Д.А. Рощин ¹ 

1 ФГБУ «3 ЦНИИ» Минобороны России (Москва, Россия)

Постановка проблемы. Обнаружение оптико-электронным устройством визирной цели в безотражательном режиме возможно только на основе визуальных признаков [6]. При этом снижается вероятность ее обнаружения сквозь ветки, листья и другие преграды, частично перекрывающих визирную цель. Также возможно обнаружение «ложных» визирных целей – объектов со схожими визуальными признаками. Все это обуславливает необходимость решения задачи, направленной на повышение вероятности обнаружения визирных целей в безотражательном режиме.

Цель. Выявить наиболее существенные визуальные признаки визирной цели, способствующие снижению вероятности ложных распознаваний оптико-электронным устройством посторонних объектов со схожими признаками.

Результаты. Представлены результаты исследований визуальных признаков визирной цели (цвет, форма и частота мигания визирной цели) и проведена оценка их влияния на вероятность обнаружения цели оптико-электронным устройством.  Практическая значимость. Совокупность рассмотренных визуальных признаков обеспечивает высокую вероятность обнаружения визирной цели даже в условиях недостаточной видимости и способствует увеличению дальности ее обнаружения.

Рощин Д.А. Оценка влияния визуальных признаков визирной цели на вероятность обнаружения оптикоэлектронным устройством // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2021. Т. 19. № 1.  С. 5−13. DOI: 10.18127/j20700814-202101-01

1. Виноградов А.В., Войтенко А.В. Современные технологии геодезических изысканий: Учеб. пособие. Омск: СибАДИ. 2012. 111 с.
2. Mao J., Nindl D. Surveying Reflectors – White Paper Characteristics and Influences. Switzerland: Leica Geosystems AG. 2009. URL:         https://w3.leica-geosystems.com/downloads123/zz/accessory/accessories/white-tech-paper/white%20paper%20surveying% 20reflectors_en.pdf (дата обращения: 24.12.2020).
3. Климков Ю.М., Хорошев М.В. Лазерная техника: учебное пособие. М.: МИИГАиК. 2014. 143 с.
4. Карасик В.Е. Анализ возможности повышения помехоустойчвости лазерных локационных систем, использующих эффект световозвращения при обнаружении скрытой камеры видеонаблюдения // Электромагнитные волны и электронные системы. 2014. № 6. С. 54−59.
5. Владимирова М.Р., Алейникова И.Ю., Калинина И.В. Автоматизация топографических съемок. Часть I. Работа с электронным тахеометром: учебно-методическое пособие. М.: МИИГАиК. 2018. 36 с.
6. Song Y., Fan R., Huang S., et al. A three-stage real-time detector for traffic signs in large panoramas // Computational Visual Media. 2019. № 5. P. 403−416. DOI: 10.1007/s41095-019-0152-1.
7. Stubendek A, Karacs K. et al. Shape Recognition Based on Projected Edges and Global Statistical Features // Mathematical Problems in Engineering. 2018. Article ID 4763050. 18 p. DOI: 10.1155/2018/4763050.
8. Houser K., Mossman M., Smet K. Color Rendering and Its Applications in Lighting // LEUKOS. 2016. № 12. P. 7−26.  DOI: 10.1080/15502724.2014.989802.
9. Рощин Д.А. Методика применения систем технического зрения для бесконтактных измерений параметров объектов на примере воздушной разведки // Прикладная информатика. 2017. № 5. С. 107–121.
10. Бокшанский В.Б., Бондаренко Д.А., Вязовых М.В и др. Лазерные приборы и методы измерения дальности: Учеб. пособие. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2012. 92 с.
11. Gander W., Golub G. H., Strebel R. Least-squares fitting of circles and ellipses // BIT. 1994. V. 34. № 4. P. 558–578.  DOI: 10.1007/BF01934268.