
Восстановление старых фильмовMSU GML VideoGroup
 
оптическая литография
оптическая литографияоптическая литография
оптическая литографияstudent_kai
 

Tendances (20)

Уточнение сеточной модели трехмерной сцены, предварительно восстановленной по...
Уточнение сеточной модели трехмерной сцены, предварительно восстановленной по...Уточнение сеточной модели трехмерной сцены, предварительно восстановленной по...
Уточнение сеточной модели трехмерной сцены, предварительно восстановленной по...
 
ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ ВОГНУТОЙ ПРОПУСКАЮЩЕЙ ГОЛОГРАММНОЙ ДИФРАКЦ...
ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ ВОГНУТОЙ ПРОПУСКАЮЩЕЙ ГОЛОГРАММНОЙ ДИФРАКЦ...ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ ВОГНУТОЙ ПРОПУСКАЮЩЕЙ ГОЛОГРАММНОЙ ДИФРАКЦ...
ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ ВОГНУТОЙ ПРОПУСКАЮЩЕЙ ГОЛОГРАММНОЙ ДИФРАКЦ...
 
Presentation Diplom
Presentation DiplomPresentation Diplom
Presentation Diplom
 
555
555555
555
 
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ РЕШЕНИЯ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ВЕРТИКАЛЬНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ИОНОСФЕРЫ
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ РЕШЕНИЯ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ВЕРТИКАЛЬНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ИОНОСФЕРЫРАЗРАБОТКА МОДЕЛИ РЕШЕНИЯ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ВЕРТИКАЛЬНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ИОНОСФЕРЫ
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ РЕШЕНИЯ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ВЕРТИКАЛЬНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ИОНОСФЕРЫ
 
Построение видеомозаики на основе слабоконтрастных изображений донной поверхн...
Построение видеомозаики на основе слабоконтрастных изображений донной поверхн...Построение видеомозаики на основе слабоконтрастных изображений донной поверхн...
Построение видеомозаики на основе слабоконтрастных изображений донной поверхн...
 
ДВУХЛИНЗОВЫЕ СКЛЕЕННЫЕ ОБЪЕКТИВЫ С АСФЕРИЧЕСКОЙ ПОВЕРХНОСТЬЮ ВТОРОГО ПОРЯДКА
ДВУХЛИНЗОВЫЕ СКЛЕЕННЫЕ ОБЪЕКТИВЫ С АСФЕРИЧЕСКОЙ ПОВЕРХНОСТЬЮ ВТОРОГО ПОРЯДКАДВУХЛИНЗОВЫЕ СКЛЕЕННЫЕ ОБЪЕКТИВЫ С АСФЕРИЧЕСКОЙ ПОВЕРХНОСТЬЮ ВТОРОГО ПОРЯДКА
ДВУХЛИНЗОВЫЕ СКЛЕЕННЫЕ ОБЪЕКТИВЫ С АСФЕРИЧЕСКОЙ ПОВЕРХНОСТЬЮ ВТОРОГО ПОРЯДКА
 
2011 03-23-11
2011 03-23-112011 03-23-11
2011 03-23-11
 
Методы удаления пространственного шума
Методы удаления пространственного шумаМетоды удаления пространственного шума
Методы удаления пространственного шума
 
изучение зонной пластинки на интерактивном занятии
изучение зонной пластинки на интерактивном занятииизучение зонной пластинки на интерактивном занятии
изучение зонной пластинки на интерактивном занятии
 
Патент на полезную модель Республики Беларусь
Патент на полезную модель Республики БеларусьПатент на полезную модель Республики Беларусь
Патент на полезную модель Республики Беларусь
 
