Зрение
<<  Бесценный дар – зрение 8 класс физика на зрение  >>
Проблемы технического зрения в современных авиационных системах
Проблемы технического зрения в современных авиационных системах
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Общая структура систем C4I
Комплексирование информации от датчиков различной физической природы
Комплексирование информации от датчиков различной физической природы
Комплексирование информации от датчиков различной физической природы
Комплексирование информации от датчиков различной физической природы
Комплексирование информации от датчиков различной физической природы
Комплексирование информации от датчиков различной физической природы
Комплексирование информации от датчиков различной физической природы
Комплексирование информации от датчиков различной физической природы
Комплексирование информации от датчиков различной физической природы
Комплексирование информации от датчиков различной физической природы
Комплексирование информации от датчиков различной физической природы
Комплексирование информации от датчиков различной физической природы
Функциональные задачи самолетов XXI века в новых условиях
Функциональные задачи самолетов XXI века в новых условиях
Авиационные системы, требующие анализа изображений
Авиационные системы, требующие анализа изображений
Авиационные системы, требующие анализа изображений
Авиационные системы, требующие анализа изображений
DS-4x-65K955 Поток данных 100 MHz, размер пиксела 10 mkm, частота 955
DS-4x-65K955 Поток данных 100 MHz, размер пиксела 10 mkm, частота 955
Интеллектуальные камеры (INCA 6+, 250000 pps)
Интеллектуальные камеры (INCA 6+, 250000 pps)
Интеллектуальные камеры (INCA 6+, 250000 pps)
Интеллектуальные камеры (INCA 6+, 250000 pps)
Фреймграбберы и специализированные средства обработки изображений
Фреймграбберы и специализированные средства обработки изображений
Самокалибровка – установление точной метрической связи между датчиком
Самокалибровка – установление точной метрической связи между датчиком
Самокалибровка – установление точной метрической связи между датчиком
Самокалибровка – установление точной метрической связи между датчиком
Автоматическая самоориентация датчика в сцене
Автоматическая самоориентация датчика в сцене
Недостаточность классических схем обнаружения
Недостаточность классических схем обнаружения
Недостаточность классических схем обнаружения
Недостаточность классических схем обнаружения
Недостаточность классических схем обнаружения
Недостаточность классических схем обнаружения
Недостаточность классических схем обнаружения
Недостаточность классических схем обнаружения
Недостаточность классических схем обнаружения
Недостаточность классических схем обнаружения
Недостаточность классических схем обнаружения
Недостаточность классических схем обнаружения
(
(
Основной современный подход к задаче обнаружения и распознавания –
Основной современный подход к задаче обнаружения и распознавания –
Примеры атрибутов характерных черт
Примеры атрибутов характерных черт
Примеры атрибутов характерных черт
Примеры атрибутов характерных черт
Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата
Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата
Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата
Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата
Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата
Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата
Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата
Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата
Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата
Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата
Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата
Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата
Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата
Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата
Окончательная модель
Окончательная модель
Пример работы алгоритма наведения
Пример работы алгоритма наведения
Планирование авиационной операции
Планирование авиационной операции
Планирование авиационной операции
Планирование авиационной операции
Высокоточное стереоотождествление – ключевая процедура реконструкции
Высокоточное стереоотождествление – ключевая процедура реконструкции
Пирамидальная обработка
Пирамидальная обработка
Пирамидальная обработка
Пирамидальная обработка
Технология получения ортофотоизображения
Технология получения ортофотоизображения
Экспериментальные съемки ДРФП
Экспериментальные съемки ДРФП
Экспериментальные съемки ДРФП
Экспериментальные съемки ДРФП
Экспериментальные съемки ДРФП
Экспериментальные съемки ДРФП
Экспериментальные съемки ДРФП
Экспериментальные съемки ДРФП
Экспериментальные съемки ДРФП
Экспериментальные съемки ДРФП
Функции EVS
Функции EVS
EVS первого поколения
EVS первого поколения
EVS первого поколения
EVS первого поколения
EVS первого поколения
EVS первого поколения
EVS первого поколения
EVS первого поколения
EVS первого поколения
EVS первого поколения
Комплексирование на пиксельном уровне
Комплексирование на пиксельном уровне
Комплексирование на пиксельном уровне
Комплексирование на пиксельном уровне
Комплексирование на пиксельном уровне
Комплексирование на пиксельном уровне
Комплексирование на пиксельном уровне
Комплексирование на пиксельном уровне
Комплексирование на пиксельном уровне
Комплексирование на пиксельном уровне
Комплексирование на пиксельном уровне
Комплексирование на пиксельном уровне
Комплексирование на пиксельном уровне
Комплексирование на пиксельном уровне
Комплексирование на пиксельном уровне
Комплексирование на пиксельном уровне
Комплексирование на пиксельном уровне
Комплексирование на пиксельном уровне
Преобразование Хафа
Преобразование Хафа
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа в окне
Преобразование Хафа
Преобразование Хафа
Преобразование Хафа
Преобразование Хафа
Метод сведения задачи 3-D обнаружения к 2-D задаче
Метод сведения задачи 3-D обнаружения к 2-D задаче
Элементы интерфейса системы обработки информации ДРФП (2010)
Элементы интерфейса системы обработки информации ДРФП (2010)
Элементы интерфейса системы обработки информации ДРФП (2010)
Элементы интерфейса системы обработки информации ДРФП (2010)
Элементы интерфейса системы обработки информации ДРФП (2010)
Элементы интерфейса системы обработки информации ДРФП (2010)
Картинки из презентации «Прямоугольник наблюдение 2 класс 21 век» к уроку биологии на тему «Зрение»

