Интеллектуальная система бинокулярного фасеточного зрения для определения азимута и расстояния до объекта на плоскости
Автор: Белов К.Н., Бибикова Э.А., Булдашев И.В., Кундикова Н.Д., Мухин Ю.В., Николаев А.Н., Портнов А.В., Ридный Я.М., Соколинский Л.Б., Старков А.Е., Шульгинов А.А.
Статья в выпуске: 1 т.14, 2025 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена прототипу системы искусственного бинокулярного зрения для определения азимута и расстояния до объекта на плоскости с использованием искусственной нейронной сети. Дается критический обзор современных систем определения расстояния и азимута на основе активных и пассивныхсенсоров. Предлагается интеллектуальная система бинокулярного зрения, представляющая собой пассивный оптический датчик, позволяющий определять азимут и расстояние до круглого объекта произвольногоразмера, излучающего в видимом или инфракрасном диапазонах электромагнитного спектра. Рассматривается общая архитектура системы фасеточного зрения. Основными структурными элементами системыявляются: оптический модуль, аппаратно-программный контроллер и нейросетевой модуль. Оптическиймодуль с помощью пары объективов преобразует световой сигнал от объекта в два пиксельных Фурье-изображения, которые поступают на вход аппаратно-программного контроллера. Контроллер выполняетпервичную обработку пиксельных Фурье-изображений и преобразует их в две битовые маски, элементыкоторых соответствуют отдельным фасеткам (каждая фасетка интегрирует четыре смежные колонки пиксельного изображения). Полученные битовые маски поступают в нейросетевой модуль, который на основеих анализа определяет координаты объекта в виде расстояния и азимута.
Фасеточное зрение, оптическая модель, определение расстояния и азимута, пзс- матрица, нейросетевая модель, прототип
Короткий адрес: https://sciup.org/147248018
IDR: 147248018 | УДК: 004.896, | DOI: 10.14529/cmse250101
Intelligent binocular compound eye vision system for detecting azimuth and distance to object on plane
The article is devoted to the prototype of an artificial binocular compound eye vision system for detecting the azimuth and distance to an object on a plane using an artificial neural network. A analytical review of moderndistance and azimuth detection systems based on active and passive sensors is given. An intelligent binocularvision system is proposed, which is a passive optical sensor that allows you to determine the azimuth and distanceto a round object of arbitrary size, emitting in the visible or infrared ranges of the electromagnetic spectrum. Thegeneral architecture of the compound eye vision system is considered. The main structural elements of the systemare: an optical module, a hardware and software controller and a neural network module. The optical moduleuses a pair of lenses to convert the light signal from the object into two pixel Fourier images, which are fed to theinput of the hardware and software controller. The controller performs primary processing of pixel Fourier imagesand converts them into two bit masks, the elements of which correspond to separate facets (each facet integratesfour adjacent columns of the pixel image). The resulting bit masks are fed into a neural network module, which,based on their analysis, determines the coordinates of the object in the form of distance and azimuth.
