Распознавание объекта тепловизионными средствами наблюдения Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

УДК 681.518.3

Лопин А.В. , Муратов А.В., Макаров О.Ю.

ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТА ТЕПЛОВИЗИОННЫМИ СРЕДСТВАМИ НАБЛЮДЕНИЯ

Аннотация. В статье рассматривается способ распознания объекта тепловизионными средствами наблюдения.

Ключевые слова: эталонный образ, вектор признаков, функция ходства.

Применение тепловизионных средств наблюдения является эффективным способом обнаружения и распознавания различных объектов, однако, требующего решения отдельных методических вопросов в конкретных областях применения. Непосредственным решением методических задач в области распознавания объектов с помощью тепловизионных средств является выявление картины характерного для конкретного типа объекта распределения температуры по его поверхности. Одним из направлений методов распознавания является сличение исследуемого образа с эталонным на основе сравнения их системы признаков, объединенные в так называемые векторы признаков. На основе статистики результатов тепловизионных измерений объектов в состав вектора признаков Pj могут быть включены такие геометрические и энергетические параметры, как относительные координаты энергетических центров излучения в прямоугольной системе координат (Xji,Yji) и энергетические параметры в виде значения радиационной температуры соответствующего центра излучения Tjk . В качестве энергетического центра излучения выступает отдельно взятый локальный источник теплового излучения расположенный на поверхности объекта. Графическая схема получения составных элементов вектора признаков представлена на рис. 1

Рисунок 1 Графическое представление элемента вектора признаков

Сам процесс распознавания объекта сводится к трех этапному процессу, включающему непосредственное получение тепловизионного изображения объекта, нахождение эталонного образа из библиотеки и сличение исследуемого тепловизионного изображения с эталоном с целью выработки заключения о степени соответствия исследуемого и эталонного изображений. Формализация второго и третьего этапа тепловизионной диагностики может быть осуществлена с применением общей теории распознавания. Для реализации процесса формализации наиболее привлекательными выглядят модели, основанные на эвристических методах описания процессов распознавания объектов в части выбора вторичных признаков и синтеза алгоритма распознавания. В этих методах за основу берутся интуиция и опыт человека, содержащие принципы перечисления членов класса и общности свойств [1,2]. В результате эвристически предлагается некоторое метрическое пространство векторов признаков распознавания объектов. Метрика этого пространства (часто евклидова) используется в качестве меры различимости объектов. При этом, если пространство векторов признаков выбрано удачно, то его метрика при использовании некоторой монотонной функции (например, функции распределения вероятностей стандартной нормальной величины) может обеспечить приемлемую точность оценки вероятности правильного попарного различения объектов и, соответственно, вероятности распознавания объектов некоторого класса.

На основе совокупности векторов признаков Pj формируется библиотека эталонных образов объектов, в рамках которой осуществляется последующее распознавание.

Непосредственно процесс распознавания проводится применительно к следующему алгоритму.

Во-первых, находятся значения евклидовых расстояний dj элементов векторов признаков из библиотеки эталонных и исследуемых образов объектов, рассчитываемые по формуле[1]:

dj (PjM) =

Ж • P

2

m

q

(1)

где j - номер объекта в библиотеке образов, g- количество элементов вектора признаков объекта, p jq - q-й элемент вектора признаков P j из библиотеки образов, m q- q-й элемент вектор признаков наблюдаемого объекта, Wq - весовой коэффициент q-го элемента вектора признаков объекта, удовлетворяющий условию = 1 .

На основе минимальных значений dj идентифицируется наиболее близкий образ из библиотеки эталонных образов.

Во-вторых, для наиболее близкого из эталонных образов и исследуемого объекта рассчитывается функции сходства S, по Кульжинскому вида [1]:

n - A

(2)

где А - число случаев, когда наблюдаемый объект обладает признаками, аналогичными объекту из библиотеки образов, n-суммарное количество элементов признаков.

Аналогичность или совпадение признаков наблюдаемого и эталонного из библиотеки образов объектов определяется на основе совпадения численных значений признаков с учётом заданных величин доверительного интервала. Учитывая, что в вектор признаков входят координаты энергетических центров излучения (Xji,Yji) и энергетические параметры в виде значения радиационной температуры соответствующего центра излучения Tjk. При этом, энергетические параметры должны описываться некоторыми интервальными характеристиками, например доверительными интервалами, наличие которых обусловлено «размытием» энергетических центров теплового излучения и возможному влиянию сезонного аспекта. Сделать оценки, определяющие численные значения доверительных интервалов элементов вектора признаков распознавания, можно на основе статистических исследований тепловых образов объектов.

При этом, следует заметить, что функция сходства (2), изменяется в пределах от нуля до бесконечности и достаточно чувствительна к сходству двух предъявлений [1], а также учитывая результаты статистической теории решения задач различения пространственно-протяжённых объектов [3] расчет вероятности распознавания объектов Рр при использовании функций сходства S можно осуществить по формуле

1 5

Pp = J^ J eXP(—72)* . (3)

» ^ —да

Выбор предложенного методического подхода для распознавания объектов по их тепловизионным изображениям определяется его простотой и достаточной точностью. Применение эвристических методов распознавания объектов по сравнению со статистическими менее трудоёмки как в подготовке исходных данных, так и в проведении последующих расчётов с применением ЭВМ при достаточно низкой погрешности. Использование предложенного методического подхода может служить основой для разработки средств предназначенных для проведения операций автоматического распознавания объектов.

ЛИТЕРАТУРА

1. А. Фор Восприятие и распознавание образов. - М.: Машиностроение, 1989

2. Дж.Ту, Р. Гонсалес Принципы распознавания образов. -М.: Мир ,1978.

3. Н.Ф. Кощавцев и др. Связь вероятности опознавания объектов простейшей формы с параметрами прибора наблюдения. М.: Труды МЭИ.-Светотехника.-1979.-вып.123

4. Информационные технологии проектирования РЭС. Единое информационное пространство предприятия : учеб. пособие / В. Б. Алмаметов, В. Я. Баннов, И. И. Кочегаров. - Пенза : Изд-во

ПГУ, 2013. - 108 с.