ОРТОСКОПИЧЕСКИЕ АНАСТИГМАТИЧЕСКИЕ ОКУЛЯРЫ СВЕТОВЫХ МИКРОСКОПОВ
ОРТОСКОПИЧЕСКИЕ АНАСТИГМАТИЧЕСКИЕ ОКУЛЯРЫ СВЕТОВЫХ МИКРОСКОПОВОРТОСКОПИЧЕСКИЕ АНАСТИГМАТИЧЕСКИЕ ОКУЛЯРЫ СВЕТОВЫХ МИКРОСКОПОВ
ОРТОСКОПИЧЕСКИЕ АНАСТИГМАТИЧЕСКИЕ ОКУЛЯРЫ СВЕТОВЫХ МИКРОСКОПОВ
 
6890
68906890
6890
 
лекция по обработка данных на 27 марта
лекция по обработка данных на 27 марталекция по обработка данных на 27 марта
лекция по обработка данных на 27 марта
 
L05 features
L05 featuresL05 features
L05 features
 
Лекция 07 Обработка видео
Лекция 07 Обработка видеоЛекция 07 Обработка видео
Лекция 07 Обработка видео
 
630.широкополосное, проводимое по многим направлениям сейсмопрофилирование пр...
630.широкополосное, проводимое по многим направлениям сейсмопрофилирование пр...630.широкополосное, проводимое по многим направлениям сейсмопрофилирование пр...
630.широкополосное, проводимое по многим направлениям сейсмопрофилирование пр...
 
Восстановление старых фильмов
Восстановление старых фильмовВосстановление старых фильмов
Восстановление старых фильмов
 
оптическая литография
оптическая литографияоптическая литография
оптическая литография
 
Apophis
ApophisApophis
Apophis
 

En vedette

คุยเฟื่องเรื่องอินเทอร์เน็ต
คุยเฟื่องเรื่องอินเทอร์เน็ตคุยเฟื่องเรื่องอินเทอร์เน็ต
คุยเฟื่องเรื่องอินเทอร์เน็ตohhomm
 
Presentatie Stop Kindermisbruik
Presentatie Stop KindermisbruikPresentatie Stop Kindermisbruik
Presentatie Stop KindermisbruikMieke Engberink
 
Kick-Off Ready for Change 151210
Kick-Off Ready for Change 151210Kick-Off Ready for Change 151210
Kick-Off Ready for Change 151210Mieke Engberink
 
Onderbouwing van celebirity endorsement met merkenonderzoek
Onderbouwing van celebirity endorsement met merkenonderzoekOnderbouwing van celebirity endorsement met merkenonderzoek
Onderbouwing van celebirity endorsement met merkenonderzoekMieke Engberink
 
גיליון 4
גיליון 4גיליון 4
גיליון 4david d
 
Lauragarciamarin 160830144356
Lauragarciamarin 160830144356Lauragarciamarin 160830144356
Lauragarciamarin 160830144356henry price
 
Infografia evolution de las aplicaciones web
Infografia evolution de las aplicaciones webInfografia evolution de las aplicaciones web
Infografia evolution de las aplicaciones webLuiis Morrison
 
Scanour resort mohamed salah
Scanour resort mohamed salahScanour resort mohamed salah
Scanour resort mohamed salahmohamedaboutaleb
 

En vedette (13)

คุยเฟื่องเรื่องอินเทอร์เน็ต
คุยเฟื่องเรื่องอินเทอร์เน็ตคุยเฟื่องเรื่องอินเทอร์เน็ต
คุยเฟื่องเรื่องอินเทอร์เน็ต
 
Presentatie Stop Kindermisbruik
Presentatie Stop KindermisbruikPresentatie Stop Kindermisbruik
Presentatie Stop Kindermisbruik
 
Power point
Power pointPower point
Power point
 
Kick-Off Ready for Change 151210
Kick-Off Ready for Change 151210Kick-Off Ready for Change 151210
Kick-Off Ready for Change 151210
 
Onderbouwing van celebirity endorsement met merkenonderzoek
Onderbouwing van celebirity endorsement met merkenonderzoekOnderbouwing van celebirity endorsement met merkenonderzoek
Onderbouwing van celebirity endorsement met merkenonderzoek
 
Mensusa
MensusaMensusa
Mensusa
 
Power point
Power pointPower point
Power point
 
Power point
Power pointPower point
Power point
 
גיליון 4
גיליון 4גיליון 4
גיליון 4
 
Bullying!
Bullying!Bullying!
Bullying!
 
