Регистрация / Вход
Прислать материал

Создание научно-технического задела в области разработки мобильных систем технического зрения для транспортных систем

Докладчик: Бибиков Сергей Алексеевич

Должность: с.н.с., к.т.н.

Цель проекта:
Снижение габаритно-весовых характеристик при одновременном повышении качества (разрешающей способности) мобильных систем регистрации изображений за счет применения дифракционной оптики, повышение быстродействия обработки получаемых изображений с целью оперативного анализа обстановки и восстановления 3D-сцен за счет использования оригинальных методов и CUDA-технологий, реализуемых на гибридных вычислителях, включающих графические процессоры. Применение разработок для повышение конкурентоспособности и улучшение технических характеристик транспортных систем, в том числе отечественных автомобилей, за счёт применения инновационной системы технического зрения. Существенное удешевление и улучшение показателей интеллектуальной системы автомобильной безопасности по сравнению с мировыми аналогами.

Основные планируемые результаты проекта:
основные планируемые результаты проекта:
1. Методика расчета и экспериментальный образец плоского дифракционного объектива, отличающегося малыми габаритно-весовыми характеристиками (в 1,5-2 раза меньше известных) и высоким разрешением в 1,2-1,3 раза превосходящим разрешение систем на классической оптике.
2. Методы, алгоритмы и программное обеспечение для предварительной обработки изображений, предназначенные для устранения искажений (аберраций) и шумов, обеспечивающие высокое качество изображений и сокращение времени обработки на 10-15% по сравнению с известными методами и алгоритмами.
3. Новые методы, алгоритмы и программное обеспечение для решения задач локализации и распознавания объектов, ориентированные на параллельную реализацию в гибридных вычислительных системах с графическими процессорами, обеспечивающие существенное сокращение (в 10 – 15 раз) времени обработки видеопотоков.
4. Действующий экспериментальный образец модуля регистрации для системы оперативного анализа обстановки в реальном времени. Прототип будет испытан на отечественном автомобиле.
5. Результаты научных исследований будут опубликованы в научных журналах, индексируемых в базе данных Scopus и WEB of Science. Также будут получены свидетельства о регистрации разрабатываемых программ и алгоритмов.
6. После обобщения полученных теоретических результатов будет создан экспериментальный образец аппаратно-программного комплекса для демонстрации результатов в интеллектуальной системе автомобильной безопасности для отечественных автомобилей.
7. Будут подготовлены рекомендации и проект технического задания на ОКР для использования в дальнейшем результатов проекта для улучшении потребительских качеств и конкурентоспособности отечественных изделий, использующих системы технического зрения.

Центральной идеей настоящего проекта является миниатюризация блока регистрации изображений при одновременном достижении высокого разрешения за счет применения дифракционной оптики. Возникающая при этом проблема высокой хроматической аберрации будет решена путем последующей цифровой (предварительной и удаленной) обработки изображений, в ходе которой наряду с цветовой коррекцией и восстановлением изображений будут также решаться задачи анализа обстановки: распознавание объектов, построение цифровой модели рельефа и реконструкция 3D-сцен. Оперативность обработки данных будет обеспечиваться за счет использования графических процессоров.
В рамках указанного общего направления работы, будут решаться следующие научно-технические задачи:
1. Разработка методики расчета и создание миниатюрного объектива с высоким разрешением на основе плоских дифракционных линз.
2. Разработка методов и алгоритмов устранения хроматических аберраций и цветовой коррекции изображений.
3. Разработка эффективных методов и адаптивных алгоритмов восстановления изображений (устранения искажений типа смаза и расфокусировки) в условиях априорной неопределенности моделей искажений и помех.
4. Разработка новых быстродействующих методов и алгоритмов распознавания объектов на видеопоследовательностях.
5. Обоснование новых критериев и эффективных методов сопоставления стереоизображений и кадров видеопоследовательностей.
6. Развитие теории и разработка новых эффективных методов и быстродействующих алгоритмов построения цифровой модели рельефа (ЦМР) и реконструкции 3D-сцен по парам стереоизображений и последовательностям видеокадров.
7. Создание основанного на массивно-многопоточной модели вычислений технологии и реализуемого на гибридных вычислительных системах программного обеспечения для распознавания объектов и реконструкции 3D-сцен в реальном времени на последовательностях видеокадров.
При решении указанных задач будут использоваться новые методы и подходы. В частности, для решения задач устранения хроматических аберраций и восстановления изображений в условиях существенной априорной неопределенности будет использоваться адаптивный подход, заключающийся в идентификации моделей искажений и помех по текущим изображениям. При этом будет развит и применен разработанный авторами метод согласованной идентификации, который при малых наборах экспериментальных данных более эффективен по сравнению с известными методами.
Для решения задач распознавания будет применен подход, основанный на использовании разработанной авторами проекта модификации трансформации Хафа, позволяющей извлекать дополнительную информацию при малых вариациях масштабов и формы объектов на изображениях.
При реализации алгоритмов построения ЦМР и реконструкции 3D-сцен по стереопарам изображений и последовательности видеокадров будет использоваться разработанная авторами технология, в которой исключен этап планарной ректификации, а определение соответствующих точек осуществляется на эпиполярных линиях исходных изображений. Это позволит сократить вычислительные затраты и повысить надежность формирования ЦМР.
Будет также создано программное обеспечение для улучшения качества и визуализации изображений, оперативного распознавания объектов и реконструкции 3D-сцен на последовательностях видеокадров, реализуемое на гибридных вычислительных системах.
Некоторые теоретические аспекты предлагаемых методов и подходов к решению перечисленных выше научно-технических задач исследовались авторами проекта при проведении фундаментальных исследований по грантам РФФИ. В рамках настоящего проекта результаты этих фундаментальных исследований будут использоваться для решения прикладных научно-технических задач, в частности, на этой основе планируется получение и регистрация результатов, способных к правовой охране.

