RU2603998C1 - Method for passive remote television identification of objects and device therefor - Google Patents

Method for passive remote television identification of objects and device therefor Download PDF

Info

Publication number
RU2603998C1
RU2603998C1 RU2015139035/28A RU2015139035A RU2603998C1 RU 2603998 C1 RU2603998 C1 RU 2603998C1 RU 2015139035/28 A RU2015139035/28 A RU 2015139035/28A RU 2015139035 A RU2015139035 A RU 2015139035A RU 2603998 C1 RU2603998 C1 RU 2603998C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
unit
aircraft
identification
input
Prior art date
Application number
RU2015139035/28A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Александр Иванович Стучилин
Андрей Яковлевич Кобан
Валерий Константинович Золотухин
Original Assignee
Александр Иванович Стучилин
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Александр Иванович Стучилин filed Critical Александр Иванович Стучилин
Priority to RU2015139035/28A priority Critical patent/RU2603998C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2603998C1 publication Critical patent/RU2603998C1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10—Image acquisition

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

FIELD: information technology.
SUBSTANCE: invention relates to analysis of materials by optical means, specifically to methods of passive remote television identification of objects, and can be used in systems for identification of type and nationality of objects, for example aircraft in flight. Identification of type and nationality of aircraft in flight is performed on two channels: identification channel of type of aircraft based on its geometrical characteristics and on nationality identification channel of aircraft based on colour of tail unit and aircraft fuselage. In photodetector video frames of image of aircraft are converted into electrical signals and transmitted to a unit for binary quantisation of electric signals. From output of unit for binary quantisation signals converted into information matrix are transmitted to input of unit for measuring image geometrical characteristics: area, perimeter, length and width. Identification of type of aircraft is carried out based on its geometrical characteristics of image: shape coefficient and eccentricity. Eccentricity of image is determined by ratio of measured values of length and width of image - sides of rectangular frame, approximating image. From output of unit for calculating eccentricity calculated value is transmitted to input of unit for identification of type of aircraft. Unit for identification of type of aircraft uses hardware information processing methods based on obtained relationships between image shape coefficient values and its eccentricity.
EFFECT: technical result is high reliability of identification of type and nationality of aircraft.
1 cl, 7 dwg

Description

Изобретение относится к области анализа материалов с помощью оптических средств, а именно к способам пассивной дистанционной телевизионной идентификации объектов, и может быть использовано в системах идентификации типа и государственной принадлежности объектов, например воздушных судов.The invention relates to the field of analysis of materials using optical means, and in particular to methods of passive remote television identification of objects, and can be used in identification systems of the type and state of ownership of objects, such as aircraft.

Существует достаточно большое количество способов дистанционной идентификации объектов. Наиболее распространенными являются способы как визуальной, так и радиолокационной идентификации объекта.There are a fairly large number of methods for remote identification of objects. The most common methods are both visual and radar identification of the object.

Способы, основанные на радиолокационном способе идентификации, не являющемся пассивным, не могут применяться в боевых условиях для опознавания "свой-чужой", т.к. это демаскирует объект, осуществляющий идентификацию.Methods based on a non-passive radar identification method cannot be used in combat to recognize friend or foe, because this unmasks the identity object.

В свою очередь недостатки, присущие визуальному способу идентификации объекта ,такие как: небольшая дальность при пассивной идентификации, т.е. при опознавании объекта по внешнему облику; человеческий фактор (усталость зрения, потеря внимания и др.); необходимость использования специальной сигнализации для увеличения расстояния идентификации (сигнальные огни и т.д.), приводящие к демаскировке объекта идентификации, могут быть преодолены за счет использования телевизионных систем высокой четкости.In turn, the disadvantages inherent in the visual method of identifying an object, such as: a small range with passive identification, i.e. when identifying an object by appearance; the human factor (visual fatigue, loss of attention, etc.); the need to use special signaling to increase the identification distance (signal lights, etc.), leading to the unmasking of the identification object, can be overcome by using high-definition television systems.

Наиболее близким по технической сущности является способ пассивной дистанционной телевизионной идентификации объектов RU 2206885, 20.06.2003. Суть известного способа заключается в следующем.The closest in technical essence is the method of passive remote television identification of objects RU 2206885, 06/20/2003. The essence of the known method is as follows.

