П.О. Архипов1, М.В. Цуканов2, А.К. Трофименков3

1,2 Орловский филиал ФИЦ «Информатика и управление» РАН (г. Орел, Россия)
3 Академия ФСО России (г. Орел, Россия)
 

Постановка проблемы. Практика создания панорамных изображений из кадров, полученных с камеры квадрокоптера, показывает, что невозможно получить две одинаковые панорамы, для которых метод попиксельной переборки дал бы положительный результат. Возникающие искажения в ходе работы алгоритма склейки исходных снимков в панораму проявляются наличием ложных срабатываний при использовании метода детектирования аномалий и приводят к значительному количеству обнаруженных аномалий типа «шум».

Цель. Совершенствовать существующий метод обнаружения аномалий на разновременных панорамах, поскольку необходим дополнительный анализ найденных аномалий, увеличивающий количество «значимых» аномалий.

Результаты. Исследована возможность применения подхода, основанного на аппарате нечетких множеств. Сделаны выводы о неполноте применяемого ранее метода обнаружения аномалий на разновременных панорамах, вызванные необходимостью минимизации ложных срабатываний. Разработаны новые модели обнаружения аномалий с применением нечетких множеств, показавшие увеличение количества определяемых «значимых» аномалий с фильтрацией аномалий типа «шум». Реализован новый метод фильтрации аномалий, применение которого позволило снизить количество выявляемых аномалий типа «шум» в несколько раз.

Практическая значимость. Реализован новый метод фильтрации аномалий при обработке панорамных изображений, который позволяет дополнительно анализировать найденные аномалии с установлением их типа.

Архипов П.О., Цуканов М.В., Трофименков А.К. Применение нечетких множеств в задаче обнаружения аномалий на сравниваемых панорамах // Системы высокой доступности. 2023. Т. 19. № 2. С. 46−54. DOI: https://doi.org/ 10.18127/j20729472-202302-04

1. Архипов П.О., Трофименков А.К., Цуканов М.В., Носова Н.Ю. Исследование методов детектирования ключевых точек при создании панорамных изображений // Системы и средства информатики, 2022. Т. 32. № 2. С. 92–104. DOI: 10.14357/08696527220209.
2. Архипов П.О., Цуканов М.В. Алгоритмическая модель метода детектирования аномалий при аэрофотосъемке объектов жилищно-коммунального хозяйства // Информационные системы и технологии. 2019. № 6 (116). С. 39–45.
3. Архипов П.О., Цуканов М.В. Алгоритмическая модель обнаружения аномалий на разновременных панорамах // Системы высокой доступности. 2021. Т. 17. № 2. С. 5−10. DOI: 10.18127/j20729472-202102-01.
4. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022615139. Программа для ЭВМ Программная система обнаружения аномалий на разновременных панорамах обследуемой местности (CL_22) / П.О. Архипов, А.В. Колесник, М.В. Цуканов. 2022.
5. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Изд. 3-е, испр. и доп.: Пер. с англ. М.: ТЕХНОСФЕРА. 2012. 1104 с. (Gonzalez, Rafael C; Woods, Richard E. Digital image processing. 3th ed. Upper Saddle River, N. J. :Prentice Hall, 2008. 954 p.).
6. Лаврентьев Е.Б., Кирпа В.Э. Метод попиксельного сравнения и распознавания объектов // Молодой исследователь Дона. 2019. № 6 (21). С. 48–52.
7. Зотин А.Г., Пахирка А.И., Дамов М.В., Савчина Е.И. Улучшение визуального качества изображений, полученных в сложных условиях освещенности на основе инфракрасных данных // Программные продукты и системы. 2016. № 3 (115). С. 109–120.
8. Конышева Л.К., Назаров Д.М. Основы теории нечетких множеств: Учеб. пособие. СПб.: Питер. 2011. 192 с.
9. Асаи К., Ватада Д., Иваи С. и др. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон. / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. М.: Мир. 1993. 368 с.
10. Сырецкий Г.А. Информатика. Фундаментальный курс. Том II. Информационные технологии и системы. СПб.: БХВ-Петербург. 2007. 848 с.
11. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. М.: Мир. 1991. ‒ 568 с. (Jean-Louis Lauriere. Intelligence Artificielle: Resolution de problemes par l'Homme et la machine. Eyrolles. 1987. 473 p.)
12. Trofimenkov A.K., Tsukanov M.V., Nosova N.Y. Modification of an algorithmic model for detecting anomalies on panoramas of different times obtained from unmanned aerial vehicles // Modern informatization problems in simulation and social technologies (MIP-2022’SCT): Proceedings of the XXVII-th International Open Science Conference (Yelm, WA, USA, January 2022). Editor in Chief Dr. Sci., Prof. O. Ja. Kravets. – Yelm, WA, USA: Science Book Publishing House. 2022. P.183–186.