CC BY
149
УДК 004.932.72'1, 623.4.023.43
АЛГОРИТМ ЛАЗЕРНОЙ ЛОКАЦИИ И РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ ПО ТРЕХМЕРНОМУ ИЗОБРАЖЕНИЮ
Владимир Николаевич Легкий
Новосибирский государственный технический университет, 630073, Россия, г Новосибирск, пр. К. Маркса, 20, доктор технических наук, доцент, зав. кафедрой автономных информационных и управляющих систем, тел. (383)346-26-23, e-mail: sniios@mail.ru
Валерий Григорьевич Эдвабник
АО «Научно-исследовательский институт электронных приборов», 630005, Россия, г. Новосибирск, ул. Писарева, 53, заместитель генерального директора по развитию, чл.-корр. РАРАН, кандидат технических наук, старший научный сотрудник, тел. (383)216-05-63, e-mail: niiep@oaoniiep.ru; Новосибирский государственный технический университет, 630073, Россия, г. Новосибирск, пр. К. Маркса, 20, профессор кафедры АИУС, тел. (383)346-26-23
Владимир Александрович Шумейко
Новосибирский государственный технический университет, 630073, Россия, г. Новосибирск, пр. Маркса, 20, старший преподаватель кафедры автономных информационных и управляющих систем, тел. (383)346-26-23, e-mail: shumeyko@corp.nstu.ru
Степан Александрович Буднов
Новосибирский государственный технический университет, 630073, Россия, г. Новосибирск, пр. Маркса, 20, аспирант кафедры автономных информационных и управляющих систем, тел. (383)346-26-23, e-mail: sniios@mail.ru
Предложен алгоритм локационных измерений и распознавания объектов для трехмерных импульсных лазерных дальномеров с наносекундными зондирующими импульсами. Показаны перспективы построения систем распознавания и избирательной дальнометрии наземных (надводных) объектов по геометрическим признакам в условиях сложного рельефа.
Ключевые слова: трехмерные лазерные локаторы, наносекундные импульсы, избирательная дальнометрия, распознавание объектов по геометрическим признакам.
ALGORITHM OF LASER LOCATION AND OBJECT RECOGNITION FOR 3D IMAGE
Vladimir N. Legkiy
Novosibirsk State Technical University, 630073, Russia, Novosibirsk, 20 K. Marksa Prospekt, D. Sc., associate Professor, Head of the Department Autonomous Information and Control Systems, tel. (383)346-26-23, e-mail: sniios@mail.ru
Valery G. Edvabnik
Joint-Stock Company «Scientific Research Institute on Electronic Devices», 630005, Russia, Novosibirsk, 53 Pisareva St., Deputy General Director for development, Corresponding member of Russian Academy of Missile and Ammunition Sciences, Ph. D., Senior Researcher, tel. (383)216-05-63, e-mail: niiep@oaoniiep.ru; Novosibirsk State Technical University, 630073, Russia, Novosibirsk, 20 K. Marksa Prospekt, Professor at the Department of AICS, tel. (383)346-26-23
Vladimir A. Shumeyko
Novosibirsk State Technical University, 630073, Russia, Novosibirsk, 20 K. Marksa Prospekt, Senior Lecturer of the Department Autonomous Information and Control Systems, tel. (383)346-26-23, email: sniios@mail.ru
Stepan A. Budnov
Novosibirsk State Technical University, 630073, Russia, Novosibirsk, 20 K. Marksa Prospekt, graduate student, tel. (903)999-46-69, e-mail: stepan_budnov@mail.ru
Algorithm of distance measurements and target recognition for three-dimensional для pulsed laser rangefinders with nanosecond probe pulses is proposed. Prospects of creation of recognition systems and selective ranging to ground (surface) targets in complex terrain using geometric features is shown.
Key words: three-dimensional laser radar, nanosecond pulses, selective ranging, object recognition by geometrical features.
В данной работе рассматриваются импульсные лазерные системы для обнаружения, определения координат и распознавания объектов путем измерения профиля рельефа и распознавания объектов путем многократного измерения расстояния в заданном угловом секторе [1,2,3]. Техническая реализация локационной системы (ЛС) предполагает либо применение узконаправленных излучателя и фотоприемника в сочетании с двухкоординатным сканером (бортовым одноко-ординатным сканером на подвижном носителе), либо зондирование лазерным импульсом всего заданного углового сектора и применение многоэлементного фотоприемного устройства для получения трехмерного кадра за минимальное время. Результатом работы является матрица расстояний до точек на лоцируемой поверхности объекта и реального рельефа. Обработка трехкоординатной матрицы измеренных расстояний и анализ формы поверхности позволяет селектировать заданный объект на фоне сложного рельефа и местных предметов (растительность, строения, контрастная техника, попадающие в диаграмму ЛС) [4].