Lauragarciamarin 160830144356
Lauragarciamarin 160830144356Lauragarciamarin 160830144356
Lauragarciamarin 160830144356
 
Infografia evolution de las aplicaciones web
Infografia evolution de las aplicaciones webInfografia evolution de las aplicaciones web
Infografia evolution de las aplicaciones web
 
Scanour resort mohamed salah
Scanour resort mohamed salahScanour resort mohamed salah
Scanour resort mohamed salah
 

Similaire à Методы видеонавигации

работы выполненные коллективом предприятия V3
работы выполненные коллективом  предприятия V3работы выполненные коллективом  предприятия V3
работы выполненные коллективом предприятия V3utjhubq
 
Подобедов: Абстрактный Детерминизм
Подобедов: Абстрактный ДетерминизмПодобедов: Абстрактный Детерминизм
Подобедов: Абстрактный ДетерминизмAleximos
 
Алгоритм многокамерного сопровождения человека используя данные от видеокамер...
Алгоритм многокамерного сопровождения человека используя данные от видеокамер...Алгоритм многокамерного сопровождения человека используя данные от видеокамер...
Алгоритм многокамерного сопровождения человека используя данные от видеокамер...Nikolai Ptitsyn
 
Применение системы обработки телевизионной информации для автоматизации посад...
Применение системы обработки телевизионной информации для автоматизации посад...Применение системы обработки телевизионной информации для автоматизации посад...
Применение системы обработки телевизионной информации для автоматизации посад...Ekaterina Sakharova
 
Метод микросейсмического мониторинга MicroseismicCSP: примеры использования
Метод микросейсмического мониторинга MicroseismicCSP: примеры использованияМетод микросейсмического мониторинга MicroseismicCSP: примеры использования
Метод микросейсмического мониторинга MicroseismicCSP: примеры использованияwsspsoft
 
CG Presentation
CG PresentationCG Presentation
CG Presentationvivid_bw
 
20120414 videorecognition konushin_lecture04
20120414 videorecognition konushin_lecture0420120414 videorecognition konushin_lecture04
20120414 videorecognition konushin_lecture04Computer Science Club
 
Сергей Герасимов (ВМК МГУ), Александр Мещеряков (Институт космических исследо...
Сергей Герасимов (ВМК МГУ), Александр Мещеряков (Институт космических исследо...Сергей Герасимов (ВМК МГУ), Александр Мещеряков (Институт космических исследо...
Сергей Герасимов (ВМК МГУ), Александр Мещеряков (Институт космических исследо...Mail.ru Group
 
Методы удаления артефактов в видео
Методы удаления артефактов в видеоМетоды удаления артефактов в видео
Методы удаления артефактов в видеоMSU GML VideoGroup
 
Лекция 8 Основы 3D обработки
Лекция 8 Основы 3D обработкиЛекция 8 Основы 3D обработки
Лекция 8 Основы 3D обработкиVictor Kulikov
 
20100919 computer vision_konushin_lecture02
20100919 computer vision_konushin_lecture0220100919 computer vision_konushin_lecture02
20100919 computer vision_konushin_lecture02Computer Science Club
 
распознавание автомобильного номера в условиях зашумлённости»
распознавание автомобильного номера в условиях зашумлённости»распознавание автомобильного номера в условиях зашумлённости»
распознавание автомобильного номера в условиях зашумлённости»seik0ixtem
 
Алгоритмическое обеспечение системы АВГУР-АРТ
Алгоритмическое обеспечение системы АВГУР-АРТАлгоритмическое обеспечение системы АВГУР-АРТ
Алгоритмическое обеспечение системы АВГУР-АРТabazulin
 
