RU2536668C2 - Способ распознавания объектов - Google Patents
Способ распознавания объектов Download PDFInfo
- Publication number
- RU2536668C2 RU2536668C2 RU2011134715/08A RU2011134715A RU2536668C2 RU 2536668 C2 RU2536668 C2 RU 2536668C2 RU 2011134715/08 A RU2011134715/08 A RU 2011134715/08A RU 2011134715 A RU2011134715 A RU 2011134715A RU 2536668 C2 RU2536668 C2 RU 2536668C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- height
- objects
- areas
- profile
- height difference
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/05—Geographic models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/10—Terrestrial scenes
- G06V20/13—Satellite images
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Geometry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Astronomy & Astrophysics (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
Изобретение относится к средствам распознавания объектов на изображении. Техническим результатом является повышение точности распознавания за счет корреляции горизонталей на изображении. Способ включает запись первого и второго продольного профиля целевого района, записываемых через задаваемый промежуток времени по отношению друг к другу, установление профиля разности высот на основании указанных продольных профилей, разделение профиля разности высот на эквидистантные горизонтальные плоскости сечения высоты, расчет позиций центров тяжести площадей окруженных соответствующими горизонталями горизонтальных плоскостей сечения высоты площадей, передачу установленного профиля разности высот и рассчитанных центров тяжести площадей в систему классификации объектов. 4 з.п. ф-лы.
Description
Изобретение относится к способу распознавания появления новых объектов или исчезновения старых объектов в заданном целевом районе на земной поверхности, осуществляемому путем сравнения снимков целевого района, записанных в различные моменты времени, с помощью системы для классификации объектов, основанной на базе данных объектов.
Дистанционное обнаружение изменений, также называемое как "Change detection", является способом дистанционной разведки в целях регистрации и картографирования изменений состояния земной поверхности между двумя или более следующими друг за другом снимками дистанционной разведки. При этом регистрация и картографирование могут производиться как визуально (визуальная интерпретация изображения), так и с помощью способов цифровой обработки изображений. При этом объект распознается как объект, если он появляется заново или внезапно более не присутствует. Таким образом, распознавание объектов ограничивается реально существующими изменениями.
Обычно при способе "Change detection" на следующих друг за другом снимках производится поиск определенных цветов, которые, однако, при определенных условиях нельзя обнаружить, так как за некоторый промежуток времени соотношение света и тени изменилось.
Задача изобретения состоит в разработке улучшенного способа, который может распознавать реально существующие изменения.
Эта задача решена посредством способа, охарактеризованного в независимом пункте формулы изобретения. Предпочтительные варианты осуществления способа являются предметом зависимых пунктов формулы.
Для распознавания появления новых объектов или исчезновения старых объектов в заданном целевом районе на земной поверхности, осуществляемого путем сравнения снимков целевого района, записанных в различные моменты времени, с помощью системы для классификации объектов, основанной на базе данных объектов, в соответствии с изобретением выполняются следующие шаги:
- запись первого и второго продольного профиля целевого района, при этом оба продольных профиля записывают через задаваемый промежуток времени по отношению друг к другу,
- установление профиля разности высот на основании первого и второго продольного профиля, при этом для нормирования профиля разности высот коррелируют друг с другом горизонтали;
- разделение профиля разности высот на эквидистантные горизонтальные плоскости сечения высоты,
- расчет позиций центров тяжести площадей окруженных соответствующими горизонталями горизонтальных плоскостей сечения высоты площадей,
- передача установленного профиля разности высот и рассчитанных центров тяжести площадей в систему для классификации объектов.
Соответствующий изобретению способ, как и известный способ "Change detection", базируется на сравнении двух записанных в различные моменты времени снимков целевого района. Посредством сравнения изображений возможно, например, на основании только лишь измерения высот (измерения расстояний) с последующей сортировкой высот выявить изменения продольного профиля и сопоставить его с объектом. При этом сопоставление производится с помощью базы данных сравнительных объектов. При достаточно хорошем разрешении, при этом разрешение по горизонтали и вертикали соответственно составляет менее 10 см, форма найденного объекта классифицируется в трех измерениях и, тем самым, обеспечивается автоматическое распознавание объекта с помощью основанной на базе данных системы сравнения.
Технический результат, достигаемый при осуществлении изобретения, заключается в повышении точности распознавания объектов, в частности в минимизации вероятности нераспознавания реально существующих объектов.
