Калмановская фильтрация одного класса изображений динамических объектов
Автор: Сойфер Виктор Александрович, Фурсов Владимир Алексеевич, Харитонов Сергей Иванович
Журнал: Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН).
Рубрика: Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний
Статья в выпуске: Том 23 № 4, 2024 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается задача оценивания состояния динамического объекта по наблюдаемым изображениям, сформированным оптической системой. Цель исследования состоит в реализации нового подхода, обеспечивающего повышение точности автономного слежения за динамическим объектом по последовательности изображений. Используется векторная модель изображения объекта в виде ограниченного количества вершин (базовых точек). Предполагается, что в процессе регистрации объект удерживается в центральной области каждого кадра, поэтому параметры движения могут описываться в виде проекций на оси системы координат, связанной с оптической осью камеры. Новизна подхода состоит в том, что наблюдаемые параметры (расстояние вдоль оптической оси и угловое положение) объекта вычисляются по координатам заданных точек на изображениях объекта. Для оценки состояний объекта строится фильтр Калмана-Бьюси в предположении, что движение динамического объекта описывается совокупностью уравнений поступательного движения центра масс вдоль оптической оси и изменений углового положения относительно плоскости изображения. Приведен пример оценивания углового положения объекта, иллюстрирующий работоспособность предложенного метода.
Динамический объект, оценивание состояний, фильтр Калмана, векторная модель изображения
Короткий адрес: https://sciup.org/14130012
IDR: 14130012 | DOI: 10.15622/ia.23.4.1