Добрый день. Отличная и познавательная статья, спасибо автору.
Помните, каково это - крутить искру в летнюю ночь? Если держать ее неподвижно, огонь потрескивает и рассыпается искрами, но стоит покрутить ее, и свет расплывается, превращаясь в линию, отслеживающую каждый ваш виток и зазубрину.
Новая запатентованная программная система, разработанная в Национальной лаборатории Сандия, может находить кривые движения в потоковом видео и изображениях со спутников, беспилотников и камер дальнего наблюдения и превращать их в сигналы для поиска и отслеживания движущихся объектов размером до одного пикселя. По словам разработчиков, эта система может повысить эффективность любых приложений дистанционного зондирования.
"Возможность отслеживания каждого пикселя на расстоянии имеет большое значение, и это является постоянной и сложной проблемой", - говорит Тянь Ма, специалист по информатике и один из разработчиков системы. Например, для систем видеонаблюдения за объектами физической безопасности чем дальше вы можете обнаружить возможную угрозу, тем больше времени у вас есть для подготовки и реагирования". Зачастую наибольшую сложность представляет тот простой факт, что когда объекты находятся на большом расстоянии от датчиков, их размеры, естественно, кажутся гораздо меньше. Чувствительность сенсоров снижается по мере увеличения расстояния до цели".
Ма и Роберт Андерсон начали работу над многокадровой системой обнаружения движущихся объектов в 2015 году в качестве проекта по направлению исследований и разработок лаборатории Sandia. Статья о MMODS была недавно опубликована в журнале Sensors.
Обнаружение одного движущегося пикселя в море из 10 миллионов
По словам Ма, возможности обнаружения объектов с помощью систем дистанционного зондирования обычно ограничиваются тем, что можно увидеть в одном видеокадре, в то время как в MMODS используется новый многокадровый метод, позволяющий обнаруживать небольшие объекты в условиях плохой видимости. На компьютерную станцию поступают потоки изображений с различных датчиков, и MMODS обрабатывает их с помощью фильтра покадрово в режиме реального времени. Алгоритм находит движение в видеокадрах и преобразует его в целевые сигналы, которые можно коррелировать и затем интегрировать в набор последовательностей видеокадров.
Этот процесс улучшает соотношение сигнал/шум или общее качество изображения, поскольку сигнал движущейся цели может быть скоррелирован во времени и постоянно возрастает, в то время как движение фонового шума, например ветра, отфильтровывается, поскольку движется беспорядочно и не коррелирует.
До того как MMODS была применена для улучшения качества дистанционного зондирования, Ма и Андерсон продемонстрировали ее эффективность на смоделированных данных с целевыми объектами размером до одного пикселя с отношением сигнал/шум, близким к 1:1, т.е. нет различия между сигналом и шумом.
Такие объекты обычно не обнаруживаются ни человеческим глазом, ни сенсорами. Вероятность обнаружения движущегося объекта базовой детекторной системой составляла 30%. При добавлении к ней MMODS вероятность обнаружения составила 90% без увеличения числа ложных срабатываний.
В другой демонстрации исследователи использовали MMODS для обнаружения движущихся объектов по данным, полученным в реальном времени с помощью удаленной камеры на вершине горы Сандия. Не имея предварительных знаний о дорогах Альбукерке, MMODS обнаружила транспортные средства, движущиеся по городу.
"Учитывая, что современная видеокамера имеет около 10 млн. пикселей, возможность обнаруживать и отслеживать один пиксель за раз - это серьезное достижение в технологии компьютерного зрения", - сказал Ма. "Доказано, что MMODS повышает чувствительность современных систем обнаружения на 200-500% и работает для быстро- и медленно движущихся объектов даже в условиях плохой видимости".