Доклад посвящен разработки системы моделирования подвижных излучающих объектов для решения задач отслеживания и позиционирования в системах компьютерного зрения с использованием сверхширокоугольных объективов

Вид материала

Доклад

Подобный материал:

• Учебная программа Дисциплины б25 «Системы позиционирования подвижных объектов» по специальности, 147.27kb.
• Военно-патриотическая направленность, 121.77kb.
• Алгоритмы и комплекс программ для решения задач имитационного моделирования объектов, 277.69kb.
• Внастоящее время программный комплекс внедряется на таких ведущих предприятиях России,, 16.45kb.
• Iii международный симпозиум актуальные проблемы компьютерного моделирования конструкций, 77.34kb.
• О Конкурса асов компьютерного 3D-моделирования среди предприятий, использующих в проектных, 9.87kb.
• Доклад посвящен импульсным нейтронным генераторам на вакуумных нейтронных трубках,, 30.47kb.
• "Компьютерные методы в химии. Современное состояние" летняя школа по методам компьютерного, 98.33kb.
• Рабочей программы дисциплины Программирование и основы алгоритмизации по направлению, 30.83kb.
• Институте Вычислительной Математики и Математической Геофизики со ран создается электронный, 47.84kb.

И.И. АМЕРХАНОВ, А.Ю. ДОБРОДЕЕВ¹, Е.В. ЧЕПИН

Московский инженерно-физический институт (государственный университет)

¹ ФГУП "Концерн "Системпром", Москва


РАЗРАБОТКА 3D-МОДЕЛИ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОДВИЖНЫХ ИЗЛУЧАЮЩИХ ОБЪЕКТОВ
С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СВЕРХШИРОКОУГОЛЬНЫХ СИСТЕМ ЗРЕНИЯ


Доклад посвящен разработки системы моделирования подвижных излучающих объектов для решения задач отслеживания и позиционирования в системах компьютерного зрения с использованием сверхширокоугольных объективов


В рамках работ, проводимых в ходе реализации гранта РФФИ №07-07-00273-а ”Теоретические методы обнаружения и распознавания подвижных излучающих объектов с использованием сверхширокоугольных систем зрения при решении задачи наведения терминалов атмосферной оптической линии связи (АОЛС)”, возникла проблема тестирования разработанных алгоритмов. Суть проблемы заключается в том, что получение исходных данных для тестирования алгоритмов на данном этапе невозможно, в связи с отсутствием аппаратного обеспечения, как подвижных излучающих объектов, так и сверхширокоугольных систем зрения.

Для решения данной проблемы было предложено создать соответствующую 3D модель и использовать ее для эмуляции источника исходных данных. Использование 3D моделирования как источника исходных данных часто используется в задачах обработки изображения транспортных средств [1-2].

В связи с этим к разрабатываемой 3D модели были выдвинуты следующие требования:

- возможность записи видеоизображения, генерируемого на основе 3D модели;

- эмуляция сверхширокоугольных систем зрения;

- эмуляция реальных условий съемки;

Для выполнения поставленных выше требований была разработана программная среда, состоящая из следующих компонентов:

- моделей объектов, выполненных в среде 3D StudioMax 5;

- программы на языке С++, на основе Direct 3D, для анимирования моделей, и эмуляция сверхширокоугольной системы зрения;

- программы для записи видеосигнала с экрана Fraps фирмы Beepa Pty;

В качестве объектов были использованы модели передвижного транспортного средства, модели излучающих объектов, модели окружающей среды. Данные модели были конвертированы в Х-формат, поддерживаемый средой Microsoft Direct 3D. Программа анимации моделей предоставляет функциональность для задания сценария, в том числе количества транспортных средств, начального положения, скорости и направления движения транспортных средств. Для эмуляции реальных условий съемки, отрабатывались сценарии движения транспортных средств в различных направлениях, с частичным и полным перекрыванием излучающих объектов. Также была промоделирована вибрация камеры и излучающего объекта, характерная для передвижения транспортного средства по пересеченной местности. Эмуляция сверхширокоугольной системы зрения достигалась за счет задания угла обзора камеры, путем изменения перспективной матрицы связанной с ней.

В дальнейшем предполагается расширить функциональность разработанного программного комплекса, добавив поддержку различных условий освещенности (день, ночь, переменная облачность), а также поддержку различных погодных условий (дождь, снег, туман) [3].

Также предполагается проведение исследования различных моделей излучающих объектов, для выбора наиболее эффективного с точки зрения эффективности распознавания в сложных условиях[4-5].


Список литературы

1. Haag M., Nagel H-H., Combination of Edge Element and Optical Flow Estimates for 3D-Model-Based Vehicle Tracking in Traffic Image Sequences// International Journal of Computer Vision, Volume 35, Isssue 3, p.295-319, Springer Netherlands, 1999.
   
2. Song, X. and Nevatia, R., A Model-Based Vehicle Segmentation Method for Tracking// Proceedings of International Conference on Computer Vision, Beijing, China,p.1124-1131, 2005.
   
3. Naty Hoffman , Arcot J. Preetham, Real-time light-atmosphere interactions for outdoor scenes//Graphics programming methods, Rockland: Charles River Media, p.: 337 - 352, 2003, ISBN 1-58450-299-1.
   
4. Cheol Hee Lee, Eung Joo Lee, Yeong Ho Ha, A New Visibility Testing Algorithm of Automotive Headlamps Based on Multi-Spectral Imaging// Proceedings of ITC-CSCC 2001, Tokushima, Japan, vol. 1, p. 474-477, 2001.
   
5. Myong Young Lee, Joon Ho Shin, Jung Hyong Park, Cheol Hee Lee, Young Ho Ha, A Lamp-Lit Image Rendering of Automotive Rear Lamp Using Spectral-Based Ray Tracing Method, //SAE Transactions - Journal of Passenger Cars - Mechanical Systems, pp. 2458-2467, 2006.