Назначение и область применения, эффекты от внедрения результатов проекта:
Создаваемый в ходе реализации проекта аппаратно-программный (АПК) позволит существенно повысить эффективность систем оперативного анализа обстановки в комплексах различного назначения. Разрабатываемая методика расчета плоского дифракционного объектива высокого разрешения, позволит создавать системы регистрации с высокими характеристиками чувствительности и сверхмалыми габаритно-весовыми характеристиками. Реализация АПК на гибридных многопроцессорных системах, включающих графические процессоры, обеспечит решение задач улучшения качества изображений, построения цифровой модели рельефа, локализации и распознавания объектов на изображениях в реальном времени.
Разрабатываемые методы, алгоритмы и действующий экспериментальный образец могут использоваться в качестве прототипа для построения систем анализа и оперативного управления операциями различного назначения. Такие системы могут использоваться для оперативной разведки с использованием низкоорбитальных спутников, самолетов и малых беспилотных летательных аппаратов с целью корректировки действий наземных средств, в т.ч. для противодействия террористическим акциям, обнаружения и оценки размеров пожаров, наводнений, а также для решения задач наведения, навигации и высокоточной привязки целей и ориентиров на местности. Предлагаемые технические решения позволят создавать высокоинтеллектуальные системы, способные в реальном времени анализировать обстановку и распознавать объекты, предоставляя пользователю информацию о типе объекта, его динамических параметрах и другие сведения, необходимые для принятия решения в реальном времени.
Результаты ПНИ планируется использовать для разработки и производства совместно с заинтересованном в настоящем проекте ОАО «АВТОВАЗ» интеллектуальной системы техническое зрения для помощи водителю . Такая система позволит значительно повысить конкурентоспособность отечественных автомобилей.
Результаты ПНИ в дальнейшем могут быть использованы при разработке компонент противоракетной обороны, систем управления, компонент воздушно-космической обороны.
Для доведения результатов до потребителя созданный экспериментальный образец будет демонстрироваться на выставках с участием представителей бизнеса.

Текущие результаты проекта:
1. Проведен аналитический обзор современной научно-технической, нормативной, методической литературы, затрагивающей научно-техническую проблему, исследуемую в рамках ПНИ.
2. Проведены патентные исследования.
3. Проведено обоснование выбора направления исследований.
4. Проведено обоснование архитектуры и средств реализации программного компонента в составе прототипа АПК для интеллектуальной автомобильной системы помощи водителю, обеспечивающего анализ окружающей дорожной обстановки в реальном времени.
5. Проведены исследования по обоснованию принципов построения системы формирования изображения на основе дифракционных оптических элементов.
6. Проведены сравнительные исследования возможных конфигураций дифракционных оптических элементов.
7. Исследованы возможности предварительной коррекции искажений типа хроматической аберрации с целью улучшения качества изображений на этапе предварительной и первичной обработки данных, формируемых на фотоприемной матрице.
8. Разработаны методы и алгоритмы компьютерного моделирования местности и оптического тракта в системах технического зрения.