Возможности визуального ориентирования при мониторинге дорожного движения при помощи БПЛА
Главная » Проекты » «Разработка интеллектуальных алгоритмов обнаружения и распознавания дорожных ситуаций для бортовых систем беспилотных летательных аппаратов, осуществляющих автоматическое патрулирование транспортных магистралей с применением ГЛОНАСС» » Эксперименты проекта » Возможности визуального ориентирования при мониторинге дорожного движения при помощи БПЛАВ левой части изображения размещено спутниковое изображение местности (из Google Maps) над которой происходит полет. На изображение наносится траектория движения, которая рассчитана только по данным визуального наблюдения. В начальной точке задается привязка к местности, ориентация и масштаб.
В правой части изображения выводится видео отснятое БПЛА, на котором видны результаты обработки изображения. Осветленная область это регион интереса (ROI), он всегда захватывает дорогу. Розовые рамки появляются на устойчивых срабатываниях при детектировании движущихся транспортных средств (ТС), а синие черточки - оценка вектора скоростей этих ТС. Желтые крестики опорные точки движения, а красные черточки оценка их скоростей.
Новости
Научно-технические результаты выполнения работ на пятом (заключительном) этапе ПНИ
01 июля 2016 - 31 декабря 2016 г.
Подана заявка на госрегистрацию изобретения "Способ ускорения осуществления операции детектирования и распознавания объектов на изображении"
Заявка № 081603 от 23 декабря 2016 г.
III научно-практическая конференция «Исследования и разработки - 2016» в рамках деловой программы выставки ВУЗПРОМЭКСПО-2016
14-15 декабря 2016 г.
VII международная конференция "ЗЕМЛЯ ИЗ КОСМОСА"
Участие с докладом на тему «Распознавание автотранспортных средств на аэрокосмических изображениях для определения загруженности магистралей»
Публикации
Vehicle Detection and Classification in Aerial Images
Авторы:Синча Дмитрий Петрович. Червоненкис Михаил Алексеевич, Скрибцов Павел Вячеславович
Статья Classifying Traffic Accidents with Unmanned Aerial Vehicle
Автор Ким Николай Владимирович
Статья Multi-Layer Neural Network Auto Encoders Learning Method, Using Regularization for Invariant Image Recognition
Авторы: Скрибцов Павел Вячеславович, Казанцев Павел Александрович