Автор: Alex. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока биологии, скачайте бесплатно презентацию «Прямоугольник наблюдение 2 класс 21 век.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 11815 КБ.

Прямоугольник наблюдение 2 класс 21 век

содержание презентации «Прямоугольник наблюдение 2 класс 21 век.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Проблемы технического зрения в 42взаимной корреляции. ? ? ? =. x. x. (x, y,
современных авиационных системах. ИКИ РАН, p. ). =. y. y. (x, y, p. ). -. f(x, y)g(x.
16 марта 2010 г. Генеральный директор ФГУП , y. ). N. f. g. =. k(. p. ). -. -. (. f.
«ГосНИИАС», д.т.н., член-корреспондент РАН (x, y). N. f. ). (. g. (x. , y. ). N. g.
Желтов С.Ю. Нач. лаб. ФГУП «ГосНИИАС», ). 1. 1. 1. 1. 1. 1. (x, y). 2. 2. 1/2. 2.
д.ф.-м.н., с.н.с. Визильтер Ю.В. 2. 1/2. 1. 1. (x, y). (x, y).
2Технологии машинного зрения в 43Технология получения
авиационных системах оборонного ортофотоизображения. Ортофотоплан. Снимок,
назначения. 2. привязанный к 3-D поверхности, содержит
3Общая структура систем C4I. Системы, геометрические искажения.
данные, службы/сети связанные с Ортотрансформирование -. Цифровая
изображениями и географическими 3D-модель подстилающей поверхности,
координатами. С4I – «нервная система» полученная на предыдущем этапе из
военной структуры с целью эффективного автоматического решения задачи
использования «мускульной силы» военной стереосоответствия.
структуры, т.е. оружия, платформ носителей 44Комплексирование данных на основе
и войск. ( Система командования, ортофотопланов. Обработанная информация
управления связи, вычислительной техники и для принятия решений. Изображения с
разведки). Географическая поддержка. космических и авиа носителей. Накопление и
Разведка, управление, целеуказание. уточнение информации. Селекция движущихся
Наземная разведка. Космические и целей. Гис. Идентификация цели и точная
авиационные платформы получения данных. привязка. Изображения перспективных
Планирование операций, моделирование, датчиков (ИК, ММ и др.). Данные наземных
навигация, управление движением. исследований. Рэр, ртр. Точные координаты
4Комплексирование информации от цели.
датчиков различной физической природы. 45Методы обработки динамических
Космоснимки. Авиаснимки. ИК-данные. Видео. последовательностей изображений.
Лазерные системы. Радары. Использование межкадровой обработки,
5Информационные потоки ЛА начала XXI оптических потоков устранение движений
века. Переключательная сеть. фоновой части сцены оптимальная фильтрация
Интегрированные ВС. 2,5 млрд. Бит/с. Иуп. геометрии зон интересов (ROI) для
Интегрированные ВС обработки сигналов. ВС обнаружения объектов в последовательности
верхнего уровня (СЕИ, ЭС, БЗ). Самолетные кадров широкое использование Калмановской
системы. 150 МБ/с. 25 млрд. оп/с + 19 фильтрации.
млрд. пт./с, 170 Мбайт. 2 млрд. оп./с, 45 46Комплексирование ДРФП.
Мбайт. 500 Мбит/с. Оптоэлектронные и 47Экспериментальные съемки ДРФП.
тепловизионные датчики. 1800 Мбит/с. Регистрации движущегося объекта на малой
Датчики РЛС и РЭП. 100 Мбит/с. Датчики ИС дальности (150 м). Регистрации объекта на
и госопознавания. средней дальности (300…500 м). Регистрации
6Функциональные задачи самолетов XXI объекта на большой дальности (2000 м).
века в новых условиях. Обеспечение быстрой 48Экспериментальные съемки ДРФП.
и помехоустойчивой передачи объемных 49Структура систем обработки информации
данных. Обеспечение высоко оперативного ДРФП. Уровни анализа данных. Символьный
целеуказания. Подготовка данных для АСП. уровень. Уровень свидетельств. Признаковый
Обеспечение высокой точности навигационных уровень. Уровень измерений.
систем. Обеспечение сверх большой 50Структура систем обработки информации
дальности боевого применения. Обеспечение ДРФП. Уровни организации данных. Данные,
всепогодности выполнения боевой задачи. структурированные во времени.
Обеспечение малой заметности. Обеспечение 3d-структурированные данные.
высокой точности самонаведения. 2d-структурированные данные. Растровые
7Авиационные системы, требующие анализа данные.
изображений. Системы разведки и 51Типы данных для многозональной
целеуказания на базе космических, платформы обработки данных.
авиационных и БЛА носителей; Системы 52Комплексирование на уровне объектов.
подготовки полётных заданий; Высокоточная Параметры обнаружения: k1 - максимальная
геопространственная привязка; Высокоточное корреляция объекта с эталонами класса 1;
оружие; Перспективные робототехнические k2 - максимальная корреляция объекта с
комплексы. эталонами класса 2; Sf(1) - нормированная
