СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ ВОЕННОЙ ТЕХНИКИ НА СПУТНИКОВЫХ СНИМКАХ

 

Краткое описание проблемы

Распознавание объектов на спутниковых или аэрофотоснимках является стандартной задачей разведки в военном деле. Бесконтактные измерения прочно входят в нашу жизнь из-за последних достижений научно-технического прогресса в области цифровой обработки и анализа изображений. Как и любые другие системы машинного зрения, программноаппаратные комплексы, используемые для решения данных задач в военном деле, являются узкоспециализированными. Основная проблема заключается в разработке таких систем машинного зрения, которые демонстрируют высокую точность при решении задач измерения и распознавания.

 

Актуальность решения

1. Разработка и оценка эффективности системы машинного зрения для задач измерения технических характеристик объектов наблюдения на спутниковых/аэрофотоснимках и их распознавание.

Новизна исследования

1. Разработан математический аппарат модифицированных дескриптивных алгебр изображений, применяемый в математическом моделировании обработки, анализа и распознавания изображений. 2. В разработке системы машинного зрения применяется математический аппарат модифицированных дескриптивных алгебр изображений (МДАИ).

Состояние разработок

1. Имеется математическая модель системы машинного зрения в теории МДАИ.

2. Разработана программа, в соответствие с математической моделью системы машинного зрения, в среде MATLAB.

3. Вычислены все режимы работы системы машинного зрения, при которых обеспечивается требуемая точность измерения характеристик объектов наблюдения.

Практическая ценность

1. Разработана методика построения математических моделей систем машинного зрения в теории МДАИ.

2. Отработан технологический процесс разработки программного приложения в среде MATLAB по имеющейся математической модели системы машинного зрения.

3. Разработана методика вычисления всех режимов вычисления (параметрический синтез математической модели) искомых характеристик с требуемой точностью для системы машинного зрения.

Перспективы развития

1. Альтернативный подход к теории нейронных сетей глубокого обучения

2. Теория допускает решение задачи параметрического и структурного синтеза математических моделей систем машинного зрения. Структурный синтез математических моделей систем машинного зрения позволяет их программам перестраивать (адаптировать) свой код в случае уменьшения точности измерений. Параметрический синтез системы машинного зрения позволяет проводить измерение искомых характеристик объекта наблюдения для выбранной ее математической модели.