Картинки на тему «Прямоугольник наблюдение 2 класс 21 век» |
| Зрение | ||
| << Бесценный дар – зрение | 8 класс физика на зрение >> |
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 |
| 1 | Проблемы технического зрения в | 42 | взаимной 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). | ||
| 2 | Технологии машинного зрения в | 43 | Технология получения |
| авиационных системах оборонного | ортофотоизображения. Ортофотоплан. Снимок, | ||
| назначения. 2. | привязанный к 3-D поверхности, содержит | ||
| 3 | Общая 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 | 44 | Комплексирование 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 | ||
| 4 | Комплексирование информации от | цели. | |
| датчиков различной физической природы. | 45 | Методы обработки динамических | |
| Космоснимки. Авиаснимки. ИК-данные. Видео. | последовательностей изображений. | ||
| Лазерные системы. Радары. | Использование межкадровой обработки, | ||
| 5 | Информационные 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 | 46 | Комплексирование ДРФП. | |
| Мбайт. 500 Мбит/с. Оптоэлектронные и | 47 | Экспериментальные 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 | ||
| 6 | Функциональные задачи самолетов XXI | объекта на большой дальности (2000 м). | |
| века в новых условиях. Обеспечение быстрой | 48 | Экспериментальные съемки ДРФП. | |
| и помехоустойчивой передачи объемных | 49 | Структура 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 | 50 | Структура 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 | ||
| 7 | Авиационные системы, требующие анализа | данные. | |
| изображений. Системы разведки и | 51 | Типы данных для многозональной | |
| целеуказания на базе космических, | платформы обработки данных. | ||
| авиационных и БЛА носителей; Системы | 52 | Комплексирование 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 | ||
| 8 | Главные 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). | 53 | Архитектура программного обеспечения | |
| Совершенствование оборудования для | для анализа изображений и ДРФП. | ||
| получения цифровых изображений Прогресс в | 54 | Этапы 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 | ||
| 9 | DS-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 | 55 | Фрейм-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). | 56 | Фреймовое визуальное программирование. | |
| 10 | Интеллектуальные 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 | 57 | Фреймовый 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 | ||
| 11 | Фреймграбберы 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 | 58 | Пример интерфейса системы обработки | |
| морфологические операторы и др. Сигнальные | информации ДРФП (1995). | ||
| процессоры (TEXAS INSTRUMENTS и др.) ПЛИСы | 59 | Системы улучшенного видения для | |
| специальные архитектуры для параллельной | самолетов гражданской авиации. 59. | ||
| обработки изображений (пример: | 60 | Функции EVS. 1. Системы улучшенной | |
| специализированная платформа MVC 150/40 | визуализации (Enhanced Vision System - | ||
| фирмы IMAGING TECHNOLOGIES) . | EVS). Формируют улучшенное изображение | ||
| 12 | Рост быстродействия процессоров. | внешней среды по изображениям с ТВ и ИК | |
| 13 | Вывод: 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 | ||
| 14 | Основные 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 | 61 | Устройства 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, | ||
| 15 | Самокалибровка – 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 | 62 | Стандарты 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 | ||
| 16 | Автоматическая 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 | 63 | Стандарты на разработку EVS. | |
| Установления координатной системы. | Электронное оборудование RTCA DO-254 - | ||
| 17 | Обнаружение 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 | 64 | Стандарты 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 | ||