Соответствующий изобретению способ имеет возможность применения в различных спектральных диапазонах. Так, например, продольные профили могут быть записаны с помощью LIDAR, RADAR или SODAR. Продольные профили могут быть записаны, например, с помощью соответствующего линейного сканера, который работает в соответствующем спектральном диапазоне.
Согласно изобретению распознанные профили разности высот раскладываются на эквидистантные горизонтальные плоскости сечения высоты. Целесообразно, если областям, которые находятся внутри задаваемого интервала высоты, могут быть соотнесены с единым цветом. При этом для наблюдателя создаются преимущества при визуальном отображении профиля разности высот на экране. Наблюдатель может сразу визуально распознать различия, если, например, в отдельном случае посредством более точного анализа сценария есть вероятность получения лучших результатов.
При разложении профиля разности высот на продольные профили возникают окруженные горизонталями площади. Из этих областей посредством интегрирования рассчитывается центр тяжести этих площадей. Центр тяжести рассчитывается следующим образом:
где
задает замкнутую площадь.
При этом центр тяжести площади просто непрерывной области определенной высоты задает сечение через объект.
Если центры тяжести площадей двух не совпадающих во времени определений продольных профилей совпадают, то это соответствует факту, что объект не был ни добавлен, ни удален. Если центр тяжести продольного профиля переместился, то из этого можно сделать вывод, что речь идет либо о новом, либо об удаленном старом объекте.
В особой форме выполнения изобретения рассчитывается площадь разности высот соседних горизонталей и дополнительно вводится в систему для классификации объектов. Тем самым, возможно определить симметричные изменения объема между двумя следующими друг за другом во времени продольными профилями. При симметричных изменениях объема возникает случай, когда на основании одного лишь определения центра тяжести площади нельзя распознать изменение. Тем самым, путем дополнительного определения площади разности высот также происходит подтверждение симметричных изменений. При этом площадь разности высот может отображать как истинную, так и мнимую площадь, в зависимости от того, идет ли речь при изменениях объема о горе или о долине. В любом случае даже при симметричных соотношениях при удалении или добавлении объекта возникает отличная от нуля разностная площадь нетто.
Для нормирования профиля разности высот отдельные горизонтали рациональным образом коррелируют друг с другом.
Кроме того, с помощью соответствующего изобретению способа можно объединять друг с другом продольные профили, которые были записаны в видимом и/или инфракрасном и/или радарном диапазоне. Тем самым, можно зарегистрировать и проанализировать большее количество информации из целевого района.
Claims (5)
1. Способ распознавания появления новых объектов или исчезновения старых объектов в заданном целевом районе на земной поверхности, осуществляемый путем сравнения снимков целевого района, записанных в различные моменты времени, с помощью системы для классификации объектов, основанной на базе данных объектов, включающий:
- запись первого и второго продольного профиля целевого района, при этом оба продольных профиля записывают через задаваемый промежуток времени по отношению друг к другу,
- установление профиля разности высот на основании первого и второго продольного профиля, при этом для нормирования профиля разности высот коррелируют друг с другом горизонтали;
- разделение профиля разности высот на эквидистантные горизонтальные плоскости сечения высоты,
- расчет позиций центров тяжести площадей окруженных соответствующими горизонталями горизонтальных плоскостей сечения высоты площадей,
- передача установленного профиля разности высот и рассчитанных центров тяжести площадей в систему для классификации объектов.
- запись первого и второго продольного профиля целевого района, при этом оба продольных профиля записывают через задаваемый промежуток времени по отношению друг к другу,
- установление профиля разности высот на основании первого и второго продольного профиля, при этом для нормирования профиля разности высот коррелируют друг с другом горизонтали;
- разделение профиля разности высот на эквидистантные горизонтальные плоскости сечения высоты,
- расчет позиций центров тяжести площадей окруженных соответствующими горизонталями горизонтальных плоскостей сечения высоты площадей,
- передача установленного профиля разности высот и рассчитанных центров тяжести площадей в систему для классификации объектов.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что области, которые находятся внутри задаваемого интервала высоты, соотносятся с единым цветом.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что рассчитывают площадь разности высот соседних горизонталей и дополнительно вводят в систему для классификации объектов.