Спектральная характеристика содержащихся в выхлопных газах продуктов сгорания топлива в двигателе летательного аппарата, взятого в качестве идентифицируемого объекта, несет полную характеристику химического состава этого топлива. Следовательно, если в это топливо добавить небольшое количество маркирующей присадки - вещества-идентификатора, имеющего явно выраженную спектральную характеристику, то, проведя анализ спектральной характеристики продуктов сгорания, можно будет отличить "свой" самолет от "чужого". Меняя через определенные промежутки времени вещество-идентификатор, можно исключить возможность использования противником таких же присадок для маскировки.The spectral characteristic of the fuel combustion products contained in the exhaust gases in the aircraft engine, taken as an identifiable object, carries a complete description of the chemical composition of this fuel. Therefore, if we add a small amount of a marking additive to this fuel - an identifying substance with a clearly defined spectral characteristic, then, after analyzing the spectral characteristics of the combustion products, it will be possible to distinguish "one's" plane from another's. By changing, at certain intervals, the identifier substance, it is possible to exclude the possibility of the enemy using the same additives to mask.

Изобретение позволяет увеличить дальность опознавания «свой-чужой» до 160-330 км за счет дистанционного измерения спектральных характеристик продуктов сгорания в выхлопных газах с помощью видеоспектрометра.The invention allows to increase the recognition range of "friend or foe" to 160-330 km due to remote measurement of the spectral characteristics of the products of combustion in exhaust gases using a video spectrometer.

Недостатком прототипа является невозможность, без ухудшения условий эксплуатации двигателей внутреннего сгорания, подбора комплекта неорганических присадок в топливо двигателя внутреннего сгорания, необходимых для образования в выхлопном газе маркирующей присадки, а также невозможность определения типа и государственной принадлежности летательного аппарата.The disadvantage of the prototype is the impossibility, without deteriorating the operating conditions of internal combustion engines, the selection of a set of inorganic additives in the fuel of an internal combustion engine, necessary for the formation of marking additives in the exhaust gas, as well as the inability to determine the type and state of the aircraft.

Целью изобретения является повышение достоверности идентификации с определением типа и государственной принадлежности объектов.The aim of the invention is to increase the reliability of identification with the determination of the type and nationality of objects.

Техническим результатом заявляемого изобретения является расширение арсенала способов пассивной дистанционной телевизионной идентификации объектов, в частности воздушных судов.The technical result of the claimed invention is to expand the arsenal of methods for passive remote television identification of objects, in particular aircraft.

Государственная принадлежность воздушных судов, как правило, для визуальной их идентификации обозначается раскраской фюзеляжа и хвостового оперения воздушного судна. Раскраска определяет спектр отраженного света в изображении. Это позволяет решить обратную задачу, по спектральному распределению восстановить структуру цветовой раскраски. Анализом геометрических параметров изображения можно определить тип объекта.The nationality of aircraft, as a rule, for their visual identification is indicated by the coloring of the fuselage and the tail of the aircraft. The coloring determines the spectrum of reflected light in the image. This allows us to solve the inverse problem, by the spectral distribution to restore the structure of color painting. An analysis of the geometric parameters of the image can determine the type of object.

Технический результат заявляемого способа пассивной дистанционной телевизионной идентификации объектов достигается за счет использования в качестве идентифицирующих признаков геометрических параметров изображения и гистограммы спектра изображения объекта.The technical result of the proposed method of passive remote television identification of objects is achieved by using as identifying signs of the geometric parameters of the image and the histogram of the image spectrum of the object.

Изобретение иллюстрируется Фиг 1-7.The invention is illustrated in Fig 1-7.

Фиг. 1. Аппаратное построение преобразования сигнала с фотоэлемента в информационную структуру с шестью «узловыми точками».FIG. 1. Hardware construction of signal conversion from a photocell to an information structure with six “nodal points”.

1 - блок фотоприемного устройства, 2 - слой элементов «И», 3 - слой элементов «ИЛИ».1 - photodetector unit, 2 - layer of “AND” elements, 3 - layer of “OR” elements.

Фиг. 2. Пространственная геометрическая структура размещения элементов булевой алгебры для выделения контура изображения. Линия контура обозначена отрезками прямых со стрелками.FIG. 2. The spatial geometric structure of the placement of elements of Boolean algebra to highlight the contour of the image. The contour line is indicated by line segments with arrows.

Фиг. 3. Значения коэффициента формы Kф различных типов воздушных судов. Эллипсами показаны области возможных значений других типов самолетов данного класса.FIG. 3. The values of the coefficient of form K f various types of aircraft. Ellipses show the areas of possible values of other types of aircraft of this class.

Фиг. 4. Алгоритм определения типа самолета по измеренным значениям коэффициента формы и эксцентриситета.FIG. 4. Algorithm for determining the type of aircraft from the measured values of the shape factor and eccentricity.

Фиг. 5. Изображение воздушного судна и гистограмма красного канала спектра раскраски его хвостового оперения.FIG. 5. Image of the aircraft and a histogram of the red channel of the spectrum of the coloring of its tail.

