Обробка сигналів при пеленгації і визначенні дальності до малорозмірних БПЛА в оптичному і інфрачервоному діапазонах

Автор(и)

  • И.В. Корытцев
  • С.А. Шейко
  • В.М. Карташов
  • О.В. Зубков
  • В.Н. Олейников
  • С.И. Бабкин
  • И.С. Селезнев

DOI:

https://doi.org/10.30837/rt.2020.3.202.13

Ключові слова:

БПЛА, відеокамера, дальність, дрон, координати, виявлення, розпізнавання, ректифікація, стереобачення, трекінг.

Анотація

Виявлення та оцінка координат БПЛА має вирішальне значення для захисту від їх несанкціонованого застосування в охоронюваних зонах. В роботі розглядається задача вибору алгоритму і параметрів обробки відеозображень стереопари в видимому, ближньому або дальньому інфрачервоному діапазонах для надійного визначення координат малих БПЛА, їх подальшого автосупроводу і оцінки параметрів руху. Проведено теоретичний аналіз можливостей оптичного методу двоканального стереовідеоспостереження. Представлено результати натурних експериментів з визначення координат малого БПЛА DJI Phantom 4 за допомогою системи стереовідеоспостереження на основі IP камер. Проведено калібрування зовнішніх і внутрішніх параметрів системи стереовідеоспостереження з урахуванням нелінійних спотворень об'єктивів. Калібрування камер здійснювалася в OpenСV за допомогою функції, заснованої на методах Zhang і Bouguet. Визначено теоретичні та практичні похибки вимірювання дальності до тестових об'єктів при їх різних положеннях. Описано алгоритм обробки зображень системи стереовідеоспостереження для виявлення, розпізнавання і вимірювання координат БПЛА. Наведено результати вимірювань координат БПЛА у двох тестових польотах. Вимірювання істинних координат БПЛА здійснювалося за даними бортового GPS приймача. Результати вимірювання азимута і кута місця БПЛА системою стереовідеоспостереження добре збігаються з даними GPS приймача. Це пояснюється високою роздільною здатністю камер і точним калібруванням їх внутрішніх параметрів. Середньоквадратична відносна похибка вимірювання дальності склала близько 10 %. Вказано шляхи для поліпшення точностних показників систем стереовідеоспостереження БПЛА.

Посилання

Farlik J., Kratky M, Casar J, Stary V. Multispectral Detection of Commercial Unmanned Aerial Vehicles // Sensors. 2019. Vol. 19 (7). P.1517–1545.

Shapiro L., Stockman G. Computer Vision. Prentice Hall, 2001. 617 p.

Computer Vision. CCF Chineese conf. CCCV 2015. Proseedings, Part II / Editors Zha H., Chen X., Wang L., Miao Q. Xi’an, China. September, 2015. 471 р.

Mrovlje J., Vrancic D. Distance measuring based on stereoscopic pictures // Proc. 9th International PhD Workshop on Systems and Control. Izola, Slovenia. 2008. 6 p.

Gökçe F, Üçoluk G, Şahin E, Kalkan S. Vision-Based Detection and Distance Estimation of Micro Unmanned Aerial Vehicles // Sensors. 2015. Vol. 15 (9). P. 23805–23846.

Ma Z., Hu T., Shen L. Stereo Vision Guiding for the Autonomous Landing of Fixed-Wing UAVs: A Saliency-Inspired Approach // International Journal of Advanced Robotic Systems. March, 2016. 13 р.

Mustafah Y. M., Azman A. W., Akbar F. Indoor UAV positioning using stereo vision sensor // Procedia Engineering. 2012. Vol. 41. P. 575–579.

Kong W., Zhang D., Wang X., Xian Z., J. Zhang. Autonomous landing of an UAV with a ground-based actuated infrared stereo vision system // 2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Sys-tems. Tokyo, 2013. P. 2963–2970.

Chaudhuri S., Rajagopalan A.N. Depth from Defocus: A Real Aperture Imaging Approach. Washington: Springer, 1999. 172 p.

Патент RU2568335C1. Способ измерения дальности до объектов по их изображениям преимущественно в космосе / Смирнов А.И. Заявл. 22.05.2014; опубл. 20.11.2015, бюл. № 32. 10 c.

Andraši P., Radišić T., Muštra M., Ivošević J. Night-time Detection of UAVs using Thermal Infrared Camera // Transportation Research Procedia. Vol. 28. 2017. P. 183–190.

Kartashov V., Oleynikov V., Koryttsev I., Zubkov O., Babkin S., Sheiko S. Processing and Recognition of Small Unmanned Vehicles Sound Signals // International Scientific-Practical Conference on Problems of Infocommunications – Science and Technology, PICS&T 2018 – Proceedings. P. 392–396.

Oleynikov V.N., Zubkov O.V., Kartashov V.M., Korytsev I.V., Babkin S.I., Sheiko S.A. Investigation of detection and recognition efficiency of small unmanned aerial vehicles on their acoustic radiation // Tel-ecommunications and Radio Engineering. 2019. Vol. 78 (9). P. 759–770.

Oleynikov V., Zubkov O., Kartashov V., Koryttsev I., Sheiko S., Babkin S. Experimental estimation of direction finding to unmanned air vehicles algorithms efficiency by their acoustic emission // 2019 International Scientific-Practical Conference on Problems of Infocommunications – Science and Technology, PIC S&T 2019 – Proceedings. P. 175–178.

Kartashov V.M., Oleynikov V.N, Sheyko S.A., Babkin S.I., Koryttsev I.V., Zubkov O.V., Anokhin M.A. Information characteristics of sound radiation of small unmanned aerial vehicles // Telecommunications and Radio Engineering. 2018. Vol. 77 (10). P. 915–924.

Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications. Washington: Springer, 2011. 812 p.

Zaarane A., Slimani I., Al Okaishi W., Atouf I., Hamdoun A. Distance measurement system for autonomous vehicles using stereo camera // Array. 2020. Vol. 5. P. 100016–100023.

Kusworo A. Distance measurement with a stereo camera // International Journal of Innovative Research in Advanced Engineering. 2017. Vol. 4 (11). P. 24–27.

Hou A.L., Cui X., Geng,Y., Yuan J., Hou J. Measurement of Safe Driving Distance based on Stereo Vision // Sixth International Conference on Image and Graphics (ICIG). Hefei, Anhui, China. 2011. P. 902–907.

Tsai R.Y. A versatile camera calibration technique for high-accuracy 3D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses // IEEE Int. Journal on Robotics and Automation. 1987. Vol. 3. P. 323–344.

Cipolla R., Drummond T., Robertson D. Camera calibration from vanishing points in images of architectural scenes // BMVC. September, 1999. P. 382–391.

Zhang Z. Flexible New Technique for Camera Calibration // IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2000. Vol. 22 (11). P. 1330–1334.

Bouguet J.Y. MATLAB calibration tool // http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc.

Kartashov V., Oleynikov V., Zubkov O., Sheiko S. Optical detection of unmanned air vehicles on a video stream in a real-time // The Fourth International Conference on Information and Telecommunication Technologies and Radio Electronics (UkrMiCo’2019). Odessa, Ukraine. 9–13 September 2019. 4 p.

##submission.downloads##

Номер

Розділ

Статті