Интервал измерения расстояния составляет от десятков метров (полупроводниковый излучатель) до сотен метров (твердотельный лазер) при погрешности доли - единицы метров в угловом секторе от 0,02мрад до 0,15 мрад. Формат дальномерной матрицы фотоприемного устройства определяется назначением ЛС. Примеры трехмерного кадра, полученные с помощью установленной на мачте сканирующей ЛС [1], показаны на рис. 1.
Используя результаты натурных измерений или тестовый рельеф заданного объекта, разрабатывается специализированное программное обеспечение (ПО), генерирующее синтезированные матрицы расстояний произвольного размера для отработки алгоритма распознавания. В данной работе используются геометрические признаки объектов (могут быть прямолинейные кромки, соотношение площади высотных сечений, отношение сторон прямоугольника и др.). Задачей ПО является генерация матрицы высот поверхности объекта, при наличии элементов рельефа случайной геометрии.
а) б)
Рис. 1. Трехмерный кадр ЛС со сглаживанием измеренных перепадов высоты для объекта техники (а) и для кроны лиственного дерева (б)
Язык PHP выбран для создания программы по ряду причин:
1. Кросплатформенность - работа с любой операционной системой.
2. Простота - ускоряется разработка приложения и его адаптация программы сторонними разработчиками.
3. Открытый исходный код - особенность языка РНР: созданные приложения на его основе не являются скомпилированной версией исполняемого файла, это интерпретатор команд.
При написании ПО использована концепция объектно-ориентированного программирования (ООП), позволяющая упростить общее понимание работы приложения, и облегчить разработку дополнительных модулей к нему.
На основе измерений (рис. 1, а) составляется матрица расстояний формата 16х16, либо другого формата. Влияют лишь ограничения самого языка PHP и технические характеристики процессорной платформы (бортового вычислителя). В данном случае рассматривается процесс обработки данных в верхнем левом углу матрицы (рис. 2). Все характеристики характерных (признаковых) участков - их число, размеры и форма, определяются в настройках программы. Формат вывода выбирается с учетом его дальнейшего импортирования в программы типа MS Excel и другие (достаточно выбрать в качестве объекта импорта файл данных с разделителями в виде «;»).
На рис. 2 видны отдельные плоские участки, а так же перепады высот в точках «измерения». Таким образом, создан вариант исходных данных на основе результатов измерений.
Для скоростного выполнения вычислений при минимальных вычислительных мощностях предлагается из базовой матрицы высот создавать матрицу двоичных значений согласно выражению:
х>р(ц), Х=1; Х<р(т1), Х=0,
где р(т1) - пороговое значение амплитуды при соответствии момента принятого сигнала определенному интервалу времени т1 в каждом элементе, определяемое в конкретном такте измерения.
Рис. 2. Рельеф, построенный по матрице высот
Процесс обработки полученной матрицы заключается в нахождении одинаковых по высоте областей для какой -либо плоской поверхности в сканируемом участке пространства. Классические алгоритмы с построчным перебором двоичной матрицы с установкой маркеров на плоских участках, требуют много времени. Усовершенствование алгоритма построчного перебора двоичной матрицы дает выигрыш по времени обработки при некотором снижении точности определения границ равно-высотных областей.
Основные затраты времени приходятся на перебор нулевых строк (содер жа-щих только нули, назовем их «пустыми»), а также на выделение отдельно расположенных единиц, обусловленных случайными ошибками измерения. Интерес представляют только области единиц, соответствующие плоскости в секторе сканирования. Для сокращения затрат времени следует применить грубый перебор матрицы, при котором, обработка матрицы разбивается на несколько этапов:
1. Грубый перебор матрицы — для предварительного обнаружения равно-высотных (единичных) областей;
2. Аппроксимация областей, например, по условию заданной формы и максимальной площади;
3. Распознавание объекта и принятие решения.
Сначала используется параллельный перебор нескольких строк. Чем больше количество одновременно перебираемых строк, тем выше точность обнаружения единичных областей, при больших вычислительных ресурсах.