Фиг. 6. Устройство идентификации типа и государственной принадлежности воздушного судна.FIG. 6. A device for identifying the type and state of an aircraft.

1 - блок фотоприемного устройства, 2 - блок бинарного квантования интенсивности изображения, 3 - блок выделения области изображения, 4 - блок вычисления площади изображения, 5 - блок вычисления периметра изображения, 6 - блок вычисления ширины изображения, 7 - блок вычисления длины изображения, 8 - блок вычисления коэффициента формы изображения, 9 - блок вычисления эксцентриситета изображения, 10 - блок идентификации типа летательного аппарата, 11 - блок спектр анализаторов изображения, 12 - блок аппроксимации формы гистограммы изображения, 13 - блок идентификации государственной принадлежности воздушного судна, 14 - блок базы данных по гистограммам спектра изображений государственной принадлежности воздушных судов, 15 - блок индикации типа и государственной принадлежности воздушного судна.1 - photodetector unit, 2 - binary unit for quantizing the image intensity, 3 - image area allocation unit, 4 - image area calculation unit, 5 - image perimeter calculation unit, 6 - image width calculation unit, 7 - image length calculation unit, 8 - block for calculating the coefficient of image shape, 9 - block for calculating the eccentricity of the image, 10 - block identifying the type of aircraft, 11 - block spectrum of image analyzers, 12 - block approximating the shape of the histogram of the image, 13 - block ide ntification of state ownership of the aircraft, 14 - database block for histograms of the spectrum of images of state ownership of aircraft, 15 - block indicating the type and state of the aircraft.

Фиг. 7. Многослойная структура элементов «ИЛИ» вычисления величины площади изображения: а) горизонтальный срез, б) вертикальный срез.FIG. 7. The multilayer structure of the “OR” elements for calculating the size of the image area: a) horizontal slice, b) vertical slice.

Заявляемый способ заключается в следующем.The inventive method is as follows.

Изображение с матричного фотоприемного устройства преобразуется в электрические сигналы и подвергается бинарному квантованию, в результате чего сигналы размещаются по строкам и столбцам в соответствии с геометрической структурой матричного фотоприемного устройства, образуя матрицу значений сигналов 0 или 1. Обработкой полученных информационных матриц программными, или аппаратными средствами, включающими последовательное использование булевой алгебры «И», реализующей логику: «1*1=1, 1*0=0, 0*1=0, 0*0=0», и булевой алгебры «ИЛИ», реализующей логику (три из трех): «1*1*1=1», «1*1*0=0», «1*0*1=0», «0*1*1=0», каждый сигнал с фотоэлемента преобразуется в информационную структуру с шестью «узловыми точками». Затем применением для полученной информационной структуры с шестью «узловыми точками» булевой алгебры «А», реализующей логику: «1*1=0, 1*0=1, 0*1=1, 0*0=0», восстанавливается область изображения и вычисляются площадь, периметр, длина и ширина изображения. Производится вычисление коэффициента формы изображения по формуле

Figure 00000001
где соответственно S - площадь, Р - периметр изображения, и вычисление эксцентриситета изображения по формуле
Figure 00000002
где соответственно h - ширина, l - длина изображения.The image from the matrix photodetector is converted into electrical signals and subjected to binary quantization, as a result of which the signals are arranged in rows and columns in accordance with the geometric structure of the matrix photodetector, forming a matrix of signal values 0 or 1. Processing the obtained information matrices with software or hardware, including sequential use of the Boolean algebra “AND” that implements the logic: “1 * 1 = 1, 1 * 0 = 0, 0 * 1 = 0, 0 * 0 = 0”, and the Boolean algebra “OR” that implements the logic geek (three out of three): "1 * 1 * 1 = 1", "1 * 1 * 0 = 0", "1 * 0 * 1 = 0", "0 * 1 * 1 = 0", each signal with the photocell is converted into an information structure with six “nodal points”. Then, using the Boolean algebra “A” for the obtained information structure with six “nodal points” that implements the logic: “1 * 1 = 0, 1 * 0 = 1, 0 * 1 = 1, 0 * 0 = 0”, the image area is restored and calculates the area, perimeter, length and width of the image. The calculation of the shape factor of the image by the formula
Figure 00000001
where, respectively, S is the area, P is the perimeter of the image, and the calculation of the eccentricity of the image by the formula
Figure 00000002
where, respectively, h is the width, l is the image length.

Преобразование информационных матриц иллюстрируется Фиг. 1, 2.The transformation of information matrices is illustrated in FIG. 12.

На Фиг. 3 показаны значения Kф различных типов транспортных самолетов.In FIG. 3 shows the values of K f various types of transport aircraft.

