ПРОБЛЕМИ ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ РОЗПІЗНАВАННЯ ТА ПОРІВНЯННЯ ЗОБРАЖЕНЬ ПІД ЧАС НАВІГАЦІЇ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ
DOI:
https://doi.org/10.36994/2788-5518-2024-01-07-17Ключові слова:
БПЛА, дрон, навігація, розпізнавання зображень, інфрачервонийАнотація
Через специфіку завдань та сфери використання безпілотних літальних апаратів (БПЛА) у сьогоденні на навігаційну частину покладається значна роль і водночас багато обмежень. Завдання ускладнюється в умовах сильного впливу ворожих комплексів радіоелектронної боротьби. У цій роботі запропоновано використання методів порівняння та розпізнавання зображень для підвищення точності навігації. Основні вимоги для доцільного та ефективного використання БПЛА полягають у можливості використовувати його на будь-якій висоті та в будь-який час доби. Такі вимоги призводять до виникнення певних ускладнень підготовки як еталонів зображень, так і їх порівняння з отриманими зображеннями з дрону. У роботі розглянуто основні проблеми, з якими доводиться стикатись у використанні методів розпізнавання чи порівняння зображень для підвищення точності навігації безпілотних літальних апаратів. У статті проаналізовано різні варіанти джерел отримання еталонних зображень та як результат запропоновано використання супутникових знімків земної поверхні. Такий підхід дає низку переваг, адже супутникові знімки охоплюють чи не всю територію планети, а якщо говорити про комерційні платформи, які надають такі знімки (EOSDA LandViewer, NASA EarthData, OnGEO, PlanetLab), то постійне оновлення та висока роздільна здатність зображень забезпечують якісні та актуальні еталонні знімки. Вибравши супутникові знімки як джерело еталонних зображень, надалі виникають такі питання: різність висот, перспектив, масштабів та переведення в інфрачервоний спектр. У роботі проводиться огляд алгоритмів перетворення та їх порівняльний аналіз. У підсумку бачимо, що варто виконати більше число випробувань за різних умов для подальшої оцінки можливості використання цього методу покращення точності навігації БПЛА.
Посилання
Erick Menezes Moreira, Otavio Augusto Maciel Camargo, Julio Cesar Duarte, Paulo Fernando F. Rosa. Scene matching in GPS denied environments: a comparison of methods for orthophoto registration, 2019.
Bhakti Chindhe, Archana Ramalingam, Shravani Chavan, Shreya Hardas, Dipti Durgesh Patil. Advances in Vision-Based UAV Manoeuvring Techniques, 2023.
Zheng Z., Wei Y. and Yang Y. “University-1652: A multi-view multi-source benchmark for drone-based geo-localization”, Proc. 28th ACM Int. Conf. Multimedia, 2020. Pp. 1395–1403.
Zhuang, J., Chen, X., Dai, M., Lan, W., Cai, Y., Zheng, E. A Semantic Guidance and Transformer-Based Matching Method for UAVs and Satellite Images for UAV Geo-Localization. IEEE Access, 2022, 10, 34277–34287.
Hannes Liik. Thermal Image Generation from RGB. Medium, 2019.
El Mahdi B.M., Abdelkrim N., Abdenour A., et al. A novel multispectral maritime target classification based on ThermalGAN (RGB-to-thermal image translation). J Exp Theor Artif Intell, 2023.
Sun Q., Wang X., Yan C., Zhang X. VQ-InfraTrans: A Unified Framework for RGB-IR Translation with Hybrid Transformer. Remote Sensing. 2023.

