А.А. Куликов1

1 МИРЭА – Российский технологический университет (Москва, Россия)

1 Финансовый университет при правительстве РФ (Москва, Россия)

Постановка проблемы. В настоящее время не существует простого метода для восстановления 3D‑объекта по смещениям точек, но возможно применение комбинированных методов. Для решения этой проблемы разработан алгоритм видеомониторинга (ВМ), который необходим для поиска в видеопотоке в онлайн-режиме отдельных кадров. Алгоритм ВМ использует сочетание методов для оценки положения точки и решения проблемы восстановления 3D‑объекта.

Цель. Разработать алгоритм видеомониторинга, осуществляющий поиск в видеопотоке в онлайн-режиме отдельных кадров и расчет величины преобразования для обучения локальных детекторов модели.

Результаты. Для модели репринта объектов на изображении [1] разработан алгоритм ВМ, необходимый для поиска в видеопотоке в онлайн-режиме отдельных кадров и расчета величины преобразования для обучения локальных детекторов (ЛД) модели [2]. Показано, что при использовании алгоритма ВМ без каких-либо существенных изменений возникает проблема восприятия окна (диафрагмы), вследствие чего при определении смещений точек допускаются ошибки. Отмечено, что основная функция мониторинга – поддержание одинаковости нужных фрагментов, при этом два участка заметности в распложенных рядом кадрах видеопотока в онлайн-режиме связаны общим оптическим потоком. Предложены эвристические методы для обработки подобных случаев. Предложено расширение алгоритма ВМ с помощью построения 3D‑карты признаков. Отмечено, что алгоритм ВМ использует комбинацию разных методов для оценки положения точки и реализован в виде разработанной программы для ПК.

Практическая значимость. Полученный результат будет полезен при восстановлении 3D‑объекта по смещениям точек.

Куликов А.А. Алгоритм видеомониторинга для модели репринта объектов на изображении // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2022. Т. 20. № 4. С. 54−59. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700814-202204-06

1. Куликов А.А. Модель репринта объекта на изображении // РТЖ МИРЭА. 2020. 8(3) :7−13.
2. Куликов А.А. Структура локального детектора модели репринта объекта на изображении // РТЖ МИРЭА. 2021. 9(5). 7−13.
3. Аппроксимации рядом Тейлора. https://lib.qrz.ru/node/12887 (2022).
4. Вычисление оптического потока методом Лукаса-Канаде. Теория. https://habr.com/ru/post/169055/ (2022).
5. Подробное объяснение угла Харриса. https://russianblogs.com/article/6004187965/ (2022).
6. Детекторы углов. https://habr.com/ru/post/244541/ (2022).
7. Morgan Kaufmann. The Art and Science of Digital Compositing. Изд. 2-е. RON BRINKMANN. 2008.
8. Смирнов К.В. Оценка и визуализация оптического потока в задачах обработки изображений. Магистерская диссертация. 2016.
9. Цветков А.А., Шорох Д.К., Зубарева М.Г. Алгоритмы распознавания объектов. 2016.
10. Чернов Т.С. Математические модели и алгоритмы оценки качества изображений в системах оптического распознавания. Дисс … к.т.н. М. 2018.