NAU Harvester System
Two-level technology of intelligent application of on-board video camera of unmanned aerial vehicle for monitoring of geospatial data
Наукові журнали Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Two-level technology of intelligent application of on-board video camera of unmanned aerial vehicle for monitoring of geospatial data
ДВУХУРОВНЕВАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПРИМЕНЕНИЯ БОРТОВОЙ ВИДЕОКАМЕРЫ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ГЕОПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ Дворівнева технологія інтелектуального застосування бортової відеокамери безпілотних літальних апаратів для моніторингу геопросторових даних |
|
| Creator |
Волков, Олександр Євгенович; Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем Національної академії наук України та Міністерства освіти і науки України
Богачук, Юрій Петрович; Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем Національної академії наук України та Міністерства освіти і науки України Комар, Микола Миколайович; Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем Національної академії наук України та Міністерства освіти і науки України Волошенюк, Дмитро Олександрович; Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем Національної академії наук України та Міністерства освіти і науки України |
|
| Subject |
Information Technology
unmanned aerial vehicle; stabilization; disturbances; video data; control system; image selection UDC 681.513; 629.7.05; 681.51(045) — беспилотный летательный аппарат; стабилизация; возмущения; видеоданные; система управления; отбор изображений — Інформаційні технології, кібербезпека безпілотний літальний апарат; стабілізація; збурення; відеодані; система керування; відбір зображень УДК 681.513; 629.7.05; 681.51 |
|
| Description |
The main reasons for the deterioration in the quality of images obtained from an unmanned aerial vehicle (UAV) are wind disturbances, as well as a change of the position of the UAV during maneuvering. Traditional methods of trajectory stabilization used in robotics do not work well enough for UAVs. In this regard, there is an urgent task of developing algorithms for reducing the effect of wind disturbances and stabilizing the flight trajectory of UAVs, as well as creating methods for eliminating low quality images already obtained as a result of various types of disturbances.In this paper, a two-level technology is proposed. This technology determines the critical parameters of the movement of unmanned aerial vehicles, performs spatial compensation of the influence of wind disturbances in both the vertical and horizontal planes for these parameters, and improves the quality of the data stream of the on-board video camera by selecting high-quality images suitable for further processing.The first level of the proposed technology provides a decrease in the effect of wind disturbances on the UAV flight trajectory. The second level categorizes the flow of images of an onboard video camera for geospatial monitoring as a result of using a high-speed integral stability criterion, which eliminates in real time low quality images from the data flow from the onboard video camera.The developed system for intelligent control of UAVs and procedures for selecting images by color and sharpness make it possible to successfully solve problems that are largely similar to those that a human expert can face when solving intellectual problems of processing and filtering video information. Therefore, these methods, algorithms and procedures can be implemented in advanced systems of intelligent control in the field of modeling the conscious behavior of a person for the selection of data necessary to perceive the characteristics of the external environment.
Основными причинами ухудшения качества снимков, полученных с борта беспилотного летательного аппарата (БпЛА), являются ветровые возмущения, а также изменение положения БпЛА в пространстве при маневрировании. Традиционные методы стабилизации траектории, применяемые в робототехнике, для БпЛА работают недостаточно хорошо. В связи с этим стоит актуальна задача разработки алгоритмов уменьшения влияния действия ветровых возмущений и стабилизации траектории полета БпЛА, а также создания методов устранения изображений низкого качества, уже полученных в результате действия различных видов возмущений.В данной работе предложено двухуровневую технологию, которая определяет критические параметры движения беспилотных летательных аппаратов, осуществляет по этим параметрам пространственную компенсацию влияния ветровых возмущений как в вертикальной, так и в горизонтальной плоскости и обеспечивает улучшение качества потока данных бортовой видеокамеры путем отбора качественных изображений, пригодных для дальнейшей обработки.Первый уровень предлагаемой технологии обеспечивает уменьшение воздействия ветровых возмущений на траекторию полета БпЛА, второй уровень выполняет категоризацию потока изображений бортовой видеокамеры для геопространственного мониторинга в результате использования быстродействующего интегрального критерия стабильности, который устраняет в реальном времени изображения низкого качества из потока данных бортовой видеокамеры.Разработанные система интеллектуального управления БпЛА и процедуры селекции изображений по цвету и резкости позволяют успешно решать проблемы, в значительной степени сходны с теми, с которыми может сталкиваться человек-эксперт при решении интеллектуальных задач обработки и фильтрации видеоинформации. Поэтому данные методы, алгоритмы и процедуры могут быть реализованы в перспективных системах интеллектуального управления в области моделирования сознательного поведения человека по выделению данных, необходимых для восприятия особенностей внешней среды. Основними причинами погіршення якості знімків, отриманих з борту безпілотного літального апарату (БпЛА), є вітрові збурення, а також зміна положення БпЛА в просторі при маневруванні. Традиційні методи стабілізації траєкторії, що застосовуються в робототехніці, для БпЛА працюють недостатньо добре. У зв’язку з цим є актуальною задача розроблення алгоритмів зменшення впливу дії вітрових збурень та стабілізації траєкторії польоту БпЛА, а також створення методів усунення зображень низької якості, вже отриманих внаслідок дії різних видів збурень. В даній роботі запропоновано дворівневу технологію, яка визначає критичні параметри руху безпілотних літальних апаратів, здійснює за цими параметрами просторову компенсацію впливу вітрових збурень як у вертикальній так і у горизонтальній площині та забезпечує покращення якості потоку даних бортової відеокамери шляхом відбору якісних зображень, придатних для подальшої обробки. Перший рівень запропонованої технології забезпечує зменшення впливу вітрових збурень на траєкторію польоту БпЛА, другий рівень виконує категоризацію потоку зображень бортової відеокамери для геопросторового моніторингу за допомогою застосування швидкодіючого інтегрального критерію стабільності, який усуває в реальному часі зображення низької якості з потоку даних бортової відеокамери. Розроблені система інтелектуального управління БпЛА та процедури селекції зображень за кольором та різкістю дозволяють успішно вирішувати проблеми, в значній мірі подібні до тих, з якими може стикатися людина-експерт при вирішенні інтелектуальних завдань обробки та фільтрації відеоінформації. Тому дані методи, алгоритми та процедури можуть бути імплементовані в перспективні системи інтелектуального керування у галузі моделювання свідомої поведінки людини по виділенню даних, необхідних для сприйняття особливостей зовнішнього середовища. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2020-11-01
|
|
| Type |
—
— — |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/SBT/article/view/14873
10.18372/2310-5461.47.14873 |
|
| Source |
Наукоємні технології; Том 47, № 3 (2020); 329-341
Science-based technologies; Том 47, № 3 (2020); 329-341 Наукоемкие технологии; Том 47, № 3 (2020); 329-341 |
|
| Language |
uk
|
|