4. Способ по п.2, отличающийся тем, что рассчитывают площадь разности высот соседних горизонталей и дополнительно вводят в систему для классификации объектов.
5. Способ по одному из пп.1-4, отличающийся тем, что посредством указанной системы классифицируют объекты путем сравнения установленного профиля разности высот и рассчитанных центров тяжести площадей с соответствующими данными базы данных объектов.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE102009005565.7 | 2009-01-21 | ||
DE102009005565A DE102009005565A1 (de) | 2009-01-21 | 2009-01-21 | Verfahren zur Erkennung von Objekten |
PCT/DE2010/000042 WO2010083806A2 (de) | 2009-01-21 | 2010-01-19 | Verfahren zur erkennung von objekten |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2011134715A RU2011134715A (ru) | 2013-02-27 |
RU2536668C2 true RU2536668C2 (ru) | 2014-12-27 |
Family
ID=42263001
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2011134715/08A RU2536668C2 (ru) | 2009-01-21 | 2010-01-19 | Способ распознавания объектов |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US8594438B2 (ru) |
EP (1) | EP2389646A2 (ru) |
AU (1) | AU2010206343B2 (ru) |
BR (1) | BRPI1007400A2 (ru) |
DE (1) | DE102009005565A1 (ru) |
RU (1) | RU2536668C2 (ru) |
WO (1) | WO2010083806A2 (ru) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8885877B2 (en) * | 2011-05-20 | 2014-11-11 | Eyefluence, Inc. | Systems and methods for identifying gaze tracking scene reference locations |
US11215597B2 (en) | 2017-04-11 | 2022-01-04 | Agerpoint, Inc. | Forestry management tool for assessing risk of catastrophic tree failure due to weather events |
EP3821423A4 (en) | 2018-07-11 | 2022-03-02 | Raven Industries, INC. | ADAPTIVE COLOR TRANSFORMATION TO ASSIST COMPUTER VISION |
EP3820268A4 (en) | 2018-07-11 | 2022-04-27 | Raven Industries, INC. | DETECTION OF A ROW ASSOCIATED WITH A CROP FROM AN IMAGE |
EP3996485A4 (en) | 2019-07-11 | 2023-08-02 | Raven Industries, Inc. | DETERMINING THE HEIGHT DIFFERENCE OF IMAGE FEATURES |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH01229910A (ja) * | 1988-03-10 | 1989-09-13 | Toshiba Corp | 航法装置 |
JP2002135610A (ja) * | 2000-10-24 | 2002-05-10 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置 |
WO2003030125A1 (de) * | 2001-09-25 | 2003-04-10 | Werner Keber | Verfahren und einrichtung zum verhindern einer unzulässiggen flugannäherung von flugzeugen an zu schützende bodenobjekte |
RU38235U1 (ru) * | 2004-01-28 | 2004-05-27 | Закрытое акционерное общество "Новые технологии" | Система дистанционного выявления малоразмерных объектов |
RU2250182C1 (ru) * | 2004-07-13 | 2005-04-20 | Бабак Владимир Петрович | Устройство синтеза картографических изображений |
RU2295739C1 (ru) * | 2005-06-20 | 2007-03-20 | ОАО "Научно-исследовательский институт "Стрела" | Устройство распознавания стреляющих систем |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4624287B2 (ja) * | 2006-03-17 | 2011-02-02 | 株式会社パスコ | 建物形状変化検出方法及び建物形状変化検出システム |
JP4378571B2 (ja) * | 2007-05-31 | 2009-12-09 | Necシステムテクノロジー株式会社 | 地図変化検出装置、地図変化検出方法およびプログラム |
US8396293B1 (en) * | 2009-12-22 | 2013-03-12 | Hrl Laboratories, Llc | Recognizing geometrically salient objects from segmented point clouds using strip grid histograms |
-
2009
- 2009-01-21 DE DE102009005565A patent/DE102009005565A1/de not_active Withdrawn
-
2010
- 2010-01-19 BR BRPI1007400A patent/BRPI1007400A2/pt not_active IP Right Cessation
- 2010-01-19 EP EP10708691A patent/EP2389646A2/de not_active Withdrawn
