Разработка методики определения параметров процесса сегментации и распознавания образов наземных целей в оптико-электронных головках самонаведения

Автор: Аль Сафтли Фади Хайдар, Баланян Сергей Товмасович, Белоножкин Вячеслав Викторович, Егоров Павел Сергеевич

Журнал: Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление @vestnik-rosnou-complex-systems-models-analysis-management

Рубрика: Управление сложными системами

Статья в выпуске: 1, 2022 года.

Бесплатный доступ

Рассматривается процесс сегментации изображений и распознавания наземных целей в оптико-электронных головках самонаведения управляемых авиационных ракет. Разработана методика определения параметров процесса сегментации и распознавания образов наземных целей и блок-схема искусственной нейронной сети, оптимизированная по количеству нейронов в скрытом слое, для распознавания типовых наземных целей. Проведены исследования сегментации кадров (изображений) из видеопоследовательности с использованием разработанного алгоритма при сегментации изображений со сложным фоном с последующей реализацией процесса распознавания образов типовых наземных целей. Осуществлена программная реализация алгоритма сегментации и обучения нейронной сети с использованием объектно ориентированного языка программирования MatLab & Simulink.

Еще

Методика, модель, алгоритм, искусственная нейронная сеть, особые точки, дескриптор, аффинные преобразования, сегментация, распознавание, наземные цели, головка самонаведения

Короткий адрес: https://sciup.org/148323990

IDR: 148323990

Список литературы Разработка методики определения параметров процесса сегментации и распознавания образов наземных целей в оптико-электронных головках самонаведения

  • Алгоритм RANSAC. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/RANSAC.
  • Аль Сафтли Ф.Х., Баланян С.Т. Исследование алгоритма по обнаружению особых точек на изображении и использование его в системах наведения ракет // Воздушно-космические силы. Теория и практика. 2020. № 15. С. 193-208.
  • EDN: DAZPNW
  • Аль Сафтли Ф.Х., Баланян С.Т. Предварительные исследования системы управления авиационным вооружением в процессе наведения управляемых авиационных средств поражения, оснащенных телевизионными головками самонаведения: сборник статей по материалам III Всероссийской научно-практической конференции "Калибр" (Воронеж, 27-28 февраля 2020 г.). Воронеж: ВУНЦ ВВС "ВВА", 2020. С. 3-12.
  • Заливин А.Н., Соловьев В.И. Исследование методов и разработка алгоритма распознавания объектов на видеоданных. Белгород: БелГУ, 2018. 215 с.
  • Ивахненко А.Г., Юрачковский Ю.П. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. М.: Радио и связь, 1987. 120 с.
  • Лопатинская О.В., Орлов В.Л., Шаропатый А.В. Распределение сил и средств авиации по наземным объектам противника в массированном ударе воздушной операции // Военная радиоэлектроника. 1987. № 6. С. 21-32.
  • Минченков М.В., Хельвас А.В., Юрин Д.В. Алгоритм автоматической сегментации изображений для систем технического зрения. Обработка информации и моделирование. МФТИ, 2002. -5-7417-0184-1.
  • ISBN: 5-7417-0184-1
  • Пособие по определению вероятности поражения типовых наземных целей, ожидаемого результата боевых действий и потребного наряда самолетов для выполнения задачи. М.: Воениздат, 1986. 76 с.
  • Спектр. Цифровая обработка изображений в информационных системах: учебное пособие / И.С. Грузман, В.С. Киричук, В.П. Косых, Г.И. Перетягин, А.А. Новосибирск: Издательство НГТУ, 2000. 168 с.
  • Ramadevi Y., Sridevi T., Poornima B., Kalyani B. Сегментация изображения и распознавания объектов на основе технологии выделения контуров // Международный журнал компьютерных наук и информационных технологий. 2010. Т. 2, № 6. С. 132-147.
Еще
Статья научная