| 18 | Недостаточность 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. ? ? | 65 | EVS 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 | 66 | EVS 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. | 67 | EVS первого поколения. Max-Viz EVS | |
| 20 | Основной 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 | 68 | EVS 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. | 69 | EVS 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, | ||
| 21 | Характерные 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 | ||
| 22 | Свойства (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; | 70 | EVS 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, | 71 | Назначение 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 | ||
| 23 | Примеры 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 | ||
| 24 | Критерии 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: | 72 | Аппаратное 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 | ||
| 25 | Обобщённый метод объединения | бортовые вычислители. | |
| свидетельств – базовый подход к созданию | 73 | Программно-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 | 74 | Ключевые моменты разработки СТЗ. | |
| регистрации S(?)?S'(?') загрубление модели | Получение экспериментальных регистраций | ||
| объекта M ? M'?M. | Создание вспомогательного аппаратного и | ||
| 26 | Пример автоматического обнаружения | программного обеспечения Компьютерное | |
| зданий с летательного аппарата исходное | моделирование Использование специальных | ||
| изображение. | технологий разработки и тестирования | ||
| 27 | Пример автоматического обнаружения | модульного программно-алгоритмического | |
| зданий с летательного аппарата. Контурный | обеспечения. Использование на всех этапах | ||
| препарат. | разработки реальных видеодатчиков | ||
| 28 | Пример автоматического обнаружения | Интеграция и отработка взаимодействия с | |
| зданий с летательного аппарата. Выделение | другими датчиками и системами на борту ЛА. | ||
| характерных черт - областей поддержки | 75 | Примеры. Пример видеорегистрации | |
| линеаментов. | полета Ролик ФГУП «ПИЦ» Пример | ||
| 29 | Пример автоматического обнаружения | моделирования полета Ролик ФГУП «ГосНИИАС» | |
| зданий с летательного аппарата. Выделение | Пример синтеза изображения EVS Ролик ФГУП | ||
| первичных линеаментов. | «ПИЦ». | ||
| 30 | Пример автоматического обнаружения | 76 | Проблемы и методы. Улучшение |
| зданий с летательного аппарата. Выделение | изображений в отдельных каналах | ||
| крупных и/или параллельных линеаментов. | Комплексная обработка многоспектральных | ||
| 31 | Пример автоматического обнаружения | изображений Обнаружение ВПП Обнаружение | |
| зданий с летательного аппарата. Фильтрация | препятствий на ВПП. | ||
| по размеру. | 77 | Комплексирование ДРФП. | |
| 32 | Пример автоматического обнаружения | 78 | Комплексирование на пиксельном уровне. |
| зданий с летательного аппарата. Поиск | Исходные изображения в видимом и ИК | ||
| П-образности. | диапазоне. | ||
| 33 | Пример автоматического обнаружения | 79 | Комплексирование на пиксельном уровне. |
| зданий с летательного аппарата. | Оценки информативности в скользящем окне | ||
| Окончательная 2D-модель. | 5x5 и 31x31. | ||
| 34 | Пример автоматического обнаружения | 80 | Комплексирование на пиксельном уровне. |
| зданий с летательного аппарата. | Комплексирование на основе оценки | ||
| Межкадровое соответствие. | информативности. | ||
| 35 | Окончательная модель. | 81 | Комплексирование на пиксельном уровне. |
| 36 | Пример работы алгоритма наведения. | Комплексирование на основе добавления | |
| 37 | Планирование авиационной операции. | отличий. | |
| Основа: 3-х мерное изображение местности с | 82 | Комплексирование 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 | ||
