Все статьи автора в журнале: Цзинчжун Чжэн

1. Разработка алгоритмического обеспечения обнаружения авианосца с использованием техники машинного зрения для автоматической посадки БПЛА

   Development of algorithmic support for detecting an aircraft carrier using machine vision technology for automatic landing of UAV

   Номер: 2022 / 12

   Жуйян Чжоу | Juyyan CHjou | Неусыпин К.А. | Neusypin K.А. | Цзинчжун Чжэн | TSzinchjun CHjen | neysipin@mail.runeysipin@mail.ru

   Авторы статьи

   Authors

   Жуйян Чжоу

   Juyyan CHjou

   Неусыпин К.А.

   Neusypin K.А.

   Цзинчжун Чжэн

   TSzinchjun CHjen

   neysipin@mail.ru

   neysipin@mail.ru

   ---

   Разработка алгоритмического обеспечения обнаружения авианосца с использованием техники машинного зрения для автоматической посадки БПЛА

    

   УДК 681.513:004.93

   DOI: 10.36652/0869-4931-2022-76-12-545-550

    

   Рассмотрена задача обнаружения авианосца для измерения положения и ориентации беспилотного летательного аппарата (БПЛА). Предложен алгоритм выделения ROI-областей с использованием детектирования движения и анализа значимости методом спектрального остатка. На основе модели BoW построен алгоритм классификации, в котором сочетаются выделение признаков SIFT, кластеризация методом K-средних и классификатор SVM. Результаты тестирований подтвердили высокое быстродействие и адекватную точность обнаружения авианосца при использовании предложенного комплекса алгоритмов.

   ---

   Ключевые слова

   посадка на авианосец, БПЛА, обнаружение объектов, детектирование движения, метод спектрального остатка, признак SIFT, кластеризация K-средних, метод опорных векторов

   Development of algorithmic support for detecting an aircraft carrier using machine vision technology for automatic landing of UAV

   The problem of detecting an aircraft carrier to measure the position and orientation of an unmanned aerial vehicle (UAV) is considered. An algorithm for selecting ROI regions by using motion detection and significance analysis via the spectral residual method is proposed. Based on the BoW model, a classification algorithm is constructed that combines SIFT feature extraction, K-means clustering, and the SVM classifier. The test results confirmed the high performance and adequate accuracy of aircraft carrier detection by using the proposed set of algorithms.

   ---

   Keywords

   aircraft carrier landing, UAV, object detection, motion detection, spectral residual method, SIFT feature, K-means clustering, support vector method