8Главные направления развития достоверность отнесения объекта к классу
технического зрения в системах управления. 1; Sf(2) - нормированная достоверность
Интеллектуализация систем управления, отнесения объекта к классу 2; Sf(?) -
решение новых целевых задач Улучшение достоверность того, что объект не
характеристик точности и надёжности. относится ни к классу 1, ни к классу 2.
Технические предпосылки прогресса. Датчики Пример комплексирования:
изображения (тенденции развития). 53Архитектура программного обеспечения
Совершенствование оборудования для для анализа изображений и ДРФП.
получения цифровых изображений Прогресс в 54Этапы разработки системы обработки
области аппаратных средств обработки изображений ДРФП. Предварительное
изображений. Высокое разрешение Высокая исследование свойств типовых изображений;
частота кадров Малый размер анализ применимости известных методов
Интеллектуальные камеры. обработки изображений в данной конкретной
9DS-4x-65K955 Поток данных 100 MHz, задаче; разработка новых алгоритмов;
размер пиксела 10 mkm, частота 955 fps, первичная программная реализация новых
размер изображения 260x260 пикселов, 4 алгоритмов и качественная проверка их
выхода Высокая разрешение + высокая эффективности; окончательная программная
частота DS-4x-06M18 Поток данных 160 MHz, или программно-аппаратная реализация
размер пиксела 12 mkm, частота 18 fps, алгоритмов.
размер изображения 3072x2048 пикселов, 4 55Фрейм-ориентированное программирование
выхода. Высокое разрешение (CAMELIA 8M). (ФОП). Фреймы - объекты, объединяющие
Высокая частота кадров (DALSA данные, процедуры и линки линки - связи с
DS-4x-65K955). Высокое разрешение (до 8 другими фреймами схема обработки - сеть
Megapixels) CCD Сенсор большого формата с фреймов сообщения распространяются по
прогрессивной разверткой Высокая линкам между фреймами и определяют порядок
чувствительность и цветопередача 3x12 bit "запуска" процедур обработки
захват и оцифровка Высокое отношение с/ш данных.
(>63dB). 56Фреймовое визуальное программирование.
10Интеллектуальные камеры (INCA 6+, Создание требуемого числа экземпляров
250000 pps). Предельно большие матрицы фреймов данных и размещение их в поле
Philips, размер изображения 9216х7168 (для рабочего окна фреймов создание требуемого
сравнения- человеческий глаз –108 числа экземпляров фреймов обработки и
колбочек) Миниатюризация датчиков размещение их в поле рабочего окна фреймов
разрешение более 470-ТВЛ Размер 26mm (L) x настройка связей фреймов обработки с
12mm (D). CCD Сенсор высокого разрешения фреймами данных.
(Kodak MegaPlus series) 16 мегапиксел и 57Фреймовый интерфейс пользователя.
больше Интегрированный Адаптивная настройка меню, справки и
высокопроизводительный компьютер: 64 MB подсказки в зависимости от активного
RAMl Flexible PCMCIA Дистанционное фрейма, активного окна и характера
управление вспышкой TTL. выполняемых действий; адаптивная настройка
11Фреймграбберы и специализированные режима ввода/вывода интерактивной
средства обработки изображений. DT2867 векторной графической информации (маркеры,
фирмы DATATRANSLATION - интегрированный линии, кривые, прямоугольники и т.П.) Во
фреймграббер и фреймпроцессор на одной всех необходимых окнах одновременно;
плате Обеспечивает основный функции проблемно-ориентированная навигация в
обработки в реальном времени, Такие как: многооконном интерфейсе.
усреднение, ALU, гистограммы, 3х3 58Пример интерфейса системы обработки
морфологические операторы и др. Сигнальные информации ДРФП (1995).
процессоры (TEXAS INSTRUMENTS и др.) ПЛИСы 59Системы улучшенного видения для
специальные архитектуры для параллельной самолетов гражданской авиации. 59.
обработки изображений (пример: 60Функции EVS. 1. Системы улучшенной
специализированная платформа MVC 150/40 визуализации (Enhanced Vision System -
фирмы IMAGING TECHNOLOGIES) . EVS). Формируют улучшенное изображение
12Рост быстродействия процессоров. внешней среды по изображениям с ТВ и ИК
13Вывод: основной сдерживающий фактор каналов и отображают его на ИЛС или МФИ.
интеллектуализации систем управления с 2. Системы синтезированного видения
использованием изображений -отставание в (Synthetic Vision System - SVS).
разработке алгоритмического обеспечения. Дополнительно визуализируют данные о
14Основные технологические проблемы, рельефе, используют БД рельефа местности,
требующие разработки новых алгоритмов аэропортов и объектов ВПП. 3. Системы
машинного зрения для систем управления автоматизированного видения (Automatic
подвижными объектами. Самокалибровка Vision System - AVS). Дополнительно