- 2010-01-19 AU AU2010206343A patent/AU2010206343B2/en not_active Ceased
- 2010-01-19 WO PCT/DE2010/000042 patent/WO2010083806A2/de active Application Filing
- 2010-01-19 RU RU2011134715/08A patent/RU2536668C2/ru not_active IP Right Cessation
- 2010-01-19 US US13/145,472 patent/US8594438B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH01229910A (ja) * | 1988-03-10 | 1989-09-13 | Toshiba Corp | 航法装置 |
JP2002135610A (ja) * | 2000-10-24 | 2002-05-10 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置 |
WO2003030125A1 (de) * | 2001-09-25 | 2003-04-10 | Werner Keber | Verfahren und einrichtung zum verhindern einer unzulässiggen flugannäherung von flugzeugen an zu schützende bodenobjekte |
RU38235U1 (ru) * | 2004-01-28 | 2004-05-27 | Закрытое акционерное общество "Новые технологии" | Система дистанционного выявления малоразмерных объектов |
RU2250182C1 (ru) * | 2004-07-13 | 2005-04-20 | Бабак Владимир Петрович | Устройство синтеза картографических изображений |
RU2295739C1 (ru) * | 2005-06-20 | 2007-03-20 | ОАО "Научно-исследовательский институт "Стрела" | Устройство распознавания стреляющих систем |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
D. GIRADEAU-MONTAUNT et al., "CHANGE DETECTION ON POINTS CLOUD DATA ACQUIRED WITH A GROUND LASER SCANNERS", COMMISION III WG III/3, ISPRS WORKSHOP - LASER SCANNING 2005, THE NITHERLANDS, 14.09.2005 . C.HUG et al., "ADVANCED LIDAR DATA PROCESSING WITH LASTOOLS", 23.07.2004. * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2010083806A3 (de) | 2010-10-21 |
EP2389646A2 (de) | 2011-11-30 |
RU2011134715A (ru) | 2013-02-27 |
US8594438B2 (en) | 2013-11-26 |
WO2010083806A2 (de) | 2010-07-29 |
BRPI1007400A2 (pt) | 2016-02-16 |
DE102009005565A1 (de) | 2010-07-22 |
US20110311106A1 (en) | 2011-12-22 |
AU2010206343B2 (en) | 2013-12-19 |
AU2010206343A1 (en) | 2011-08-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109598794B (zh) | 三维gis动态模型的构建方法 | |
JP5950296B2 (ja) | 人物追跡属性推定装置、人物追跡属性推定方法、プログラム | |
CN103150549B (zh) | 一种基于烟雾早期运动特征的公路隧道火灾检测方法 | |
CN104978567B (zh) | 基于场景分类的车辆检测方法 | |
CN106780565B (zh) | 一种基于光流与k-means聚类的多学生起坐检测方法 | |
RU2536668C2 (ru) | Способ распознавания объектов | |
CN102737370B (zh) | 检测图像前景的方法及设备 | |
JP2008046903A (ja) | 対象個数検出装置および対象個数検出方法 | |
CN105976376B (zh) | 一种基于部件模型的高分辨sar图像目标检测方法 | |
CN101770583B (zh) | 一种基于场景全局特征的模板匹配方法 | |
CN102013009A (zh) | 烟雾图像识别方法及装置 | |
CN101316371B (zh) | 火焰侦测方法及装置 | |
US10762372B2 (en) | Image processing apparatus and control method therefor | |
CN103413149B (zh) | 复杂背景中实现静态目标检测和识别的方法 | |
Lian et al. | A novel method on moving-objects detection based on background subtraction and three frames differencing | |
CN102360503B (zh) | 基于空间贴近度和像素相似性的sar图像变化检测方法 | |
KR20100093797A (ko) | 카메라의 영상을 이용한 보행자 계수 방법 및 장치 | |
JP2002090471A (ja) | 噴煙等の観測システム | |
CN101976342A (zh) | 一种基于时空协同判定的“猫眼”效应目标识别方法 | |
JP4918615B2 (ja) | 対象個数検出装置および対象個数検出方法 | |
KR101560810B1 (ko) | 템플릿 영상을 이용한 공간 관리 방법 및 장치 | |
Sirmacek et al. | Automatic crowd analysis from airborne images | |
Iwaszczuk et al. | Detection of windows in IR building textures using masked correlation | |
TWI628624B (zh) | Improved thermal image feature extraction method | |
Ke et al. | Individual tree crown detection and delineation from high spatial resolution imagery using active contour and hill-climbing methods |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PD4A | Correction of name of patent owner | ||
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20190120 |