СОЗДАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ НА АЭРОКОСМИЧЕСКИХ СНИМКАХ ПОВЕРХНОСТИ ЗЕМЛИ

© В.В.Самойлов, В.Н.Воронков, А.А.Данилкин, А.В.Пругло, С.С.Равдин, Т.Н.Тян
© Государственный музей истории космонавтики им. К.Э. Циолковского, г. Калуга
Секция "Проблемы ракетной и космической техники"
2015 г.

Рост производительности вычислительных средств и увеличе-ние ёмкости носителей информации сделали возможным решение при помощи вычислительной техники широкого класса задач, связанных с цифровой обработкой данных, а также повышения качества выполня-емых работ и скорости решения поставленных задач.

В течение достаточно продолжительного времени проблема распознавания объектов на изображениях всё более привлекает внимание специалистов различных областей науки и техники. Создаются специализированные системы обработки информации, использующие основные этапы обработки, такие как выделение параметров или характеристик изображения (классификация), статистическая обработка, распознавание.

На сегодняшний день актуальность данной задачи не вызывает сомнения. Хорошо известны задачи распознавания номерных знаков автомобилей в движущемся потоке транспортных средств, задачи рас-познавания лиц людей на фоне потока людей, распознавания объектов поверхности Земли с использованием авиационных и космических средств.

Рассматривается система обработки изображений поверхности Земли для выявления на них объектов на примере изображений, полу-ченных с беспилотного летательного аппарата. В качестве объектов на изображениях показаны животные, пасущиеся в степи. В задачи системы входит выделение объектов (животных) на фоне поверхности Земли, схожей с самими объектами, а также их подсчёт. Представлена технология распознавания изображений, основанная на применении метода Виолы-Джонса, позволяющего обнаруживать объекты на изоб-ражениях. Представлены способы обучения классификатора, пред-ставлена особенность его применения к нескольким повёрнутым ра-курсам изображения для учёта ориентации объекта.

Представлен способ задания исходных данных, функциональ-ные ограничения работы системы, такие как масштаб изображений объектов, схожесть изображений объектов с другими изображениями поверхности, а также техническая и программная реализации. Прове-дена оценка качества распознавания, представлена скорость выполне-ния обработки одного изображения.