Стратегии компьютерного зрения на основе глубокого обучения и нескольких камер для отслеживания дронов
Современные дроны становятся все более интеллектуальными благодаря интеграции глубокого обучения и компьютерного зрения. В недавнем исследовании, опубликованном в IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications, представлены новаторские методы для обнаружения и отслеживания дронов с использованием многокамерных систем и усовершенствованных алгоритмов.
Исследователи предложили систему, состоящую из статической широкоугольной камеры и вращающейся турели с узкоугольной камерой с высоким разрешением. Эта система может обнаруживать малые объекты на больших расстояниях и детально анализировать их с помощью камер с возможностью масштабирования. В основе этой технологии лежит модифицированная архитектура YOLOv3, оптимизированная для быстрого и точного обнаружения.
Система, представленная в исследовании, состоит из нескольких ключевых компонентов, каждый из которых играет важную роль в обеспечении высокой точности и эффективности обнаружения и отслеживания дронов.
Широкоугольная камера
Широкоугольная камера установлена на стационарной платформе и оснащена объективом с фокусным расстоянием 16 мм, обеспечивающим угол обзора около 110°. Это позволяет камере охватывать обширные области и обеспечивать наблюдение на больших расстояниях. Камера способна передавать изображения с разрешением 2000×1700 пикселей при скорости около 25 кадров в секунду. Широкий угол обзора играет критическую роль в начальном обнаружении малых объектов, таких как дроны, на горизонте, что позволяет системе быстро реагировать на появление новых объектов в поле зрения.
Вращающаяся турель с узкоугольной камерой
Вторая камера системы установлена на вращающейся турели, что позволяет ей изменять угол обзора и следить за объектами, обнаруженными широкоугольной камерой. Узкоугольная камера оснащена объективом с фокусным расстоянием 300 мм, что обеспечивает угол обзора около 8.2° и возможность увеличения более чем в 35 раз. Эта камера предназначена для детального анализа объектов на больших расстояниях, позволяя системе точно идентифицировать и отслеживать дроны. Турель может быстро поворачиваться и настраивать угол камеры для захвата высококачественных изображений целевых объектов.
Основной вычислительный блок на базе Linux
Центральным элементом системы является основной вычислительный блок, представляющий собой компьютер на базе операционной системы Linux, оснащенный графическим процессором NVIDIA. Этот блок обрабатывает изображения, полученные от камер, и выполняет алгоритмы глубокого обучения в графическом процессоре основного вычислительного блока, которым является память NVIDIA Geforce K620 объемом 2 Гб. Использование GPU позволяет системе обрабатывать большие объемы данных в реальном времени и обеспечивать высокую производительность при выполнении сложных вычислительных задач. Алгоритмы глубокого обучения, такие как YOLOv3, были модифицированы и оптимизированы для работы в данной системе, что позволяет достигать высокой точности и скорости обнаружения.
Эти компоненты работают в тесной интеграции, обеспечивая высокую надежность и эффективность системы обнаружения и отслеживания дронов. Взаимодействие широкоугольной и узкоугольной камер, а также мощного вычислительного блока позволяет системе быстро и точно реагировать на появление дронов в поле зрения, обеспечивая высокий уровень безопасности и контроля.
Для обнаружения дронов система использует модифицированную версию YOLOv3, которая позволяет эффективно обрабатывать изображения и обнаруживать мелкие объекты. В отличие от стандартных подходов, этот метод использует регрессионную модель для быстрой локализации объектов на изображении. Модификация архитектуры YOLOv3 включала уменьшение числа фильтров при сохранении количества слоев, что позволило оптимизировать систему для работы на ограниченных ресурсах GPU.
Эта инновационная система обеспечивает высокую точность и скорость обнаружения, что делает ее идеальной для использования в задачах обеспечения безопасности и наблюдения. Она способна обнаруживать дроны на горизонте, отслеживать их движения и, при необходимости, анализировать их с помощью узкоугольной камеры.
Исследование демонстрирует потенциал глубокого обучения в улучшении возможностей дронов для выполнения сложных задач в реальном времени, включая обеспечения безопасности, проведения наблюдений, а также спасательных операций.