датчиков (построение их подробных автоматизируют обнаружение ВПП при заходе
математических моделей) самоориентация и на посадку и посадке, а также обнаружение
самопозиционирование; обнаружение и препятствий при рулежке ЛА на ВПП.
распознавание объектов; обнаружение 61Устройства визуализации. HUD/EVS –
изменений в сцене наблюдения; слежение за визуализация на ИЛС. Для крупных
объектами; комплексирование изображений авиалайнеров. Airbus A300, A310 (HUD/EVS
различных спектральных диапазонов; от компании Kollsman Inc.), Global Express
реконструкция поверхностей и обнаружение компании Bombardier (HUD/EVS от компании
трехмерных структур, высокоточные CMC Electronics). MFD/EVS – визуализация
измерения элементов сцены. на МФИ. Для широкого класса ЛА. Например,
15Самокалибровка – установление точной система компании Max-Viz Inc
метрической связи между датчиком и сценой. сертифицирована для установки как на
Вектор оцениваемых параметров Параметры авиалайнерах класса Boeing 767, так и на
внешнего ориентирования Параметры небольших вертолетах Bell 206.
внутреннего ориентирования Координаты 62Стандарты на разработку EVS.
тестовой сцены. Ограничение на заданные Регулирующие организации Федеральное
опорные расстояния. Тестовая сцена с управление гражданской авиации США (FAA -
кодированными метками. Модель камеры. http://www.faa.gov) Комиссия по
Считываемые номера меток. радиотехническим средствам для аэронавтики
16Автоматическая самоориентация датчика (Radio Technical Commission for
в сцене. Необходима пространственная Aeronautics – RTCA http://www.rtca.org/)
модель стационарной части сцены, что Европейская организация по оборудованию
требует: [Tommaselli, Antonio, 2000]. для гражданской авиации (European
Устойчивого (робастного) обнаружения Organisation for Civil Aviation Equipment
элементов - характерных черт сцены – EUROCAE http://www.eurocae.org/).
наблюдения 3D анализа видимой части сцены 63Стандарты на разработку EVS.
Установления координатной системы. Электронное оборудование RTCA DO-254 -
17Обнаружение объектов в сцене Design Assurance Guidance for Airborne
наблюдения-ключевая задача машинного Electronic Hardware Программное
зрения. Основное требование к разработке обеспечение RTCA DO-178B - software
новых алгоритмов обнаружения Увеличение Considerations in Airborne Systems and
робастности (устойчивости) алгоритмов. Equipment Certification. Требования по
Основные факторы, влияющие на робастность охране окружающей среды RTCA DO-160 -
(устойчивость) обнаружения в динамических Environmental Conditions and Test
ситуациях. Шумовые эффекты; сложный Procedures for Airborne Equipment.
текстурированный фон; эффекты 64Стандарты на разработку EVS. Данные по
загораживания; искажающие оптические аэропортам, рельефу и препятствиям RTCA
эффекты; эффекты резкой смены освещения; DO-200A / EUROCAE ED-76 – “Standards for
разнообразие или изменчивость самих Processing Aeronautical Data”. RTCA
объектов обнаружения; эффекты изменения DO-276A / EUROCAE ED-98A - “User
среды между сенсорами и объектами Requirements for Terrain and Obstacle
наблюдения; несинхронная запись и Data”. RTCA DO-272A / EUROCAE ED-99A -
обработка данных;сбои в компьютерных “User Requirements for Aerodrome Mapping
программах обработки. Information”. RTCA DO-291 / EUROCAE ED-119
18Недостаточность классических схем - “Interchange Standards for Terrain,
обнаружения. Яркостная сегментация и Obstacle and Aerodrome Mapping Data”. ICAO
признаковое описание; корреляционное Annex 15 Amendment 33, mandate to states
обнаружение. Не обладают нужным запасом for 2010 for Area 1 and Area 2 data –
робастности. CURRENT. SPGs. MBTs. APCs. Terrain and Obstacle data. Разрешение На
ADUs. 56 км от ВПП данные о подстилающей
19(. ). Исследование аномальных ошибок поверхности: • шаг сетки - 30 угловых
корреляционного обнаружения. Корреляция: а секунд, • разрешение данных по высоте -
? в отсутствие шума; б ? низкий уровень 30м. На 12 км от ВПП: • шаг сетки — 15 или
шума; в ? средний уровень шума; г ? 6 угловых секунд, • разрешение данных по
высокий уровень шума. ? ? Случай одного высоте — 30м.
объекта. ? ? -. -. 1. b. b. =. P. exp. ? ? 65EVS первого поколения. Kollsman All
P. (h, x, r)dhdb. 2. ? ? ? ? 2. ? ? ? Weather Window/Night Window охлаждаемый
Pextr (h,x,r) – плотность вероятности ИК-датчик (cooled FLIR), спецвычислитель,
распределения высоты абсолютного максимума дисплей с подогревом, ПО обработки и
гауссовского процесса х с корреляционной визуализации изображений.
функцией r(u,v). Вероятность аномальных 66EVS первого поколения. Gulfstream
