ISSN 2304-6600 (Online)
ISSN 1997-0935 (Print)



Инженерные изыскания и обследование зданий. Специальное строительство

ОЦЕНКА ИЗМЕРЕНИЙ РАССТОЯНИЯ ДО ОБЪЕКТА ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ ЕГО ГРАФИЧЕСКОГО ОБРАЗА

  • Локтев Алексей Алексеевич - Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ)
  • Локтев Даниил Алексеевич - Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (ФГБОУ ВПО «МГТУ им. Н.Э. Баумана»)
DOI: 10.22227/1997-0935.2015.10.54-65
Страницы: 54-65
Предложены усовершенствованные алгоритмы обработки первичной информации, получаемой на основе исследования графического образа подвижного или неподвижного объекта за счет использования методов и процедур статистического анализа, которые позволяют приблизить теоретические результаты к результатам эксперимента. Использование статистического анализа и вероятностных подходов приводит к увеличению точности определяемых характеристик, границ применимости процедур вычисления параметров состояния (размеры, форма, расстояние от наблюдателя) и поведения объекта (скорость и направление движения) и уменьшают вычислительную сложность конечного алгоритма. Полученные в работе байесовские оценки на основе использования квадратичной, прямоугольной и простой функций потерь при нормальном, лапласовском, равномерном и логнормальном распределении ошибок, позволяют сделать выводы об интервалах использования тех или иных моделей и алгоритмов определения параметров различных объектов. Предложенная методика позволяет сделать качественную оценку применимости того или иного метода определения геометрических и кинематических параметров подвижного объекта путем анализа серии изображений, полученных с фото- или видеодетекторов.
  • размытие изображения;
  • объект;
  • эффективность оценки;
  • байесовская оценка;
  • функция потерь;
  • апостериорный риск;
  • функция распределения ошибок;
Литература
  1. Sun Z., Bebis G., Miller R. On-road vehicle detection using optical sensors: A review // Proceeding of the IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems. 2004. Vol. 6. Pp. 125-137.
  2. Nayar S.K., Nakagawa Y. Shape from focus: an effective approach for rough surfaces // Proceeding CRA90. 1990. Vol. 2. Pp. 218-225.
  3. Rabe C., Volmer C., Franke U. Kalman filter based detection of obstacles and lane boundary // Autonome Mobile Systeme. 2005. Vol. 19. Pp. 51-57.
  4. Loktev D.A., Loktev A.A. Determination of object location by analyzing the image blur // Contemporary Engineering Sciences. 2015. Vol. 8. No.11. Pp. 467-475.
  5. Rajagopalan A.N., Chaudhuri S. An MRF model-based approach to simultaneous recovery of depth and restoration from defocused images // Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1999. Vol. 21. No. 7. Pp. 577-589.
  6. Gaspar T., Oliveira P. New dynamic estimation of depth from focus in active vision systems // Preprints of the 18th IFAC World Congress Milano (Italy) August 28 - September 2. 2011. Pp. 484-491.
  7. Lelegard L., Vallet B., Bredif M. Multiscale Haar transform for blur estimation from a set of images // International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science. Munich, Germany, October 5-7, 2011. Pp. 65-70.
  8. Lin H.-Y., Chang C.-H. De