CC BY
73
УДК 004.032.26 DOI: 10.24412/2071-6168-2021-5-329-334
ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ В ОПТИКОЭЛЕКТРОННЫХ СИСТЕМАХ ОБНАРУЖЕНИЯ И НАВЕДЕНИЯ
Ф.Д. Аристархов, Е.В. Воробьев, С.С. Мазлов, А.А. Бондарай, А.А. Елистратов
В статье поднимается вопрос о перспективах применения технического зрения в разведывательных и наблюдательных системах вооруженных сил. Рассмотрена задача распознавания подвижной цели и представлено решение техническое задачи с анализом полученных результатов.
Ключевые слова: техническое зрение, нейронные сети, оптикоэлектронные системы, системы обнаружения.
В настоящее время значительную роль в борьбе с военной техникой противника имеют образцы высокоточного оружия, к которым стоит отнести противотанковые ракетные комплексы (ПТРК) и комплексы высокоточных боеприпасов (ВТБ). Их применение требует изначального обнаружения цели и последующего слежения за ней.
Существует несколько способов решения поставленной задачи. В технике наиболее широко распространено обнаружение объектов посредством радиолокации, лазерного, инфракрасного и ультрафиолетового облучений. Внешний вид таких комплексов представлен на рис. 1. Указанные методы, обеспечивая достаточную точность обнаружения, обладают рядом недостатков. Так, применение радиолокации для обнаружения наземных целей затруднено в связи с большим влиянием подстилающей поверхности и предметов окружающей среды (деревья, строения, городская застройка). Обнаружение техники с помощью ультрафиолетового, инфракрасного или лазерного лучей подвергает наводящий комплекс опасности. Это связано с развитием современных средств радиоэлектронной борьбы, которые позволяют подсвечиваемой технике обнаруживать на себе наводящий луч и определять источник его излучения.
Рис. 1. Внешний вид комплексов обнаружения и наведения
Исключить рассмотренные недостатки позволяет применение оптикоэлектрон-ных систем (ОЭС) обнаружения и наведения, в состав которых входят стационарные системы видеонаблюдения. Однако их использование требует внимательной обработки поступающего потока видеоинформации, для чего обычно прибегают к помощи операторов. Внедрение в техническую систему человека порождает ряд негативных последствий, наиболее значительными из которых являются ограниченные возможности человеческого зрения, его внимательность и скорость реакции.
329
Обеспечить обработку большого объема видеоинформации позволит применение в ОЭС обнаружения и наведения современных достижений в области технического зрения. Техническое зрение представляет собой комплекс аппаратных и программных средств для распознавания и классификации объектов. Оно широко распространено в гражданской сфере деятельности. К областям применения можно отнести охранные и наблюдательные посты, системы классификации и сортировки товаров, системы медицинского контроля (например, бесконтактный замер температуры в аэропортах), распознавание лиц в фотокамерах, системы автоуправления в автомобилях и т.д. Перспективы применения искусственного интеллекта и технического зрения в вооруженных силах к настоящему моменту подробно описаны в целом ряде статей [1, 2, 3].
Рассмотрим простейшую практическую задачу обнаружения и слежения за бронированной техникой с применением технического зрения. Наблюдаемая цель представляет собой радиоуправляемую модель танка Т-34-85, выполненную в масштабе 1:16, внешний вид которой соответствует облику оригинальной машины и изображен на рис. 2.
Рис. 2. Внешний вид наблюдаемой цели
Движение наблюдаемой цели происходит в области видимости ОЭС, что обеспечивает постоянное нахождение цели в кадре. Потоки видеоинформации поступают на ЭВМ и являются исходными данными для программы технического зрения. Образец картинки, поступающей на вход программе представлен на рис. 3.
Рис. 3. Информация, поступающая на вход программы технического зрения
В основе реализации технического зрения, применительно к системам слежения, лежит использование искусственных нейронных сетей (ИНС). ИНС представляет собой алгоритмизированную математическую модель, обладающую возможностью самообучения. Данная способность позволяет ИНС самостоятельно изменять собствен-
330
ный алгоритм обработки входных данных на основании результатов вычислений, произведенных ранее. Для обработки видеоинформации применяют сверточные нейронные сети. В нашем случае архитектура сети представляет собой нейронную сеть U-net с добавлением алгоритмов локализации объектов. Структура используемой нейронной сети представлена на рис. 4.
