РОЗРОБКА МОДУЛЯ ОБРОБКИ ВІДЕО ДЛЯ ЗАВДАННЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ПОВІТРЯНИХ ОБ’ЄКТІВ ЗА ЇХ КОНТУРАМИ - Yesilevskyi, Valentyn; Koliadin, Anton; Sereda, Olena (СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ, 2022)
Предметом дослідження у статті є модуль автоматичної сегментації та віднімання фону, створений на основі конвеєра методів попередньої обробки зображення та модифікованого методу інтерактивної сегментації зображень, та впроваджений у систему оптичного моніторингу повітряної обстановки. Метою роботи є розробка модуля сегментації зображень для підвищення ефективності розпізнавання типу повітряного об’єкта на відеозображенні у системі візуального моніторингу повітряної обстановки шляхом якісної автоматичної сегментації. Для вирішення цього завдання використовується модифікований інтерактивний алгоритм у режимі автоматичного виділення об’єкта на зображенні, що дозволяє точніше без участі оператора визначати пікселі переднього плану зображення для подальшого розпізнавання типу повітряного об’єкта. У статті вирішуються такі задачі: аналіз існуючих методів бінаризації кольорового зображення для семантичної сегментації зображень, що використовуються у системах розпізнавання образів; розробка конвеєра методів автоматичної сегментації зображень у системі оптичного моніторингу повітряної обстановки. У роботі використовуються методи: методи цифрової обробки зображень, методи фільтрації та семантичної сегментації зображень, методи аналізу графів. Отримано такі результати: результати обробки зображень за допомогою запропонованого модуля сегментації та віднімання фону підтверджують працездатність процедур модуля. Розроблений конвеєр методів, включених у модуль, демонструє правильну сегментацію 93% тестових зображень в автоматичному режимі без участі оператора, що дозволяє зробити висновок про ефективність застосування запропонованого модуля. Висновки: Впровадження розробленого модуля сегментації та віднімання фону для системи оптичного моніторингу повітряної обстановки дозволило з високим ступенем достовірності вирішити задачу сегментації відеозображень для подальшого розпізнавання повітряних об’єктів у системі оптичного моніторингу повітряної обстановки в автоматичному режимі, завдяки чому збільшилася ефективність експлуатації цієї системи.