Научная статья на тему 'Полунатурное моделирование в анализе дискриминационной характеристики видеосенсора с экспоненциальной корреляционной функцией'

Полунатурное моделирование в анализе дискриминационной характеристики видеосенсора с экспоненциальной корреляционной функцией Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

CC BY
84
17
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ВИДЕОСЕНСОР / ПОЛУНАТУРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ / ДИСКРИМИНАТОР / ХАРАКТЕРИСТИКА / РОБОТ / СИСТЕМА / ЭЛЕКТРОННОЕ УСТРОЙСТВО / VIDEO-SENSOR / SEMI-NATURAL MODELLING / DISCRIMINATOR / FEATURE / ROBOT / SYSTEM / ELECTRONIC DEVICE

Аннотация научной статьи по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям, автор научной работы — Герасимов Владимир Павлович, Ковалёв Владимир Данилович, Герасимов Сергей Владимирович, Даржания Александр Юрьевич

Актуальной проблемой является проверка соответствия математических моделей физическим устройствам, построенным по ним. В статье на примере проектирования математической и полунатурной моделей одного канала видеосенсора робото-технической системы (РТС), предназначенной для борьбы с лесными пожарами, показана методика анализа соответствия гипотетической и реальной дискриминационных характеристик проектируемого измерителя. Для математического описания корреляционной функции обрабатываемого изображения в одном канале дискриминатора принята экспоненциальная форма, приведенная в специальной литературе. Изменение параметра «постоянная экспоненты» позволяет описывать изображения различных объектов или изображения одного объекта, но при разных дальностях. С помощью разработанного для полунатурного моделирования имитатора визуальной обстановки (ИВО) задаются реальные изображения различных объектов, с возможностью изменения расстояний до них и ракурса их наблюдения. Предлагаемая методика полунатурного моделирования с применением специально разработанного ИВО позволяет ещё на этапе проектирования, не дожидаясь построения видеосенсора и РТС, без дорогостоящих натурных экспериментов проверить правильность принятой гипотезы и скорректировать базовую математическую модель. При этом сокращаются финансовые затраты и время решения сложных проблем при проектировании видеосенсоров.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям , автор научной работы — Герасимов Владимир Павлович, Ковалёв Владимир Данилович, Герасимов Сергей Владимирович, Даржания Александр Юрьевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Semi-natural modelling in the analysis of the discriminatory characteristics of the image sensor with the exponential correlation function

The actual problem is to check the conformity of mathematical models and physical devices that are built on them. The article on the example of designing of mathematical model of one channel of the visual-sensor of the robotic system, designed to fight forest fires, presented the method of analysis of the compliance of hypothetical and real discriminatory characteristics of the designed measuring device. For the mathematical description of the correlation function of the processed image to channel discriminator is adopted an exponential form, given in the literature. The parameter change «constant of exponent» allows to describe a variety of image objects or images of the same object, but at different distances. Proposed methodic the semi-natural modelling with the use of specially designed SVE allows even at the design stage verify the correctness of the adopted hypothesis. This reduces financial costs and time solutions to complex problems in the design of video-sensor.

Текст научной работы на тему «Полунатурное моделирование в анализе дискриминационной характеристики видеосенсора с экспоненциальной корреляционной функцией»

ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ

НАУКА. ИННОВАЦИИ. ТЕХНОЛОГИИ, №3, 2016

УДК 681.5:621.38 Герасимов В. П. [Gerasimov V.P.], Ковалёв В. Д. [Kovalyov V. D.], Герасимов С. В. [Gerasimov S.V.], Даржания А. Ю. [Darzhanija A. YU.]

ПОЛУНАТУРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В АНАЛИЗЕ ДИСКРИМИНАЦИОННОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВИДЕОСЕНСОРА С ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЙ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ ФУНКЦИЕЙ

Semi-natural modelling in the analysis of the discriminatory characteristics of the image sensor with the exponential correlation function

Актуальной проблемой является проверка соответствия математических моделей физическим устройствам, построенным по ним. В статье на примере проектирования математической и полунатурной моделей одного канала видеосенсора робото-технической системы (РТС), предназначенной для борьбы с лесными пожарами, показана методика анализа соответствия гипотетической и реальной дискриминационных характеристик проектируемого измерителя. Для математического описания корреляционной функции обрабатываемого изображения в одном канале дискриминатора принята экспоненциальная форма, приведенная в специальной литературе. Изменение параметра - «постоянная экспоненты» позволяет описывать изображения различных объектов или изображения одного объекта, но при разных дальностях. С помощью разработанного для полунатурного моделирования имитатора визуальной обстановки (ИБО) задаются реальные изображения различных объектов, с возможностью изменения расстояний до них и ракурса их наблюдения. Предлагаемая методика полунатурного моделирования с применением специально разработанного ИБО позволяет ещё на этапе проектирования, не дожидаясь построения видеосенсора и РТС, без дорогостоящих натурных экспериментов проверить правильность принятой гипотезы и скорректировать базовую математическую модель. При этом сокращаются финансовые затраты и время решения сложных проблем при проектировании видеосенсоров.

Ключевые слова: Видеосенсор, полунатурное моделирование, дискриминатор, характеристика, робот, система, электронное устройство.

Abstract: The actual problem is to check the conformity of mathematical models and physical devices that are built on them. The article on the example of designing of mathematical model of one channel of the visual-sensor of the robotic system, designed to fight forest fires, presented the method of analysis of the compliance of hypothetical and real discriminatory characteristics of the designed measuring device. For the mathematical description of the correlation function of the processed image to channel discriminator is adopted an exponential form, given in the literature. The parameter change - «constant of exponent» allows to describe a variety of image objects or images of the same object, but at different distances. Proposed methodic the semi-natural modelling with the use of specially designed SVE allows even at the design stage verify the correctness of the adopted hypothesis. This reduces financial costs and time solutions to complex problems in the design of video-sensor.

Key words: Video-sensor, semi-natural modelling, discriminator, feature, robot, system, electronic device.

Осенью 2015 года президенты и главы правительств почти полутора сотен государств собрались в Париже на экологической конференции, чтобы обсудить климатические изменения, вызванные деятельностью человека.

Одним из проявлений этого влияния на природу оказались пожары, уничтожающие не только лесные массивы, но и населённые пункты практически на всех континентах. Руководители государств рассматривали стратегические вопросы, а тактические решения принимают инженеры - в данном направлении можно предложить применение робототехничес-ких систем - беспилотных летательных аппаратов (БЛА) и средств пожаротушения (БСПТ) для разведки, автоматического обнаружения, сопровождения и ликвидации очагов возгорания. Выполнять указанные функции БЛА и БСПТ смогут с помощью бортовых видеосенсоров, функционирующих. как в видимой, так и «тепловой» областях спектра [1,2].

В состав бортовых визиров - видеосенсоров, автоматически сопровождающих объекты слежения, входят электронные системы, вычисляющие рассогласование измерением корреляционных функций (КФ) эталонных и текущих изображений очагов возгораний, а также оптико-механические (ОМС), отрабатывающие его. Такие видеосенсоры отличаются высокой помехозащищенностью, причём наименьшими требованиями к ресурсам компьютеров выделяются дискриминаторы, реализующие дифференциальный метод вычисления рассогласования между эталонным и текущим направлениями линии визирования (ЛВ) [3, 4]. Известно, что КФ изображения подстилающей поверхности, формируемого бортовой видеосистемой БЛА и БСПТ, например, телевизионной [5] - носит экспоненциальный характер (рис. 1).

К(Х) = е^|х|.

(1)

где а -

постоянная экспоненты, зависящая от условии применения бортового видеосенсора, например, рисунок 1 иллюстрирует КФ различных видов подстилающей поверхности, характеризуемых параметрами ар . а2, а3.

ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ

Полунатурное моделирование в анализе дискриминационной характеристики.

Ш

1,0000

0,8000 V

0,6000 \\ к

0,4000 X

0,2000

0,0000 X

0,3 0,6 0,9 1,2 1,5 1,8 2,1 2,4 2,7 3,0

а| = 1,5 а2 = 2,5 а.з = 3,5

Рис. 1. Экспоненциальный характер КФ телевизионной

системы ЛА.

