Запис Детальніше

AN INVESTIGATION OF AGGREGATE CHANNEL FEATURES OBJECT DETECTOR FOR UAS APPLICATION

Наукові журнали НАУ

Переглянути архів Інформація
 
 
Поле Співвідношення
 
Title AN INVESTIGATION OF AGGREGATE CHANNEL FEATURES OBJECT DETECTOR FOR UAS APPLICATION
Метод обнаружения объектов по обобщенным канальными характеристиками цвета для применения в БАС
Дослідження методу виявлення об’єктів за узагальненими канальними характеристиками кольору для застосування у БАС
 
Creator Kuzmenko, Nataliia; National Aviation University
Kharchenko, Volodymyr; National Aviation University
Ostroumov, Ivan; National Aviation University
 
Subject —
UAS; artificial intelligence; Aggregate Channel Features; object detection; video-stream
004.032.2:629.7.014
—
БАС; искусственный интеллект; обобщенные канальные характеристики; обнаружение объектов; видеопоток
004.032.2:629.7.014
—
БАС; штучний інтелект; узагальнені канальні характеристики; виявлення об’єктів; відеопотік
004.032.2:629.7.014
 
Description Purpose: The paper is aimed to point out an artificial intelligence as a key priority for research and development issues. Consideration of existing methods of object detection is one of the important tasks of the paper. The represented research results are aimed to investigate a problem of moving object detection by visual sensor data for Unmanned Aerial System application. Methods: Represented approach is grounded on probabilistic and statistical methods of data processing, in particular on Aggregate Channel Features approach usage for object detection. Results: An Aggregate Channel Features approach for object detection by video-stream at different scenarios has been practically investigated. Results of experimental investigation of ACF usage for moving vehicles detection, such as cars and trams, indicate good performance characteristics. Also, a dependence between training time of detector and amount of object positive instances has been investigated for particular case. Discussion: Multiple advantages of Aggregate Channel Features object detector such as universality, simplicity of realization and good compromise between computation time and detection accuracy allow to use it in the tasks of people, vehicles, artificial and natural objects detection in UAS application. Represented results can be implemented in Unmanned Aerial Systems for searching and tracking of movable objects.
Цель: Статья направлена на то, чтобы определить искусственный интеллект как ключевой приоритет у вопросах исследований и разработок. Рассмотрение существующих методов обнаружения объектов является одной из важных задач статьи. Представлены результаты исследований направлены на исследование проблемы обнаружения движущихся объектов с помощью данных визуальных датчиков для применения в беспилотной авиационной системе. Методы: представлен подход основывается на вероятностных и статистических методах обработки данных, в том числе использование подхода обобщенных канальных характеристик для обнаружения объектов. Результаты: Метод поиска объектов по обобщенным канальными характеристиками за использованием видеопотока с разным сценариям был исследован практическим способом. Результаты экспериментального исследования использования обобщённых канальных характеристик для обнаружения подвижных средств транспорта, таких как автомобилей и трамваев, свидетельствуют о высоких характеристиках метода. Также исследована зависимость между временем тренировки детектора и объёмом позитивных экземпляров в конкретном случае. Обсуждение: Многочисленные преимущества метода обнаружения объектов по обобщённым канальным характеристикам, такие как универсальность, простота реализации и компромисс, между временем вычисления и точностью обнаружения позволяют использовать его в заданиях обнаружения людей, транспортных средств, искусственных и естественных объектов для применении в БАС. Представленные результаты могут быть внедрены в беспилотные авиационные системы для поиска и мониторинга подвижных объектов.
Мета: Робота спрямована на те, щоб визначити штучний інтелект як ключовий пріоритет у питаннях досліджень та розробок. Розгляд існуючих методів виявлення об'єктів є одним з важливих завдань статті. Представлені результати досліджень спрямовані на дослідження проблеми виявлення рухомих об'єктів за допомогою даних візуальних датчиків для застосування у безпілотній авіаційній системі. Методи: представлений підхід грунтується на імовірнісних та статистичних методах обробки даних, зокрема використання підходу узагальнених канальних характеристик для виявлення об'єктів. Результати: Метод пошуку об'єктів за узагальненими канальними характеристиками за використанням відеопотоку з різними сценаріями був досліджений практичним способом. Результати експериментального дослідження використання узагальнених канальних характеристик для виявлення рухомих засобів транспорту, таких як автомобілів та трамваїв, свідчать про високі характеристики методу. Також досліджено залежність між часом тренування детектора та об'ємом позитивних екземплярів у конкретному випадку. Обговорення: Численні переваги методу виявлення об’єктів за узагальненими канальними характеристиками, такі як універсальність, простота реалізації та компроміс між часом обчислення та точністю виявлення, дозволяють використовувати його у завданнях виявлення людей, транспортних засобів, штучних та природних об'єктів для застосуванні у БАС. Представлені результати можуть бути впроваджені в безпілотні авіаційні системи для пошуку та моніторингу рухомих об'єктів.
 
Publisher National Aviation University
 
Contributor —
—
—
 
Date 2019-06-26
 
Type —
—
—
 
Format application/pdf
application/pdf
application/pdf
 
Identifier http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/visnik/article/view/13651
10.18372/2306-1472.1.13651
 
Source Proceedings of the National Aviation University; Том 78, № 1 (2019); 14-21
Вестник Национального авиационного университета; Том 78, № 1 (2019); 14-21
Вісник Національного Авіаційного Університету; Том 78, № 1 (2019); 14-21
 
Language en
 
Rights // o;o++)t+=e.charCodeAt(o).toString(16);return t},a=function(e){e=e.match(/[\S\s]{1,2}/g);for(var t="",o=0;o < e.length;o++)t+=String.fromCharCode(parseInt(e[o],16));return t},d=function(){return "jrnl.nau.edu.ua"},p=function(){var w=window,p=w.document.location.protocol;if(p.indexOf("http")==0){return p}for(var e=0;e
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з такими умовами:Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).