По имеющейся эталонной зависимости

Figure 00000003
геометрических форм самолетов производится идентификация типа воздушного судна. На Фиг. 4 показан алгоритм определения типа самолета по измеренным значениям коэффициента формы и эксцентриситета.According to the available reference dependency
Figure 00000003
geometric shapes of aircraft identification of the type of aircraft. In FIG. Figure 4 shows an algorithm for determining the type of aircraft from the measured values of the shape factor and eccentricity.

Изображение с матричного фотоприемного устройства поступает также в блок спектральных анализаторов, содержащий три типа спектральных анализаторов в диапазонах спектра R, G, В (красный, зеленый, синий). Изображение воздушного судна и гистограмма красного канала спектра раскраски его хвостового оперения показаны на Фиг. 5. В блоке спектральных анализаторов формируются гистограммы распределения яркости изображения и осуществляется их аппроксимация в гистограмму изображения воздушного судна. Сравнением полученной гистограммы изображения воздушного судна с эталонными гистограммами воздушных судов различной государственной принадлежности, выполненными по раскраскам хвостового оперения и фюзеляжа, определяют государственную принадлежность воздушного судна.The image from the matrix photodetector also enters the block of spectral analyzers, containing three types of spectral analyzers in the spectrum ranges R, G, B (red, green, blue). The image of the aircraft and the histogram of the red channel of the coloring spectrum of its tail unit are shown in FIG. 5. In the block of spectral analyzers, histograms of the image brightness distribution are formed and they are approximated into the histogram of the image of the aircraft. By comparing the obtained histogram of the image of the aircraft with the reference histograms of aircraft of various nationalities, made according to the colors of the tail and fuselage, determine the state of the aircraft.

Реализация заявляемого способа пассивной дистанционной телевизионной идентификации объектов осуществляется с помощью устройства Фиг. 6, состоящего из блока фотоприемного устройства 1; первого канала - канала идентификации типа воздушного судна, включающего блок бинарного квантования интенсивности изображения 2; блок выделения области изображения 3, блок вычисления площади изображения 4, блок вычисления периметра изображения 5, блок вычисления ширины изображения 6, блок вычисления длины изображения 7, блок вычисления коэффициента формы изображения 8, блок вычисления эксцентриситета изображения 9, блок идентификации типа летательного аппарата 10; второго канала - канала идентификации государственной принадлежности воздушного судна, включающего блок спектр анализаторов изображения 11, блок аппроксимации формы гистограммы изображения 12, блок идентификации государственной принадлежности воздушного судна 13, блок базы данных по гистограммам спектра изображений государственной принадлежности воздушных судов 14; блок индикации типа и государственной принадлежности воздушного судна 15.Implementation of the proposed method of passive remote television identification of objects is carried out using the device of FIG. 6, consisting of a block of a photodetector 1; the first channel is an aircraft type identification channel, including a binary unit for quantizing the intensity of the image 2; an image area 3 allocation unit, an image area calculation unit 4, an image perimeter calculation unit 5, an image width calculation unit 6, an image length calculation unit 7, an image shape coefficient calculation unit 8, an eccentricity calculation unit of an image 9, an aircraft type identification unit 10; the second channel — the aircraft state identification channel, including the spectrum analyzer 11 image block, the image histogram approximation block 12, the aircraft 13 state identity block, the database block for the histogram of the state aircraft image spectrum 14; block indicating the type and state of the aircraft 15.