При обнаружении соседних единичных значений (х-1, х+1), в граничных точках непрерывных плоских областей устанавливаются маркеры, а именно: {х-1:=0, х:=1, х+1:=1} и {х-1:=1, х:=1, х+1:=0}. На этом этапе определяются две недостающие координаты единичных областей путем перебора по координате Y от уставленных ранее маркеров, как стартовых точек (рис. 3). Точками обозначены единичные значения и предполагаемые единичные области
Пусть на первом этапе обнаружены 3 единичные области, и несколько неустойчивых точек. Единичные области в районах первой и последней строк уточняются, в результате повторного перебора по координате Y, до тех пор, пока последовательность единиц не прервется. На пороговые значения {_у-1:=1,у:=1, _у+1:=0} также устанавливаются маркеры. В центре кадра необходим двунаправленный перебор, для более точного установления границ единичной области. Контуры найденных единичных областей заданной формы (выявляются по максимальному числу внутренних точек), либо координаты центров масс сложных по форме единичных областей (рис. 4) передаются для дальнейшей обработки на этапе распознавания и принятия решения [3].
Рис. 3. Направление перебора по координате Т
Рис. 4. Оконтуривание единичных областей прямоугольной формы В патенте [4] предложено практическое решение задачи создания системы с повышенной достоверностью определения дальности до заданных объектов за счет селекции объектов по конкретным признакам (движение с определенной
скоростью, размеры, форма и т.д.), т.е. с применением технологии распознавания трехмерного рельефа наблюдаемой сцены. В основе построения системы лежит анализ трехмерного импульсного отклика, принятого многоэлементным дально-мерном фотоприемным устройством, при зондировании пространства коротким лазерным импульсом.
В высокоинформативном распознающем дальномере в качестве излучателя может быть применен твердотельный или инжекционный лазер (длительность импульса 1-5 нс). В качестве ФПУ предлагалось применить 76-анодный микроканальный фотоэлектронный умножитель [4]. Современные технологии позволяют реализовать ^-канальное фотоприемное устройство в виде фотоматрицы с высоким быстродействием, с необходимой чувствительностью и с достаточной разрешающей способностью [5,6,7].
Оптимизация энергетических параметров наносекундных дальномерных систем и их адаптация к случайным условиям работы описаны в работах [8,9].
Выводы: Разработано специализированное программное обеспечение для моделирования и отработки алгоритма распознавания.
Предложенные решения позволяют создать оптоэлектронные системы нового поколения: высокоинформативные дальномеры, измерители реальной высоты до неровных поверхностей, импульсные системы для обнаружения и распознавания объектов, системы управления полетом и коррекции траектории летательных аппаратов.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Легкий В. Н., Топорков В. Д. Лазерные системы ближней локации. Оптоэлектронные датчики. Под ред. В.Н. Легкого. - Новосибирск: Изд-во НГТУ 2002. - 179 с.
2. Бурый Е. В., Зубцов С. А., Савельев С. Б. Использование ультракоротких импульсов в лазерных локационных системах для задач распознавания. - М.: ГОНТИ МГТУ им. Н. Э. Баумана, 1990. -61 с.
3. Моделирование алгоритма измерения профиля рельефа и распознавания объектов в бортовых сканирующих импульсных лазерных дальномерах / В. Н. Легкий, В. А. Шумейко, И. Ю. Баласов // Международная конференция-семинар по микро/нанотехнологиям и электронным приборам EDM'2010. Секция 5. «Оптико-электронные приборы и системы: физика, электроника, применения». - Новосибирск: НГТУ 2010. - С. 390-392.
4. Патент РФ № 22545457 от 20.06.05 г Высокоинформативный распознающий дальномер. Легкий В.Н., Плешакова Е.В.
5. Перспективы применения лавинных фотодиодов в режиме Гейгера в системах двойного назначения / К. В.Сероштанов, А.ГБатурин, С.А.Буднов, С.А.Андреев, В.Н.Легкий // Труды XVII всероссийской научно-технической конференции "Наука. Промышленность. Оборона.» - Новосибирск: НГТУ 2016. - С. 241-245.
6. Филачёв А.М., Таубкин И.И., Тришенков М.А. Современн ое состояние и магистральные направления развития современной фотоэлектроники. -М.: Физматкнига, 2010. - 128 с.
Легкий В. Н., Галун Б. В., Санков О. В. Оптоэлектронные элементы и устройства систем специального назначения. - Новосибирск: Издательство НГТУ 2011. - 455 с. Принципы построения помехоустойчивых миниатюрных лазерных импульсных дальномеров, высотомеров и датчиков для бортовых и транспортных систем / В. Н.Легкий, Б. В. Галун, С. А.
Литвиненко, О. В. Санков, В. А. Шумейко, И. Ю. Баласов, А. О. Башмаков // Оптический журнал. - 2011. - Т 78, №5. - С. 64-69.
© В. Н. Легкий, В. Г. Эдвабник, В. А. Шумейко, С. А. Буднов, 2017