ошибок перепутывания сигнального отклика с Enhanced Vision System ИК-датчик Kollsman
локальным шумовым выбросом корреляционного FLIR с сапфировым экраном (специально
поля: +. ? ? a. -. ? b. B – величина адаптирован для распознавания ВПП и
отклика объекта, b0 = R(0,0) - сигнальных огней в условиях ограниченной
максимальное значение автокорреляции видимости). ИЛС компании Honeywell. ПО
объекта, ?2 – дисперсия случайной обработки и визуализации изображений.
составляющей. 2. extr. 2. 0. 67EVS первого поколения. Max-Viz EVS
20Основной современный подход к задаче 2500, EVS 1000 Длинноволновой ИК-датчик –
обнаружения и распознавания – обнаружение для формирования изображений рельефа и
и распознавание объектов, основанное на их потенциальных препятствий Коротковолновой
структурированных яркостно-геометрических ИК-датчик – для обнаружения ярких
моделях. Составление сигнальных огней ВПП. Логика
яркостно-геометрической конструкции комплексирования данных.
(модели объекта) – неформальный элемент 68EVS первого поколения. Rockwell
алгоритмизации Поиск и локализация объекта Collins EVS ИК изображения внешней среды
распознавания – формальный элемент выводятся на дисплей навигационной системы
алгоритмизации. Схема модельного подхода к на лобовом стекле HGS®-4000.
обнаружению объектов. Изображения. 69EVS первого поколения. Большинство
Сенсоры. Сегментация (выделение) представленных на рынке сертифицированных
характерных черт. Сцена. Робастные коммерческих систем EVS представляют собой
алгоритмы голосования или сопоставления простые неинтеллектуальные системы
(matching). Неформальная структурированная «датчик-дисплей», обеспечивающие передачу
яркостно-геометрическая модель объекта. на индикатор в кабине изображения,
21Характерные элементы (черты), полученного от ИК или ММ датчика. Лишь
используемые в иерархических алгоритмах некоторые системы представляют возможность
обнаружения. Углы, соединения линий, точки визуализации синтезированных
высокой кривизны градиента яркости, центр географических данных (по данным GPS).
тяжести области, концы линий, точки Задача полноценного комплексирования и
экстремальных значений признаков. Прямые отображения данных, одновременно
или криволинейные структуры, границы поступающих от ТВ, ИК, ММ – пока не
областей. Хч. Сегментированные области, рассматривается и не решается ни в одной
специфические формы (эллипсы, из этих систем. Ни в одной из
прямоугольники и т.д.). Комбинации ХЧ. сертифицированныхкоммерческих систем EVS
Точки. Линии. Области. Структуры. не рассматривается ни задача
22Свойства (атрибуты) характерных черт. автоматического выделения препятствий /
Характерные черты на изображении имеют распознавания объектов из базы, ни задача
следующие виды атрибутов: Положение: Концы стыковки EVS с системой автоматического
отрезка, центр отрезка, центр тяжести управления ЛА.
области, вершины многоугольников; 70EVS следующего поколения. Задача:
Геометрические атрибуты: Ориентация, Создание авиационной системы EVS,
длина, кривизна, площадь, периметр, ширина существенно превосходящей EVS предыдущего
линии, минимальный и максимальный диаметр поколения по набору функций
области, оси симметрии, число и положение комплексирования и интеллектуальной
особых точек, показатель компактности; обработки видеоданных различной физической
Радиометрические атрибуты: Контраст, природы. Состав EVS: система технического
статистика распределения яркости, знак и зрения (СТЗ), выполняющая операции ввода,
величина края, автокорреляция; Текстурные комплексирования и обработки
атрибуты: Матрица смежности, показатель многоспектральной видеоинформации; система
однородности, энергия, энтропия, компьютерной визуализации (СКВ),
статистика градиентов текстуры, результаты непосредственно формирующая и
применения текстурных фильтров, моменты; представляющая пилоту графические образы
Топологические атрибуты: Связность, закабинной обстановки.
соседство, общие точки, пересечение, 71Назначение и функции СТЗ. Назначение:
параллельность, перекрытие, включение; СТЗ предназначена для ввода, обработки и
Цветовые/многозональные атрибуты: вектор комплексирования многоспектральной
атрибутов для каждого канала; Динамические видеоинформации с целью формирования в
атрибуты: атрибуты статических и реальном времени растровой и/или векторной
движущихся объектов; Временные атрибуты: оперативной графической информации,
функции изменения атрибутов со временем. представляемой летчику системой улучшенной
23Примеры атрибутов характерных черт. компьютерной визуализации закабинной
‘.’ - Близость; ‘!’ - коллинеарность; ‘=‘ обстановки при заходе на посадку, посадке
