Structure-Based Technique for Object Detecting in UAV Imagery

Asatryan David; Асатрян Давид

Structure-Based Technique for Object Detecting in UAV Imagery

Ներբեռնել

Նկարագրություն
Տեղեկատվություն

Վերնագիր: Structure-Based Technique for Object Detecting in UAV Imagery ; Метод обнаружения объекта по видеосъемке БЛА, основанныйна использовании структуры изображения

Հեղինակ:

Asatryan David ; Асатрян Давид

Տեսակ:

Article

Ամփոփում:

In this paper, the problem of automated detection of anomalies in the video, filmed in the controlled area on board of the UAV is considered. The complexity of the problem associated with the effect of multiple factors on the quality of the image is pointed out. Expediency of processing methods using the structural properties of the image, stable with respect to a number of noise and distortion is justified. We propose two approaches to use the structural properties of an image. The first approach is based on full hierarchical segmentation and simplification of the image and usage of the appropriate parameters of segments. The efficiency of the approach applied to the problem of detection of smoke and fire is shown. The second approach is based on modeling and analysis of the image gradient field. Then a method of detection of anomalies in the image is proposed. A few examples illustrating the operation of the proposed procedures are considered and effectiveness of approaches is shown.
; Беспилотные летающие аппараты (БЛА) широко используются в народном хозяйстве, в задачах защиты природы, в военном деле и других областях. Статья посвящена задаче обнаружения объектов по видеосъемкам БЛА на контролируемой местности, основываясь на методологии использования структурных свойств изображения. Предложены две модели, характеризующие структуру изображения, одна из которых связана с использованием результатов полной сегментации и упрощения изображения, а другая основана на статистическом анализе множества имеющихся в изображении краев и границ. Предложена процедура обнаружения объекта на общем фоне – как аномалии в изображении. В частности, рассмотрены примеры обнаружения дыма и огня, а также обнаружения предварительно регистрированного объекта по карте, полученной при помощи системы Google map. На реальных данных показана эффективность предложенных моделей и автоматизированной системы обнаружения объектов.