CV2011-2. Lecture 08. Multi-view stereo.
CV2011-2. Lecture 08. Multi-view stereo.CV2011-2. Lecture 08. Multi-view stereo.
CV2011-2. Lecture 08. Multi-view stereo.Anton Konushin
 
Kirill Rozin - Computer Vision. Alchemy of Modeling
Kirill Rozin - Computer Vision. Alchemy of ModelingKirill Rozin - Computer Vision. Alchemy of Modeling
Kirill Rozin - Computer Vision. Alchemy of ModelingSergey Arkhipov
 
обзор методов построения карт глубин2
обзор методов построения карт глубин2обзор методов построения карт глубин2
обзор методов построения карт глубин2Alexander Petrov
 
Cтатья supercam в журнале геоматика
Cтатья supercam в журнале геоматикаCтатья supercam в журнале геоматика
Cтатья supercam в журнале геоматикаДмитрий Иванов
 
городские панорамы на основе данных лазерного сканирования Www
городские панорамы на основе данных лазерного сканирования Wwwгородские панорамы на основе данных лазерного сканирования Www
городские панорамы на основе данных лазерного сканирования Wwwihelgi
 

Similaire à Методы видеонавигации (20)

работы выполненные коллективом предприятия V3
работы выполненные коллективом  предприятия V3работы выполненные коллективом  предприятия V3
работы выполненные коллективом предприятия V3
 
Подобедов: Абстрактный Детерминизм
Подобедов: Абстрактный ДетерминизмПодобедов: Абстрактный Детерминизм
Подобедов: Абстрактный Детерминизм
 
Алгоритм многокамерного сопровождения человека используя данные от видеокамер...
Алгоритм многокамерного сопровождения человека используя данные от видеокамер...Алгоритм многокамерного сопровождения человека используя данные от видеокамер...
Алгоритм многокамерного сопровождения человека используя данные от видеокамер...
 
Применение системы обработки телевизионной информации для автоматизации посад...
Применение системы обработки телевизионной информации для автоматизации посад...Применение системы обработки телевизионной информации для автоматизации посад...
Применение системы обработки телевизионной информации для автоматизации посад...
 
Метод микросейсмического мониторинга MicroseismicCSP: примеры использования
Метод микросейсмического мониторинга MicroseismicCSP: примеры использованияМетод микросейсмического мониторинга MicroseismicCSP: примеры использования
Метод микросейсмического мониторинга MicroseismicCSP: примеры использования
 
CG Presentation
CG PresentationCG Presentation
CG Presentation
 
20120414 videorecognition konushin_lecture04
20120414 videorecognition konushin_lecture0420120414 videorecognition konushin_lecture04
20120414 videorecognition konushin_lecture04
 
Сергей Герасимов (ВМК МГУ), Александр Мещеряков (Институт космических исследо...
Сергей Герасимов (ВМК МГУ), Александр Мещеряков (Институт космических исследо...Сергей Герасимов (ВМК МГУ), Александр Мещеряков (Институт космических исследо...
Сергей Герасимов (ВМК МГУ), Александр Мещеряков (Институт космических исследо...
 
Методы удаления артефактов в видео
Методы удаления артефактов в видеоМетоды удаления артефактов в видео
Методы удаления артефактов в видео
 
Лекция 8 Основы 3D обработки
Лекция 8 Основы 3D обработкиЛекция 8 Основы 3D обработки
Лекция 8 Основы 3D обработки
 
20100919 computer vision_konushin_lecture02
20100919 computer vision_konushin_lecture0220100919 computer vision_konushin_lecture02
20100919 computer vision_konushin_lecture02
 
Gonch niz nov3
Gonch niz nov3Gonch niz nov3
Gonch niz nov3
 
Gonch niz nov3
Gonch niz nov3Gonch niz nov3
Gonch niz nov3
 
распознавание автомобильного номера в условиях зашумлённости»
распознавание автомобильного номера в условиях зашумлённости»распознавание автомобильного номера в условиях зашумлённости»
распознавание автомобильного номера в условиях зашумлённости»
 