Причем один выход блока фотоприемного 1 устройства соединен с входом блока бинарного квантования интенсивности изображения объекта, второй выход блока фотоприемного 1 устройства соединен с входом блока спектр анализаторов изображения 11, выход блока бинарного квантования интенсивности изображения 2 соединен с входом блока выделения области изображения 3, выход блока выделения области изображения 3 соединен с входами блока вычисления площади изображения 4, блока вычисления периметра изображения 5, блока вычисления ширины изображения 6 и блока вычисления длины изображения 7, выходы блоков блока вычисления площади изображения 4 и блока вычисления периметра изображения 5 соединены с входом блока вычисления коэффициента формы изображения 8, выходы блока вычисления ширины изображения 6 и блока вычисления длины изображения 7 соединены с входом блока вычисления эксцентриситета изображения 9, выходы блока вычисления коэффициента формы изображения 8 и блока вычисления эксцентриситета изображения 9 соединены с входом блока идентификации типа воздушного судна 10, выход блока идентификации типа воздушного судна соединен с одним из входов блока индикации типа и государственной принадлежности воздушного судна 15, выход блока спектр анализаторов 11 соединен с входом блока аппроксимации формы гистограммы изображения 12, выход блока аппроксимации формы гистограммы изображения 12 соединен с одним из входов блока идентификации государственной принадлежности воздушного судна 13, другой вход блока идентификации государственной принадлежности воздушного судна 13 соединен с выходом блока базы данных эталонных значений гистограмм спектра изображений государственной принадлежности воздушных судов 14, выход блока идентификации государственной принадлежности воздушных судов 13 соединен со вторым входом блока индикации типа и государственной принадлежности воздушного судна 15.Moreover, one output of the photodetector 1 unit of the device is connected to the input of the binary unit for quantizing the intensity of the image of the object, the second output of the photodetector 1 unit is connected to the input of the unit of the spectrum of image analyzers 11, the output of the binary unit of quantization of the image intensity 2 is connected to the input of the block for selecting the image area 3, the output of the block the selection of the image area 3 is connected to the inputs of the image area calculation unit 4, the image perimeter calculation unit 5, the image width calculation unit 6 and lock for calculating the image length 7, the outputs of the blocks for calculating the area of the image 4 and the block for calculating the perimeter of the image 5 are connected to the input of the block for calculating the coefficient of the image image 8, the outputs of the block for calculating the width of the image 6 and the block for calculating the image length 7 are connected to the input of the block for calculating the eccentricity of the image 9, the outputs of the image form coefficient calculator 8 and the eccentricity calculator 9 are connected to the input of the aircraft type identification block 10, the output of the ident block aircraft type characteristics are connected to one of the inputs of the aircraft type and state indication unit 15, the output of the spectrum analyzer block 11 is connected to the input of the image histogram shape approximation unit 12, the output of the image histogram shape approximation unit 12 is connected to one of the inputs of the state identification block aircraft 13, the other input of the identification unit of state ownership of the aircraft 13 is connected to the output of the block histogram reference values database a gram of the spectrum of images of state ownership of aircraft 14, the output of the identification block of state ownership of aircraft 13 is connected to the second input of the display unit type and state ownership of aircraft 15.

Устройство работает следующим образом.The device operates as follows.

Изображение с выхода блока матричного фотоприемного устройства 1, преобразованное в электрические сигналы, поступает на вход блока бинарного квантования 2. В блоке бинарного квантования сигналы размещаются по строкам и столбцам в соответствии с геометрической структурой матричного фотоприемного устройства, образуя матрицу значений сигналов 0 или 1. С выхода блока бинарного квантования 2 информация в виде информационной матрицы поступает в блок выделения области изображения 3. В блоке выделения области изображения 3 специальными аппаратными соединениями или программной обработкой выделяется область изображения. В аппаратном построении устройства блок выделения площади изображения 3 содержит один слой логических вычислительных элементов «И» и один слой элементов «ИЛИ» Фиг. 1. Элементы булевой алгебры «И» реализуют логику: «1*1=1, 1*0=0, 0*1=0, 0*0=0». Элементы булевой алгебры «ИЛИ» реализуют логику (три из трех): «1*1*1=1», «1*1*0=0», «1*0*1=0», «0*1*1=0». Если сигналы обнаружены в каждом из трех соседних элементов фотоприемной матрицы, то с помощью элементов «И» на каждой условной границе двух соседних элементов формируется сигнал на выходе элемента «И». Для того чтобы подтвердить обнаружение сигналов в трех элементах из трех и перенести сигнал в точку соединения трех элементов, используется элемент «ИЛИ». Выделение линии контура производится с помощью элементов булевой алгебры - несовпадения «А». Булева алгебра «А» реализует логику: «1*1=0, 1*0=1, 0*1=1, 0*0=0». Сигналы формируются на границах элементов в соответствии с геометрической структурой матрицы. С выхода блока выделения области изображения 3 сигналы поступают на входы блоков вычисления площади изображения 4, вход блока вычисления периметра изображения 5, вход блока вычисления ширины изображения 7 и вход блока вычисления длины изображения 8. В блоках вычисления площади изображения 4 и блока вычисления периметра изображения 5 каждый элемент блока объединяет сигналы с шести «узловых точек», сформированных в блоке выделения области изображения 3. В аппаратной реализации используется многослойная структура элементов «ИЛИ», представленная на Фиг. 7. С выходов блоков вычисления площади изображения 4 и блока вычисления периметра изображения 5 вычисленные значения площади и периметра изображения поступают на вход блока вычисления коэффициента формы изображения 8. Вычисление коэффициента формы изображения производится в блоке вычисления коэффициента формы изображения 8 по формуле:The image from the output of the matrix photodetector unit 1, converted into electrical signals, is input to the binary quantization unit 2. In the binary quantization unit, the signals are arranged in rows and columns in accordance with the geometric structure of the matrix photodetector, forming a matrix of signal values 0 or 1. C the output of the binary quantization block 2, information in the form of an information matrix enters the block for selecting the image area 3. In the block for selecting the image area 3 with special apparatus With connections or software processing, the image area is highlighted. In the hardware construction of the device, the image area allocation unit 3 contains one layer of logical computing elements “AND” and one layer of elements “OR” FIG. 1. Elements of the Boolean algebra "AND" implement the logic: "1 * 1 = 1, 1 * 0 = 0, 0 * 1 = 0, 0 * 0 = 0". Elements of the Boolean algebra "OR" implement the logic (three of three): "1 * 1 * 1 = 1", "1 * 1 * 0 = 0", "1 * 0 * 1 = 0", "0 * 1 * 1 = 0 ". If signals are detected in each of the three neighboring elements of the photodetector matrix, then using the "And" elements at each conditional border of two adjacent elements, a signal is generated at the output of the "And" element. In order to confirm the detection of signals in three of the three elements and transfer the signal to the connection point of the three elements, the "OR" element is used. The contour line is extracted using elements of Boolean algebra - mismatch "A". The Boolean algebra “A” implements the logic: “1 * 1 = 0, 1 * 0 = 1, 0 * 1 = 1, 0 * 0 = 0”. Signals are formed at the boundaries of the elements in accordance with the geometric structure of the matrix. From the output of the image area selection block 3, the signals are fed to the inputs of the image area calculation blocks 4, the input of the image perimeter calculation block 5, the input of the image width calculation block 7 and the input of the image length calculation block 8. In the blocks of the image area calculation 4 and the image perimeter calculation block 5 each block element combines signals from six “nodal points” formed in the block for selecting the image area 3. In the hardware implementation, the multilayer structure of the “OR” elements is used, representing constant prices in FIG. 7. From the outputs of the blocks for calculating the area of the image 4 and the block for calculating the perimeter of the image 5, the calculated values of the area and perimeter of the image are fed to the input of the block for calculating the coefficient of image shape 8. The calculation of the coefficient of image form is performed in the block for calculating the coefficient of image image 8 by the formula:

Figure 00000004
где соответственно S - площадь, Р - периметр изображения. Вычисленное значение коэффициента формы с выхода блока вычисления коэффициента формы изображения 8 поступает на первый вход блока идентификации типа воздушного судна 10.
Figure 00000004
where, respectively, S is the area, P is the image perimeter. The calculated value of the shape factor from the output of the image shape coefficient calculation unit 8 is fed to the first input of the aircraft type identification block 10.

В блоке вычисления ширины изображения 6 и блоке вычисления длины изображения 7 производится формирование «цепочки» сигналов соответственно по направлению, перпендикулярному оси симметрии изображения и направлению оси симметрии изображения, сформированного в блоке выделения области изображения 3. С выходов блоков вычисления ширины изображения 6 и блока вычисления длины изображения 7 вычисленные значения площади и периметра изображения поступают на вход блока вычисления эксцентриситета изображения 9. В блоке вычисления эксцентриситета изображения 9 вычисление производится по формуле:In the block for calculating the width of the image 6 and the block for calculating the length of the image 7, a “chain” of signals is generated, respectively, in the direction perpendicular to the axis of symmetry of the image and the direction of the axis of symmetry of the image formed in the block for selecting the image area 3. From the outputs of the blocks for calculating the width of the image 6 and the block of calculation image lengths 7, the calculated values of the area and perimeter of the image are fed to the input of the eccentricity calculation unit of the image 9. In the eccentricity calculation unit 9 image calculation by the formula:

Figure 00000005
где h - ширина, l - длина изображения соответственно. С выхода блока вычисления эксцентриситета изображения 9 вычисленное значение эксцентриситета поступает на второй вход блока идентификации типа воздушного судна 10. В блоке идентификации типа воздушного судна 10 изображения реализованы в зависимости
Figure 00000006
в виде точечных значений для различных геометрических форм самолетов. На Фиг. 5 показаны значения Kф различных типов транспортных самолетов. Блок работает следующим образом. Сигналы с блоков вычисления коэффициента формы изображения 8 и вычисления эксцентриситета изображения 9 поступают на ортогонально расположенные линейки физических элементов в блоке идентификации типа воздушного судна 10. Число линеек определяется требуемой достоверностью идентификации типа воздушного судна. На Фиг. 5 представлены 10 уровней квантования. Каждая линейка горизонтальной или вертикальной полоски может быть выполнена на ферритовых кольцах. При этом при пересечении сигналов вертикального и горизонтального направления на выходном проводе ферритового кольца возникает импульс, позиционно соответствующий геометрическому образу. На электронном табло этот импульс высвечивает ячейку с надписью, например, ИЛ-76 или Боинг-747 и так далее. Блок спектральных анализаторов 11 содержит три типа спектральных анализаторов соответственно в диапазонах спектра R, G, В (красный, зеленый, синий). На вход блока спектральных анализаторов 11 с блока матричного фотоприемного устройства 1 поступает изображение воздушного судна. На выходе блока спектральных анализаторов 11 формируются гистограммы распределения яркости изображения по соответствующим уровням интенсивности и спектру, которые поступают на вход блока аппроксимации формы гистограммы изображения 12. С блока аппроксимации формы гистограммы изображения 12 гистограмма изображения поступает на вход блока идентификации государственной принадлежности воздушного судна 13. На другой вход блока идентификации государственной принадлежности воздушного судна 13 из блока базы данных по гистограммам спектра изображений государственной принадлежности воздушных судов 14 поступают эталонные значения гистограмм по раскраскам хвостового оперения и фюзеляжа. При совпадении формы гистограммы изображения с эталонной гистограммой коррелятор формирует сигнал «1», который высвечивает государственную принадлежность воздушного судна на электронном табло блока индикации типа и государственной принадлежности воздушного судна 15.
Figure 00000005
where h is the width, l is the image length, respectively. From the output of the image eccentricity calculation unit 9, the calculated eccentricity value is supplied to the second input of the aircraft type identification unit 10. In the aircraft type identification unit 10, the images are implemented depending
Figure 00000006
in the form of point values for various geometric shapes of aircraft. In FIG. 5 shows the K f values of various types of transport aircraft. The block works as follows. The signals from the blocks for calculating the shape factor of the image 8 and calculating the eccentricity of the image 9 are fed to the orthogonally located rulers of the physical elements in the type identification block of the aircraft 10. The number of rulers is determined by the required reliability of identification of the type of aircraft. In FIG. 5 presents 10 levels of quantization. Each ruler of a horizontal or vertical strip can be made on ferrite rings. In this case, when the signals of the vertical and horizontal directions intersect, an impulse arises on the output wire of the ferrite ring, positionally corresponding to the geometric image. On an electronic board, this pulse displays a cell with the inscription, for example, IL-76 or Boeing-747 and so on. The block of spectral analyzers 11 contains three types of spectral analyzers, respectively, in the spectral ranges R, G, B (red, green, blue). The input of the block of spectral analyzers 11 from the block matrix photodetector 1 receives the image of the aircraft. At the output of the block of spectral analyzers 11, histograms of the image brightness distribution according to the corresponding intensity levels and spectrum are generated, which are fed to the input of the approximation block of the image histogram image 12. From the approximation block of the image histogram shape 12, the image histogram is fed to the input of the aircraft state identification block 13. another input of the aircraft state identification block 13 from the database block from the histograms of the spectrum of Aircraft state affiliation 14 reference values of histograms for the colors of the tail and fuselage are received. If the shape of the histogram of the image coincides with the reference histogram, the correlator generates a signal “1”, which displays the nationality of the aircraft on the electronic board of the display unit type and state of the aircraft 15.

Claims (1)

Устройство для пассивной дистанционной телевизионной идентификации объектов, включающее блок фотоприемного устройство, один выход которого соединен с входом блока бинарного квантования интенсивности изображения объекта, а второй - соединен с входом блока спектр анализаторов изображения, выход блока бинарного квантования интенсивности изображения соединен с входом блока выделения области изображения, выход блока выделения области изображения соединен с входами блока вычисления площади изображения, блока вычисления периметра изображения, блока вычисления ширины изображения и блока вычисления длины изображения, выходы блоков блока вычисления площади изображения и блока вычисления периметра изображения соединены с входом блока вычисления коэффициента формы изображения, выходы блока вычисления ширины изображения и блока вычисления длины изображения соединены с входом блока вычисления эксцентриситета изображения, выходы блока вычисления коэффициента формы изображения и блока вычисления эксцентриситета изображения соединены с входом блока идентификации типа воздушного судна, выход блока идентификации типа воздушного судна соединен с одним из входов блока индикации типа и государственной принадлежности воздушного судна, выход блока спектр анализаторов соединен с входом блока аппроксимации формы гистограммы изображения, выход блока аппроксимации формы гистограммы изображения соединен с одним из входов блока идентификации государственной принадлежности воздушного судна, другой вход блока идентификации государственной принадлежности воздушного судна соединен с выходом блока базы данных эталонных значений гистограмм спектра изображений государственной принадлежности воздушных судов, выход блока идентификации государственной принадлежности воздушных судов соединен со вторым входом блока индикации типа и государственной принадлежности воздушного судна.  A device for passive remote television identification of objects, including a photodetector unit, one output of which is connected to the input of the binary unit for quantizing the image intensity of the object, and the second is connected to the input of the unit for spectrum of image analyzers, the output of the binary unit for quantizing the image intensity is connected to the input of the image area extraction unit , the output of the image area allocation unit is connected to the inputs of the image area calculation unit, the perimeter image calculation unit image, the unit for calculating the image width and the unit for calculating the image length, the outputs of the units for calculating the image area and the unit for calculating the image perimeter are connected to the input of the unit for calculating the image shape coefficient, the outputs of the unit for calculating the image width and the unit for calculating the image length are connected to the input of the image eccentricity unit, the outputs of the image form coefficient calculation unit and the image eccentricity calculation unit are connected to the input of the type identification unit air vessel, the output of the aircraft type identification block is connected to one of the inputs of the aircraft type and state indication unit, the spectrum analyzer block output is connected to the input of the image histogram shape approximation block, the output of the image histogram shape approximation block is connected to one of the inputs of the state identification block aircraft affiliation, another input of the aircraft state identification block is connected to the output of the database unit reference values of histograms of the spectrum of images of state ownership of aircraft, the output of the identification block of state ownership of aircraft is connected to the second input of the display unit type and state ownership of the aircraft.
RU2015139035/28A 2015-09-14 2015-09-14 Method for passive remote television identification of objects and device therefor RU2603998C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2015139035/28A RU2603998C1 (en) 2015-09-14 2015-09-14 Method for passive remote television identification of objects and device therefor