| 38 | Реконструкция 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 | 83 | Обнаружение ВПП. | |
| высокоточных метрических | 84 | Преобразование Хафа. Параметризация и | |
| геопространственных данных для навигации и | процедура голосования преобразования Хафа. | ||
| наведения ЛА Точная координатная привязка | 85 | Преобразование Хафа в окне. Edge. | |
| цели Использование стереоскопических | Transform. Thresholding. Reconstruction. | ||
| демаскирующих факторов для повышения | 86 | Преобразование Хафа в окне. | |
| вероятностей распознавания объектов. | 87 | Преобразование Хафа. Обнаружение ВПП. | |
| 39 | Высокоточное стереоотождествление – | Обнаруженные элементы ВПП. Аккумулятор HT. | |
| ключевая процедура реконструкции | 88 | Приниципы обнаружения препятствий на | |
| поверхности и обнаружения трёхмерных | ВПП. | ||
| структур по стереопаре изображений. | 89 | Метод 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. | ||
| 40 | Иерархическое субпиксельное | 90 | Получение 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 | 91 | V-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 | 92 | Результат 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. | ||
| 41 | Пирамидальная обработка. Поиск в | 93 | Архитектура программного обеспечения |
| реальном времени по пирамидальной | для анализа ДРФП. | ||
| структуре с использованием адаптивного | 94 | Элементы интерфейса системы обработки | |
| субпиксельного шести-параметрического | информации ДРФП (2010). | ||
| коррелятора. Пирамида ортоизображений с | 95 | Элементы интерфейса системы обработки | |
| разным разрешением. Правильная | информации ДРФП (2010). | ||
| локализация. | 96 | Элементы интерфейса системы обработки | |
| 42 | Метод субпиксельного уточнения. Где | информации ДРФП (2010). | |
| р-вектор параметров искажений. Функция | 97 | Спасибо 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
Биология
136 тем
Биология
▫ История биологии
▫ Биологи
▫ Систематика
○ Обучение биологии
▫ Методы обуч. биологии
▫ Уроки биологии
▫ Игры по биологии
▫ Задания по биологии
Клетка
▫ Цитология
▫ Строение клетки
• Эукариотическая клетка
• Химическ. состав клетки
• Белки
▫ Энергетический обмен
▫ Биосинтез белка
▫ Деление клетки
▫ Вирусы
Организм
○ Размножение
▫ Онтогенез
○ Генетика
▫ Наследственность
▫ Изменчивость
• Мутация
• Адаптация
▫ Генная инженерия
▫ ГМО
▫ Задачи по генетике
○ Селекция
Вид
○ Популяция
○ Эволюция
▫ Теории эволюции
▫ Доказательств. эволюции
▫ Дарвин
▫ Естественный отбор
○ Возникновение жизни
▫ Биохимическая эволюция
▫ Развитие жизни
▫ Эры
○ Происхожд. человека
▫ Предки человека
▫ Эволюция человека
Экосистемы
▫ Биосфера
▫ Биогеоценоз
▫ Среда обитания
• Почва
• Лес
▫ Связи организмов
▫ Красная книга
▫ Природоведение
Бактерии
Грибы
▫ Виды грибов
Растения
○ Строение растений
▫ Корень
▫ Цветок
▫ Семя
○ Жизнь растений
▫ Питание растений
• Фотосинтез
▫ Размножение растений
○ Виды растений
▫ Лекарственные растения
▫ Культурные растения
▫ Комнатные растения
▫ Цветы
○ Систематика растений
▫ Споровые
▫ Голосеменные
▫ Покрытосеменные
• Однодольные
• Двудольные
▫ Водоросли
Животные
▫ Виды животных
▫ Строение животных
▫ Жизнь животных
• Размножение животных
○ Систематика животных
▫ Простейшие
▫ Кишечнополостные
▫ Черви
• Кольчатые черви
• Плоские черви
▫ Моллюски
▫ Членистоногие
• Ракообразные
• Насекомые
- Отряды насекомых
▫ Хордовые
• Рыбы
- Виды рыб
• Земноводные
• Пресмыкающиеся
- Динозавры
• Птицы
- Виды птиц
- Названия птиц
- Вопросы про птиц
• Млекопитающие
- Отряды млекопитающих
⋅ Хищные
Человек
○ Анатомия человека
▫ Нервная система
▫ Эндокринная система
▫ Мочеполовая система
▫ Скелет
▫ Мышцы
▫ Ткани человека
▫ Кожа
▫ Мозг
▫ Органы чувств
• Зрение
- Глаза
○ Физиология
▫ Пищеварение
• Пища
• Продукты питания
- Молоко
• Здоровое питание
• Правильное питание
▫ Дыхание
▫ Кровообращение
• Сердце
• Кровь
▫ Обмен веществ
• Витамины
▫ Размножение человека
• Генетика человека
Без темы
Похожие
презентации
Картинки