- параллельность; ‘l’- перпендикулярность; и рулежке по взлетно-посадочной полосе.
‘<‘ – угол. Выбранный отрезок Другие Функции: регистрация многоспектральной
линии. Исходная информация. видеоинформации; комплексирование
24Критерии выбора ХЧ и их атрибутов для многоспектральной видеоинформации;
построения алгоритмов обнаружения. автоматическая привязка оперативной
Присутствие/плотность: наличие данных ХЧ видеоинформации к априорной информации о
на всех используемых изображениях, закабинной обстановке с учетом имеющихся
достаточная плотность ХЧ для покрытия навигационных данных; автоматическое
интересующего района; обнаружение ВПП и других типовых объектов
Редкость/Уникальность: редкость конкретной интереса с использованием или в отстутсвие
ХЧ на изображении, уникальность ХЧ в навигационных данных и априорной
окрестности; Инвариантность/Устойчивость: информации о закабинной обстановке;
робастность по отношению к геометрическим автоматическое обнаружение препятствий на
и радиометрическим искажениям, ВПП.
нечувствительность к шуму; Локализация: 72Аппаратное обеспечение СТЗ. В состав
возможность точной локализации; системы могут входить: телевизионные
Интерпретация: возможность быстрого видеодатчики (ТВ) различного разрешения;
распознавания и интерпретации; Скорость: инфракрасные (ИК) видеодатчики различных
время выделения данного класса ХЧ из диапазонов; миллиметровые радары (МР);
исходного изображения. лазерные локаторы (ЛЛ); специализированные
25Обобщённый метод объединения бортовые вычислители.
свидетельств – базовый подход к созданию 73Программно-алгоритмическое обеспечение
алгоритмов обнаружения. Способы повышения СТЗ. модули управления видеодатчиками
вычислительной эффективности. строится различных диапазонов; модули обмена
экспертная вероятностная модель, информацией с другими бортовыми
описывающая связь между особенностями подсистемами; модуль организации
изображения (характерными чертами) и информационного обмена, синхронизации
гипотезой о принадлежности объекта захвата и обработки многоспектральных
заданной яркостно-геометрической модели видеоданных; модули раздельной поканальной
вероятностная модель используется обработки видеоданных; модуль
непосредственно в ходе низкоуровневого комплексирования многоспектральной
анализа изображения каждая обнаруженная видеоинформации; модуль автоматической
особенность изображения (ХЧ) привязки оперативной двумерной
рассматривается как событие, видеоинформации к априорной двумерной или
свидетельствующее в пользу гипотезы (ряда трехмерной информации с учетом текущих
гипотез) о наличии и характеристиках навигационных данных; модули
искомого объекта (голосование в автоматического обнаружения ВПП и других
специальном аккумуляторном пространстве). типовых объектов интереса в отсутствие
Независимое аккумулирование свидетельств навигационных данных и априорной
декомпозиция вектора параметров модели информации; модуль автоматического
регистрации S(?)=S'(?')?S"(?") обнаружения препятствий на ВПП.
редукция вектора параметров модели 74Ключевые моменты разработки СТЗ.
регистрации S(?)?S'(?') загрубление модели Получение экспериментальных регистраций
объекта M ? M'?M. Создание вспомогательного аппаратного и
26Пример автоматического обнаружения программного обеспечения Компьютерное
зданий с летательного аппарата исходное моделирование Использование специальных
изображение. технологий разработки и тестирования
27Пример автоматического обнаружения модульного программно-алгоритмического
зданий с летательного аппарата. Контурный обеспечения. Использование на всех этапах
препарат. разработки реальных видеодатчиков
28Пример автоматического обнаружения Интеграция и отработка взаимодействия с
зданий с летательного аппарата. Выделение другими датчиками и системами на борту ЛА.
характерных черт - областей поддержки 75Примеры. Пример видеорегистрации
линеаментов. полета Ролик ФГУП «ПИЦ» Пример
29Пример автоматического обнаружения моделирования полета Ролик ФГУП «ГосНИИАС»
зданий с летательного аппарата. Выделение Пример синтеза изображения EVS Ролик ФГУП
первичных линеаментов. «ПИЦ».
30Пример автоматического обнаружения 76Проблемы и методы. Улучшение
зданий с летательного аппарата. Выделение изображений в отдельных каналах
крупных и/или параллельных линеаментов. Комплексная обработка многоспектральных
31Пример автоматического обнаружения изображений Обнаружение ВПП Обнаружение
зданий с летательного аппарата. Фильтрация препятствий на ВПП.
по размеру. 77Комплексирование ДРФП.
32Пример автоматического обнаружения 78Комплексирование на пиксельном уровне.