Указанную особенность следует учитывать при разработке бортовых видеосенсоров и, в особенности для БЛА и БСПТ, так как в автоматических системах требования к точности вычислений к измерителю несравнимо выше, чем в автоматизированных, где погрешности измерения рассогласований может скорректировать оператор.

Ресурсы, имеющиеся у бортовых управляющих компьютеров - контроллеров, предъявляют повышенные требования к реализуемым ими алгоритмам: по занимаемому объёму памяти, быстродействию и т.п. Этим требованиям отвечает дифференциальный метод вычисления рассогласований между эталонным и требуемым положениями линии визирования.

0,5000

0,0000

-0,5000

-1,0000

-1,2 -0,9 -0,6 -0,3 0,0 0,3 0,6 0,9 1,2 1,5 —»- К (Х-А)

Рис. 2. Экспоненциальные КФ - К(Х + Д), К(Х - Д), нелинейная и

линейная дискриминационные характеристики D(X) видеосенсора Л А/

С учетом (1) эталонные экспоненциальные КФ К(Х - А), К( X + А) и формируемая ими дискриминационная характеристика (ДХ) О(Х) при реализации дифференциального метода аналитически и графически описываются следующим образом (рис. 2).

К (X - А) = е^|хЛ

К(Х +А) = е^х+Д1, (3)

Б(Х) = К (X - А) - К (X + А) = е^х-д1 - е^х+А1

что после нормирования аргумента с точностью до коэффициента 2/е" описывается гиперболическим синусом:

пШ-^Ш

V А/ е°

(4)

Обычно при построении ДХ их линеаризуют и рассогласование в таких видеосенсорах вычисляется при гипотезе её линейности. Из (4) легко получить аналитическое выражение ошибки определения рассогласования дискриминатором, настроенным на линейную ДХ, и вызванной неучетом экспоненциального характера корреляционной функции бортового контроллера:

8= ~ -

2 БЬ

(т)

А еа (5)

При определении особенностей дискриминационных характеристик одномерного дифференциального видеосенсора с экспоненциальной корреляционной функцией анализировалась дискриминационная характеристика О (а. X, А) [6, 7, 8] с параметрами:

— постоянная экспоненты а = 1 (в дальнейшем полученные результаты можно будет сравнивать с решениями, полученными при а < 1 или а > 1);

— рассогласование (аргумент) Ъ е {-3 ... 3}, так как

[)(1. X > 3, 0) < 0,05, что с 5%-й погрешностью можно считать нулевым значением и поведение экспоненциальной функции за указанными пределами для изучаемой проблемы интереса не представляет;

отсчеты К ¡0 ... I. ¡.

где Ь — максимальный номер отсчета;

— фиксированный сдвиг А = 1,5 от1 (в этом случае апертура дискриминационной характеристики на отрезке

[-А ... +А] равна 2А = За" ')•

Алгоритм построения дискриминационной характеристики одномерного дифференциального коррелятора с экспоненциальной корреляционной функцией в табличном процессоре MS Excel выглядит следующим образом:

— математическое описание корреляционной функции,

— задание значений параметров а, А и количества отсчетов п,

— вычисление i-x значений аргумента X,

— вычисление значений корреляционной функции, смещенной на +А,

— вычисление значений корреляционной функции, смещенной на —А,

— вычисление значений дискриминационной характеристики D(X . \).

— расчет линеаризованной дискриминационной характеристики Dm (ХрД),

— нормирование корреляционных функций и дискриминационных характеристик.

Анализ полученных результатов и сравнение дискриминационной характеристики, сформированной разностью смещенных на ±А корреляционных функций, с линеаризованной ДХ (см. рис. 2) приводит к выводу о нелинейности рабочего участка реальной дискриминационной характеристики при X е [—1,5 ... 1,5].

ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ

Полунатурное моделирование в анализе дискриминационной характеристики.