Алгоритмическое обеспечение системы АВГУР-АРТ
Алгоритмическое обеспечение системы АВГУР-АРТАлгоритмическое обеспечение системы АВГУР-АРТ
Алгоритмическое обеспечение системы АВГУР-АРТ
 
CV2011-2. Lecture 08. Multi-view stereo.
CV2011-2. Lecture 08. Multi-view stereo.CV2011-2. Lecture 08. Multi-view stereo.
CV2011-2. Lecture 08. Multi-view stereo.
 
Kirill Rozin - Computer Vision. Alchemy of Modeling
Kirill Rozin - Computer Vision. Alchemy of ModelingKirill Rozin - Computer Vision. Alchemy of Modeling
Kirill Rozin - Computer Vision. Alchemy of Modeling
 
обзор методов построения карт глубин2
обзор методов построения карт глубин2обзор методов построения карт глубин2
обзор методов построения карт глубин2
 
Cтатья supercam в журнале геоматика
Cтатья supercam в журнале геоматикаCтатья supercam в журнале геоматика
Cтатья supercam в журнале геоматика
 
городские панорамы на основе данных лазерного сканирования Www
городские панорамы на основе данных лазерного сканирования Wwwгородские панорамы на основе данных лазерного сканирования Www
городские панорамы на основе данных лазерного сканирования Www
 