зданий с летательного аппарата. Поиск Исходные изображения в видимом и ИК
П-образности. диапазоне.
33Пример автоматического обнаружения 79Комплексирование на пиксельном уровне.
зданий с летательного аппарата. Оценки информативности в скользящем окне
Окончательная 2D-модель. 5x5 и 31x31.
34Пример автоматического обнаружения 80Комплексирование на пиксельном уровне.
зданий с летательного аппарата. Комплексирование на основе оценки
Межкадровое соответствие. информативности.
35Окончательная модель. 81Комплексирование на пиксельном уровне.
36Пример работы алгоритма наведения. Комплексирование на основе добавления
37Планирование авиационной операции. отличий.
Основа: 3-х мерное изображение местности с 82Комплексирование на пиксельном уровне.
точной координатной привязкой целей. > Использование морфологического
Планирование за время < 15 мин с подхода Ю.П. Пытьева. Описание формы.
процессорной системой на базе Intel Нормированный коэфициент корреляции
Прокладка маршрута Интеграция с системой Морфологический коэффициент корреляции: 0
АСУ ВВС. ? km ? 1 Km не зависит от Морфологический
38Реконструкция поверхностей и проектор преобразования яркости F(f(x,y)).
обнаружение трехмерных структур, Сравнение форм: ? = arccos ku, ? = arccos
высокоточные измерения элементов сцены . km.
Основные применения - создание 83Обнаружение ВПП.
высокоточных метрических 84Преобразование Хафа. Параметризация и
геопространственных данных для навигации и процедура голосования преобразования Хафа.
наведения ЛА Точная координатная привязка 85Преобразование Хафа в окне. Edge.
цели Использование стереоскопических Transform. Thresholding. Reconstruction.
демаскирующих факторов для повышения 86Преобразование Хафа в окне.
вероятностей распознавания объектов. 87Преобразование Хафа. Обнаружение ВПП.
39Высокоточное стереоотождествление – Обнаруженные элементы ВПП. Аккумулятор HT.
ключевая процедура реконструкции 88Приниципы обнаружения препятствий на
поверхности и обнаружения трёхмерных ВПП.
структур по стереопаре изображений. 89Метод сведения задачи 3-D обнаружения
Необходимые свойства алгоритма Скорость к 2-D задаче. Обнаружение 3-D объектов
1000 точек/секунду и больше находящихся в наблюдаемой сцене на
Субпиксельность до 1/20-1/50 пиксела. криволинейной поверхности Распознавание
Методы стереосоответствия (matching). возможной ситуации: объект лежит на
Площадные на основе характерных черт поверхности; 2) объект нарисован на
комбинированные. поверхности. 1.
40Иерархическое субпиксельное 90Получение модели подстилающей
стереоотождествление. 1 Выбор поверхности (пример дорожной сцены).
информативных участков эталона для Вычисление точек соответствия и 3-D
стереоотождествления. 2 координат. Обнаружение модельных элементов
Стереоотождествление с пиксельной поверхности с помощью алгоритмов
точностью по пирамиде субизображений. 3 компьютерного зрения.
Стереоотождествление с субпиксельной 91V-структуры являются основным
точностью (субпиксельное уточнение). признаком 3d-объекта. Получение разности
Особенности: Использование информативности ортофото. Основной приём – сведение задачи
окрестности точки эталона. При помощи трёхмерного обнаружения к обнаружению
специальных критериев проверяется, двумерных структур с предсказанными
является ли данный фрагмент информативным. свойствами. Параметры V-структуры могут
Если нет, то можно ли изменить размер быть получены из геометрии камер (размеры
фрагмента так,чтобы он стал информативным. a,b, угол ?).
Обобщение на любую геометрическую форму 92Результат применения 2D алгоритмов
эталона. Обобщение на априорную значимость обнаружения. Разность ортофото изображений
точек эталона: следствие-возможность image D(X,Y). Результат фильтрации P(X,Y)
отождествления отдельных точек, линий, = MXY * D(X,Y). Критерий обнаружения. -
областей. Правило решения, основанное на статистике.
41Пирамидальная обработка. Поиск в 93Архитектура программного обеспечения
реальном времени по пирамидальной для анализа ДРФП.
структуре с использованием адаптивного 94Элементы интерфейса системы обработки
субпиксельного шести-параметрического информации ДРФП (2010).
коррелятора. Пирамида ортоизображений с 95Элементы интерфейса системы обработки
разным разрешением. Правильная информации ДРФП (2010).
локализация. 96Элементы интерфейса системы обработки
42Метод субпиксельного уточнения. Где информации ДРФП (2010).
р-вектор параметров искажений. Функция 97Спасибо за внимание!
Прямоугольник наблюдение 2 класс 21 век.ppt
http://900igr.net/kartinka/biologija/prjamougolnik-nabljudenie-2-klass-21-vek-206704.html
cсылка на страницу

