Расширение возможностей легких дронов распознавать разные объекты в средах требует работы с бортовыми компьютерами, что отягчает БПЛА. Применительно к объектам круглой формы выход из этой ситуации предложили ученые КНИТУ-КАИ. Работу они провели при национальных проектах технологического лидерства «Молодежь и дети» и «Беспилотные авиационные системы».
В статье «An adaptive radial object recognition algorithm for lightweight drones in different environments» в журнале Computertopics казанские ученые из КНИТУ-КАИ Светлана Новикова, Ринат Шакирзянов и Михаил Шлеймович рассказали о сравнительных экспериментах, которые показывают плюсы азработанных методов перед классическими методами распознавания кругов по точности и скорости. Они показали преимущество в распознавании кругов разной яркости. Эксперименты по распознаванию нескольких объектов реального мира на фотографиях, снятых на земле, в воздухе и под водой, в том числе со сложными сценами при искажении и размытии, с разной степенью освещенности, демонстрируют эффективность комплекса методов.
По словам заведующего кафедрой автоматизированных систем обработки информации и управления КНИТУ-КАИ Михаила Шлеймовича, в случае необходимости распознавать круглые объекты на высокой скорости полета, используя при этом незначительные вычислительные ресурсы, предлагается гибридный метод FRODAS – это лгоритм быстрого обнаружения радиальных объектов при малом количестве необходимых вычислений. Алгоритм предполагает последовательное применение быстрого радиального преобразования симметрии (FRST) для нахождения потенциальных центров искомых кругов, обнаружения контуров и вычисления радиусов кругов в заданной окрестности потенциальных центров с использованием преобразования Hough. Его назвали гибридным методом.
Ресурсоемкий метод пригоден для использования в системах компьютерного зрения легких беспилотных транспортных средств, не рассчитанных на вес мощных вычислительных устройств. Разработка особенно важна для высокоскоростных БАС, где обработка изображений должна выполняться в режиме реального времени.
Предложенный как альтернатива существующим, алгоритм казанских ученых устойчив к шумам. Объединенные в одну группу, разработанные алгоритмы представляют собой настраиваемый набор, способный адаптироваться к различным условиям получения изображений и вычислительной мощности. Это свойство помогает обнаруживать объекты интереса как с воздуха, с земли, под водой, так и при перемещении БПЛА между этими средами.