Исследователи из Университета имени Иоганна Кеплера в Линце (Австрия) разработали массив 1D-камер, управляемый беспилотным летательным аппаратом (БПЛА), что позволяет обнаруживать и отслеживать движущиеся цели в лесах с густой листвой. Об этом сообщает портал TechXplore. Перевод основных положений публикации представлен изданием discover24.ru.
Команда научных специалистов из Университета Линца использовала бортовое оптическое секционирование и метод визуализации с широкой синтетической апертурой, чтобы улучшить способности обычных летающих дронов-разведчиков при получении изображений во время полета над лесными массивами. Новая техника аэрофотосъемки удаленно отображать окружающую среду с помощью электромагнитных сигналов.
Техника бортового оптического сечения обеспечивает вычислительную производительность в реальном времени, высокое пространственное разрешение, а также применима к различным длинам волн. Бортовое оптическое сечение сперва было ограничено приложениями, в которых цель была статической. Использование его для обнаружения движущихся целей привело к размытию изображений в движении.
Легкий массив одномерных камер, управляемый с БПЛА, который поддерживает параллельную выборку оптических секций, созданный исследовательской группой, преодолел эти проблемы. В прошлом массивы 1D и 2D камер использовались для различных визуальных эффектов, но они не применялись для аэрофотосъемки, особенно при использовании дронов, из-за их размера и веса. 1D-камера, использованная командой исследователей, очень легкая: ее вес составляет менее 1 килограмма.
Австрийские исследователи также применили обнаружение цветовых аномалий – метод, используемый для анализа аэрофотоснимков в поисково-спасательных целях, поскольку он не зависит от температуры окружающей среды, как в тепловизионном изображении . Обнаружение цветовых аномалий находит пиксели или кластеры пикселей на изображении со значительными цветовыми различиями по сравнению с их соседями. Однако ранее такой метод не срабатывал при наличии густой листвы или растительности.
Команда продемонстрировала, что их техника может обнаруживать и отслеживать движущихся людей сквозь густую листву леса. В их полевых экспериментах обнаружение цветовых аномалий улучшилось в среднем до 97% по сравнению с 42% при использовании обычных необработанных изображений или видеокадров.
В итоге процесс обнаружения целей сквозь листву выглядит следующим образом. Камера, установленная на беспилотнике, делает несколько аэрофотоснимков во время съемки лесной среды. Некоторые изображения перекрыты листвой, но другие – остались незакрытыми. Команда объединяет закрытые и незакрытые изображения, в результате чего получается общая целевая точка на земле. Интеграция изображений обеспечивает преимущества обнаружения цветовых аномалий, давая исследователям более четкое представление о любых целях, движущихся по земле, но скрытых от человеческого глаза из-за листвы.
«Хотя обнаружение и отслеживание движущихся целей сквозь листву затруднено, а часто даже невозможно на обычных аэрофотоснимках или видео, это становится практически осуществимым с интеграцией изображений, которая является основным принципом бортового оптического секционирования», – отметил Ракеш Джон Амала Арокия Натан, научный специалист Университета Линца и один из ведущих авторов исследования.
Помимо того, что этот метод полезен при обнаружении людей, он может применяться при отслеживании других целей, таких как транспортные средства или животные. «Это может повлиять на многие области применения, такие как поиск и спасение, наблюдение и разведка, пограничный контроль и наблюдение за дикой природой», – считает Натан.
В настоящее время обнаружение цветовых аномалий ограничивается обнаруживаемыми целевыми цветами. В преддверии будущих исследований команда намерена изучить комбинацию цветовых, тепловых и пространственно-временных каналов для этих аномалий. «Кроме того, необходимо изучить возможности применения других устройств выборки, таких как реконфигурируемые рои дронов вместо массивов камер с фиксированной схемой выборки», – сказал Натан.