Прямоугольник наблюдение 2 класс 21 век

другие презентации на тему «Прямоугольник наблюдение 2 класс 21 век»

«Зрение» - Диагноз ставится врачом-офтальмологом. Цель исследования: Изучение нарушений зрения у школьников. Для коррекции миопии (близорукости) используются очки с рассеивающими стеклами. Упражнение на укрепление глазодвигательных мышц. Ход лучей света в глазу при дальнозоркости. По возрастному периоду возникновения врожденная приобретенная.

«Техническое творчество» - Сроки и этапы реализации Программы: Массовые мероприятия, проводимые учреждениями дополнительного образования. Авиакордодромы – 2 шт. (1,5 га). 2. Плоскостные сооружения. МОТОСПОРТ Мотокросс. Тир (0,5 га). Автохозяйство. Павильон для трассового автомоделизма и радиоуправляемых автомоделей (3 га). Методический отдел.

«Технические средства обучения» - Копировальные аппараты. Видеокамера (цифровая). ТиАСО. Лингафонные кабинеты. Факс-модем. Тренажерные технические средства. Комбинированные ТСО. Пэвм. ТиАСО передачи учебной информации. Научно-исследовательская функция. ТСО объединяют два понятия. Слайдпроектор. Кабинет биологии. По функциональному назначению.

«Ухудшение зрения» - Причины ухудшения зрения. Гимнастика для глаз. Выполняется сидя. Ухудшение зрения. План. Психиатрофигиологический фундамент ухудшения зрения. Как долгое время просидеть за компьютером, не ухудшая зрение. 2.Посмотрели влево: глаза смотрят на стену, а внимание ушло за левое ухо. Повторить 6-8 раз. Повторить 6 раз.

«Нарушение зрения» - Дневной сон. Лечение с использованием информационных технологий. Цель проекта: Целевые группы проекта: Коррекционное занятие ритмика. Лечебная физкультура. «Помогите мне увидеть мир!». Увеличение количества различных видов нарушения зрения (близорукость, дальнозоркость, астигматизм, косоглазие). Проект.

«Технический английский» - Классификация перевода. Классификация по качеству. Электронное пособие по изучению курса технического перевода. Возможность повышения квалификации за рубежом. Классификация по качеству. Способы словообразования в английском языке. Наиболее важные для перевода суффиксы. Перевод текста на слух. Соединение двух слов в одно называется словосложением.

Зрение

18 презентаций о зрении
Урок

Биология

136 тем
Картинки
900igr.net > Презентации по биологии > Зрение > Прямоугольник наблюдение 2 класс 21 век