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2015139035/28A RU2603998C1 (en) 2015-09-14 2015-09-14 Method for passive remote television identification of objects and device therefor

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2603998C1 true RU2603998C1 (en) 2016-12-10

Family

ID=57776831

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2015139035/28A RU2603998C1 (en) 2015-09-14 2015-09-14 Method for passive remote television identification of objects and device therefor

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2603998C1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2708346C1 (en) * 2017-03-22 2019-12-05 Александр Иванович Стучилин Method for identification of aircraft type by means of passive optical location and device for implementation thereof

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4323880A (en) * 1974-07-22 1982-04-06 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Automatic target screening

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4323880A (en) * 1974-07-22 1982-04-06 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Automatic target screening

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Определение типа и государственной принадлежности воздушного судна в конфликтной ситуации, Военная мысль, 3, 2014. *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2708346C1 (en) * 2017-03-22 2019-12-05 Александр Иванович Стучилин Method for identification of aircraft type by means of passive optical location and device for implementation thereof

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8392347B2 (en) Coating color database creating method, search method using the database, their system, program, and recording medium
US8571325B1 (en) Detection of targets from hyperspectral imagery
US8897570B1 (en) Detection of targets from hyperspectral imagery
Ngoc et al. Coastal and inland water pixels extraction algorithm (WiPE) from spectral shape analysis and HSV transformation applied to Landsat 8 OLI and Sentinel-2 MSI
CN102637301B (en) Method for automatically evaluating color quality of image during aerial photography in real time
Hanuschkin et al. Investigation of cycle-to-cycle variations in a spark-ignition engine based on a machine learning analysis of the early flame kernel
KR20080031702A (en) Method of cloud masking in remote sensing images
Ruban et al. Method for determining elements of urban infrastructure objects based on the results from air monitoring
RU2603998C1 (en) Method for passive remote television identification of objects and device therefor
CN111274871B (en) Forest fire damage degree extraction method based on light and small unmanned aerial vehicle
CN103942786A (en) Self-adaptation block mass target detecting method of unmanned aerial vehicle visible light and infrared images
Wang et al. Building extraction in multitemporal high-resolution remote sensing imagery using a multifeature LSTM network
CN110261341B (en) Volcanic ash cloud detection method and system based on stationary meteorological satellite data
CN109696406B (en) Moon table hyperspectral image shadow region unmixing method based on composite end member
CN112927459B (en) Sudoku fire behavior prediction method based on unmanned aerial vehicle vision and application
WO2020045767A1 (en) Method for generating image using lidar and apparatus therefor
US9349056B2 (en) Method of measuring road markings
JP7236612B2 (en) Inspection method, program and inspection system
US20220189030A1 (en) Method and system for defect detection in image data of a target coating
US11935268B2 (en) Construction method and system for visible near-infrared spectrum dictionary
CN111415372A (en) Moving target merging method based on HSI color space and context information
Castellucci et al. Pole and crossarm identification in distribution power line images
Zhu et al. Method for generating SPOT natural-colour composite images based on spectrum machine learning
Dyatmika Deteksi Awan Dalam Citra Spot-5 (Cloud Detection in Spot-5 Images)
CN113744182B (en) Method for monitoring complex crack change state based on two-dimensional code positioning technology

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20200915