Следовательно, для построения коррелятора, толерантного к изменению условий применения, выражающихся в изменении параметра а, представляют интерес следующие проблемы:

— формализация рабочего участка дискриминационной характеристики;

— выяснение влияния параметров а и А на точность определения рассогласования коррелятором;

— минимизация ошибки вычисления рассогласования оптимизацией соотношения параметров а и А.

Компьютерный анализ ошибки вычисления рассогласования в различных условиях (5) позволил предложить адаптивный алгоритм определения рассогласования дифференциальным коррелятором в видеосенсоре БЛА и БСПТ:

1. В зависимости от условий применения бортового видеосенсора БЛА и БСПТ вычисляется значение коэффициента а.

2. Определяется значение 5.

3. Вычисляется максимальное значение дискриминационной характеристики в данных условиях боевого применения - получаемое при \ = 1.

4. Для построения дискриминационной характеристики производится нормализация

Бортовой видеосенсор

Рис. 3.

Структурная схема имитации визуальной обстановки для электронной системы видеосенсора.

5. После построения дискриминационной характеристики значение рассогласования вычисляется следующим

образом:

где с1 1 - функция обратная а(д).

ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ

Полунатурное моделирование в анализе дискриминационной характеристики.

Для верификации математической модели видеосенсора и анализа влияния параметров реальной дискриминационной характеристики на ошибку вычисления рассогласования предлагается разработать и создать коллиматор - имитатор визуальной обстановки (ИВО), позволяющий формировать для обработки в электронном устройстве - видеосенсоре изображения различных очагов возгорания, учитываемых параметром а, структурная схема которого, при совмещении с бортовым видеосенсором, приведена на рисунке 3.

Поэтому исследование влияния погрешностей формируемых электронной системой видеосенсора, вызванных отличием реальной ДХ от идеализированной, является актуальной задачей.

Качество сопровождения видеосенсором очага возгорания улучшится, если компенсировать в процессе вычисления рассогласования в электронной системе методической ошибки при её отработке в ОМС.

Достижение данной цели возможно уточнением гипотетической модели, реализуемой в электронном устройстве, учётом параметра а и внесением его значения в алгоритм, реализуемый электронным видеосенсором.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Герасимов В.П., Ковалёв В.Д., Закревский А.Б. Беспилотные летательные аппараты в борьбе с пожарами / Материалы Международной НПК «Актуальные проблемы безопасности жизнедеятельности и защиты населения и территорий в чрезвычайных ситуациях». Ставрополь: CK ГТУ, 2012, С. 95-98

2. Герасимов В.П., Ковалёв В.Д., Закревский А.Б. Информационные технологии в борьбе с пожарами с помощью беспилотных летательных аппаратов / Информационные системы и технологии как фактор развития экономики региона: Сб. материалов II Международной НПК. Ставрополь: Агрус, 2013, С. 21-25

3. Мелик-Шехназаров A.M., Маркатун М.Г. Цифровые измерительные системы корреляционного типа. М.: Энергоиздат, 1985. 128 с.

4. Герасимов В.П., Даржания А.Ю., Ковалёв В.Д. Особенности обработки видеоинформации в корреляторе БПЛА. Вестник Северо-Кавказского федерального университета. 2014. № 4 (43).

5. Барсуков Ф.И., Величкин А.И. Телевизионные системы летательных аппаратов. М.: Советское радио, 1979.

6. Герасимов В,П., Ушакова Т.Н., Ковалёв В.Д. Математическое моделирование исходных данных, для алгоритма слежения в видеовизире / Сб. «Производственные, инновационные и информационные проблемы развития региона». Ставрополь: Ст-ГАУ, 2014.

7. Герасимов В.П., Даржания А.Ю., Ковалёв В.Д. Построение математической модели одномерного дифференциального коррелятора. Вестник Северо-Кавказского федерального университета. 2014. №2(47).

8. Герасимов В.П., Журавлёв A.B. Компьютерное моделирование для ТВ-визира кормоуборочного комбайна // Сб. научн. статей по материалам VI Международной НПК «Модели управления производством и совершенствование информационных технологий». Ставрополь, СтГАУ, 2010, с. 121-125.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.