Методы видеонавигации

  • 2. МЕТОД 1: ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРИРАЩЕНИЯ КООРДИНАТ ЧЕРЕЗ АНАЛИЗ ВИДОВОГО ПОТОКА ДАННЫХ Выделение характерных точек в каждом последовательном кадре (как правило, угловые элементы) Нахождение аналогичных точек (соответствующих пар) Данные ИНС Находим эпиполярную геометрию для двух снимков Изменение 3D положения камеры (ЛА) Фильтр Калмана Скорректированные координаты
  • 3. Счисление пройденного пути на основе анализа потока видеоданных, поступающего с оптико-электронных приборов наблюдения. В каждом кадре автоматически находятся десятки характерных точек. Анализ их перемещения от кадра к кадру даёт информацию о движении объекта. Большое количество таких точек гарантирует точность определения перемещения, курса и углов ориентации. Основным ограничением метода является возможность только относительного определения координат и ориентации, что может привести к росту ошибки навигации со временем. Другим его недостатком является неполнота – все расстояния находятся с точностью до произвольной постоянной. Тажке могут быть причны, приводящие к невозможностью найти соответствующие пары точек на снимках: недостаточная освещенность, невозможность использования в случае облачности, невозможность использования над гладкой поверхностью без характерных особых точек (плоская, равномерно освещеная водная поверхность «без ряби» и волн; однородная и ровная песчаная пустыня без растительности)
  • 4. 4
  • 5. 5
  • 6. Поиск особых точек Детектор по минимальным собственным значениям Для каждого пикселя изображения (x0,y0) рассчитывается матрица: I(x,y) – интенсивность пикселя (x,y) , I(x,y) (x,y) w(x,y) – весовая функция по окрестности S(x00,y00)) w(x,y) S(x ,y . Чтобы точка (x00,y00))являлась особой, матрица M должна иметь два (x ,y M больших положительных собственных значения в этой точке. Функция отклика угла: 6
  • 7. Поиск особых точек Детектор Харриса • Харрис ввел следующую функцию отклика угла: где k=(0.04÷0.15) – параметр Харриса – подбирается эмпирически. 7
  • 8. Слежение за особенностями В области поиска R ищется такой вектор (∆x, ∆y), что сумма по окрестности минимальна: где In-1 и In – яркость пикселей в предыдущем и текущем кадрах; S(x0,y0) – окрестность сравнения; R – область поиска особенности. 8
  • 9. Оптический поток — это изображение видимого движения объектов, поверхностей или краев сцены, получаемое в результате перемещения наблюдателя (глаз или камеры) относительно сцены.
  • 11. Апертурная проблема Однозначно можно определить скорость лишь в направлении градиента.
  • 12. Метод Лукаса - Канаде Решение апертурной проблемы – взять оерестность точки (с разными направление градиента) и считать скорость в этой окрестности одинаковой для всех точек.
  • 13. Метод Лукаса - Канаде I(x,y,t) = I(x + δx,y + δy,t + δt)
  • 14. Эпиполярная геометрия Зная положение камер можно найти эпиполярную геометрию и матрицу F. Зная набор соответствующих точек можно найти матрицу F, а затем решить обратную задачу найти Связь не между относительное точками, а положение камер с между прямыми точностью до масштаба
  • 15. Вырожденные случаи 1) Все точки лежат в одной плоскости 2) Расстояние между оптическими центрами равно нулю –поворот камер В этом случае взаимное положение камер не однозначно – зато связь между токами однозначна - гоморафия x`=Hx – это не линейная функция в общем случае
  • 16. МЕТОД 2: : ОПРЕДЕЛЕНИЕ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ И УГЛОВ ОРИЕНТАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЦИФРОВОЙ МОДЕЛИ РЕЛЬЕФА. Two consecutive images Compute n feature correspondences 2n constraints (∆u, ∆v) Compute pose and ego-motion that DTM best explain the features movement Pose and ego-motion 12 variables
  • 17. Использование данных рельефа позволяет частично компенсировать недостатки первого метода. Используя перекрытие потока фото- видео- данных, восстанавливается рельеф местности. Сравнение с цифровой моделью рельефа местности позволяет определить местоположение летательного аппарата. В отличие от Метода 1 при использовании сканирующего лазерного высотомера возможно определение местоположения в отсутствие дневного освещения, однако, аналогично методу 1 рассматриваемый подход не работает над водной или песчаной поверхностью и даёт существенную ошибку в отсутствие явно выраженного рельефа. Основное преимущество перед предыдущим методом – возможность найти не только относительное, но и абсолютное положение камеры, поскольку знание карты привязывает камеру к конкретным точкам на местности с известными абсолютными координатами. Это ведет к тому, что ошибка навигации не растет со временем. Основной недостаток метода – чувствительность к слишком большим ошибкам исходных координат камеры, полученных от инерционным навигационных приборов, которые метод должен затем уточнять.
  • 18.
  • 19. МЕТОД 3 : ОПРЕДЕЛЕНИЕ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ И УГЛОВ ОРИЕНТАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АРХИВНОГО СНИМКА Актуальный вид с камеры БЛА «Оконтуренное» изображение Архивный космический снимок «Оконтуренное» изображение Побитовое вычитание Поиск минимума функции 6 переменных Подбор параметров: Координаты Высота, координаты, местоположения ориентация
  • 20. Использование цифровых снимков местности так же позволяет определить координаты местоположения и ориентацию путём сравнения текущей видовой информации. Этот метод обеспечивает высокую точность определения абсолютных координат даже при осутствии рельефа. Он также позволяет найти абсолютное положение камеры, даже когда ее примерные координаты вообще неизвестны. Это достигается путем сканирования всей базы данных со снимкам местности и сравнения их с текущим снимком. Кроме того, имея «привязанный» снимок можно с высокой точностью определять координаты наземных объектов, обнаруженных оптико- электронной аппаратурой.
  • 21. Example translation Introduction Hausdorff distance HD translation Comparing portions HD grid points HD rigid motion examples • Image: 360 x 240 pixels • Model: 115 x 199 pixels • f1 = 0.8 and f2 = 0.5 • Sun-4 (SPARCstation 2) Runtime ± 20 seconds • 2 matches Image model overlaid Images Huttenlocher D. Comparing images using the Hausdorff distance
  • 23. Естественные наземные ориентиры Landmarks
  • 24.