( 1пр1Й |
2>!480х640«1
сопу20
кегле! <3*3*1*32) I Ыэ5 (32>
кегпе| <1«1«32яб4> Ыа« <ел>
Рис. 4. Структура используемой нейронной сети
Адекватность результатов работы ИНС требует ее предварительного обучения. В рамках поставленной задачи было принято решение о создании синтетической базы данных. Для этого был создан массив фотографий, на которых модель танка снята с разных ракурсов при различных условиях освещенности. На основании полученного массива данных путем совмещения контура цели с различным окружающим фоном и нанесения черно-белого фильтра была сформирована обучающая выборка. Пример обучающего файла представлен на рис. 5.
По результатам обучения ИНС были вычислены весовые коэффициенты в синапсах. Полученные результаты были занесены в итоговую нейронную сеть, что позволило запустить алгоритм автоматизированной обработки видеоинформации.
Работа технического зрения сопровождается выводом цветной картины обзора ОЭС с выделением наблюдаемой цели в случае ее обнаружения. Пример выходной информации, получаемой в результате обработки изображения нейронной сетью, приведен на рис. 6.
Рис. 5. Обучающий графический файл
Рис. 6. Результат обнаружения образца ВВСТ посредством ИНС
Применение технического зрения в вопросе обнаружения и наблюдения за целью позволило автоматизировать данный процесс и свести человеческий фактор к минимуму. Система с 95 % точностью указывает наличие и нахождение цели в поле зрения камеры. Однако неподвижность камер влечет за собой ограниченный угол обзора. Разработка системы подвижных камер позволила бы решить эту проблему и создать полностью автоматизированный комплекс по обнаружению цели с последующим слежением за ней. Применение подобного комплекса позволит командирам наблюдательных пунктов быстро получать информацию об окружающей обстановке и своевременно принимать меры по борьбе с обнаруженной целью.
Список литературы
1. Буренок В.М., Дурнев Р.А., Крюков К.Ю. Разумное вооружение: будущее искусственного интеллекта в военном деле // Вооружение и экономика. 2018. №1(43). С. 4 - 13.
2. Озеров А.В. Применение технологий искусственного интеллекта в целях планирования боевых действий группировки авиации // Воздушно-космические силы. Теория и практика. 2019. №9. С. 21 - 26.
3. Жабин И.П., Гордеев В.Н., Емельянов А.В. Применение нейросетевых технологий для автоматизации распознавания воздушных объектов // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2015. Вып. 2. С. 98 - 103.
Аристархов Федор Дмитриевич, старший оператор, era_1@mil.ru, Россия, Анапа, ФГАУ«ВИТ«ЭРА»,
Воробьев Евгений Владиславович, младший научный сотрудник, era_1@mil.ru, Россия, Анапа, ФГАУ «ВИТ«ЭРА»,
Мазлов Сергей Сергеевич, старший оператор, era_1@mil.ru, Россия, Анапа, ФГАУ «ВИТ «ЭРА»,
Бондарай Александр Александрович, старший оператор, era_1@mil.ru, Россия, Анапа, ФГАУ «ВИТ «ЭРА »,
Елистратов Антон Александрович, старший оператор, era_1@mil.ru, Россия, Анапа, ФГАУ «ВИТ «ЭРА »
USING OF TECHNICAL SIGHT IN LOCATING AND AIMING OPTYCAL ELECTRONIC SYSTEMS
F.D. Aristarkhov, E.V. Vorobyov, S.S. Mazlov, A.A. Bondaray, A.A. Elistratov
The state of using technical sight in military reckoning and locating systems is reviewed in the article. Explored a task of locating a moving target and showed a solution with an analysis of the results.
Key words: technical sight, neural nets, optical electronic systems, locating
systems.
Aristarkhov Fedor Dmitrievich, senior operator, era_1@mil.ru, Russia, Anapa, FGAU «MIT «ERA»,
Vorobyov Evgeny Vladislavovich, junior researcher, era_1@mil.ru, Russia, Anapa, FGAU «MIT «ERA»,
Mazlov Sergey Sergeevich, senior operator, era_1@mil.ru, Russia, Anapa, FGAU «MIT «ERA»,
Bondaray Alexandr Alexandrovich, senior operator, era_1@mil.ru, Russia, Anapa, FGAU «MIT «ERA»,
Elistratov Anton Alexandrovich, senior operator, era_1@mil.ru, Russia, Anapa, FGAU «MIT «ERA»
