10.14489/vkit.2015.04.pp.009-013

DOI: 10.14489/vkit.2015.04.pp.009-013

Себряков Г. Г., Сошников В. Н., Кикин И. С., Ишутин А. А.
РАСПОЗНАВАНИЕ НАВИГАЦИОННЫХ ОРИЕНТИРОВ НЕОБОРУДОВАННОГО АЭРОДРОМА ДЛЯ НАВИГАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА В РЕЖИМЕ ЗАХОДА НА ПОСАДКУ
(с. 9-13)

Аннотация. Рассмотрены вопросы применения векторного пространства признаков, формируемых из элементов ковариационных мат-риц градиентных функций поля яркости, для распознавания аэродромных навигационных ориентиров (АНО). Процесс визирования АНО может обеспечить высокоточную автоматическую коррекцию инерциальной навигационной системы, используемой для наведения летательного аппарата в заданную зону приземления. Предложен алгоритм распознавания АНО и характеристики обрабатываемых изображений. Получены оценки показателей качества распознавания АНО на полутоновых оптико-электронных изображениях.

Ключевые слова: распознавание; аэродромный навигационный ориентир; ковариационная матрица признаков; анализируемый фрагмент.

Sebryakov G. G., Soshnikov V. N., Kikin I. S., Ishutin A. A.
RECOGNITION OF NAVIGATION REFERENCES OF AN UNEQUIPPED AIRFIELD FOR NAVIGATIONAL SUPPORT OF AIRCRAFT APPROACH
(pp. 9-13)

Abstract. The article examines recognition of airfield navigation references (ANR). Sighting of ANR can provide automatic high-precision adjustment of inertial navigation system used to guide an aircraft to a given landing zone. An algorithm of ANR recognition is described along with analyzed images’ characteristics. The algorithm performs recognition through multiclass detection using a multistage sliding window search inside the input image. First, simple thresholding based on simple gradient features is used to prune the majority of background regions. Then the rest of background regions are efficiently excluded from search with a more complex feature space, which is formed from elements of a covariation matrix built for a set of simple gradient features of a whole search window. A feature vector is then compared by their using Euclidean distance to model feature vectors of background and ANR, which are created at the offline stage of the algorithm. If a feature vector is closer to a background model, it is excluded from search. At the final stage of recognition every remaining candidate window is partitioned into subwindows, for every of which then a feature covariation matrix is built. All elements of such matrices’ set then are combined to form a feature vector for a candidate window, which is then compared to backgound and ANR models of the same dimensionality using Euclidean distance. Evaluation results are presented, namely a ROC-curve built for the considered set of optoelectronic grayscale images of visible band.

Keywords: Recognition; Airfield navigation reference; Feature covariance matrix; Analyzed region.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

Г. Г. Себряков, В. Н. Сошников, И. С. Кикин, А. А. Ишутин (ФГУП «Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем» ГНЦ РФ, Москва) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Eng

G. G. Sebryakov, V. N. Soshnikov, I. S. Kikin, A. A. Ishutin (State Research Institute of Aviation Systems State Scientific Center of Russian Federation, Moscow) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Двухэтапный алгоритм обнаружения и локали-зации наземных объектов в монохромных оптико-электронных системах навигации и наведения летатель-ных аппаратов, основанный на методах оконно-разностных функций и опорных векторов / Г. Г. Себря-ков и др. // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2011. № 2. С. 3 – 8.
2. Алгоритм автоматической классификации эле-ментов оптико-электронных изображений неоднородной группы наземных объектов / Г. Г.Себряков и др. // Вест-ник компьютерных и информационных технологий. 2011. № 9. С. 11 – 17.
3. Алгоритм распознавания объектов на оптико-электронных изображениях наземных сцен, основанный на оценке ковариационных матриц градиентных функ-ций поля яркости / Г. Г.Себряков и др. // Вестник ком-пьютерных и информационных технологий. 2013. № 7. С. 14 – 19.
4. Tuzel O., Porikli F., Meer P. Region Covariance: A Fast Descriptor for Detection and Classification // 9th European Conf. on Computer Vision. Graz. Austria. 2006. V. 2. P. 589 – 600.

Eng

1. Sebriakov G. G., Soshnikov V. N., Kikin I. S., Ishutin A. A. (2011). Two-stage algorithm for automatic detection and locating of ground targets in aircraft optical navigation and guidance systems based on support vector machines and windows-difference functions. Vestnik komp'iuternykh i informatsionnykh tekhnologii, (2), pp. 3-8.
2. Sebriakov G. G., Soshnikov V. N., Kikin I. S., Ishutin A. A. (2011). An algorithm to automatically classify elements of a group of dissimilar ground objects in digital imagery. Vestnik komp'iuternykh i informatsionnykh tekhnologii, (9), pp. 11-17.
3. Sebriakov G. G., Soshnikov V. N., Kikin I. S., Ishutin A. A. (2013). Algorithm for automatic recognition of ground objects in optoelectronic images, based on evaluation of feature covariance matrices built for image gradient func-tions. Vestnik komp'iuternykh i informatsionnykh tekhnologii, (7), pp. 14-19.
4. Tuzel O., Porikli F., Meer P. (2006). Region covari-ance: a fast descriptor for detection and classification. 9th European Conf. on Computer Vision. Graz. Austria. Vol. 2, pp. 589-600.

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа статьи заполните форму:

{jform=1,doi=10.14489/vkit.2015.04.pp.009-013}

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please fill out the form below:

{jform=2,doi=10.14489/vkit.2015.04.pp.009-013}