Method for motion detecting in the frame and large-sized object identification

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

A method for motion detecting in a frame and large-sized object identification is described in the article. The use-case of the method is illustrated by the example from the maritime transport industry. The example shows the solution of the task of monitoring the position of an autonomous marine large-tonnage ship relative to the berth when performing loading and unloading operations and mooring operations. The paper incudes description of the structure of a measuring complex which includes optical meters. An operating principle of the complex is based on the method of motion detecting in a frame and large-sized object identification. A diagram of the algorithm for motion detecting in the frame and large-sized object identification is presented in the paper. The performance of the software implementation of the algorithm for motion detecting in the frame and large-sized object identification has been assessed in the article.

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

V. Lopatina

Federal Research Center “Computer Science and Control,” Russian Academy of Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: int00h@mail.ru
Rússia, Moscow

Bibliografia

  1. Poujouly S., Journet B. A Twofold Modulation Frequency Laser Range Finder // J. Optics A: Pure and Applied Optics. 2002. № 4. P. 356–363.
  2. Zheng X.Y., Zhao C., Zhang H.Y., Zheng Z., Yang H.Z. Coherent Dual-frequency Lidar System Design for Distance and Speed Measurements // Intern. Conf. on Optical Instruments and Technology: Advanced Laser Technology and Applications. International Society for Optics and Photonics. Beijing, China, 2018. V. 10619.
  3. Jia F.X., Yu J.Y., Ding Z.L., Yuan F. Research on Real-time Laser Range Finding System // Applied Mechanics and Materials. 2013. V. 347.
  4. Beraldin J.A., Steenaart W. Overflow Analysis of a Fixed-Point Implementation of the Goertzel Algorithm // IEEE Transactions on Circuits and Systems. 1989. V. 36. № 2. P. 322–324.
  5. Finlayson D.M., Sinclair B. Advances in Lasers and Applications // Boca Raton, Florida, USA. CRC Press, 1998. P. 346.
  6. Lopatina V.V. Method of Fragment Based Tracking of Displacement of a Large Areal Object in Images // J. Phys.: Conf. Ser. 2021. V. 2061. P. 012113. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2061/1/012113.
  7. Suzuki S., Keiichi A. Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images by Border Following // Comput. Vis. Graph. Image Process. 1985. V. 30. P. 32–46.
  8. OpenCV 4.7.0. Open Source Computer Vision Library, 2022.
  9. ГОСТ Р 8.1030-2024.
  10. Lucas B.D., Kanade T. An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision // Intern. Joint Conf. on Artificial Intelligence. Vancouver, B.C., Canada, 1981.
  11. Farnebäck G. Two-Frame Motion Estimation Based on Polynomial Expansion // Image Analysis (SCIA). Lecture Notes in Computer Science, Eds J. Bigun, T. Gustavsson. Berlin, Heidelberg: Springer, 2003. V. 2749.
  12. Jain A., Murty M., Flynn P. Data Clustering: A Review // ACM Computing Surveys. 1999. V. 31. P. 264–323.
  13. Otsu N. A Threshold Selection Method from Gray-level Histograms // IEEE Trans. Sys., Man., Cyber. J. 1979. V. 9. P. 62–66.
  14. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Изд. 3-е, исправ. и доп. М.: Техносфера, 2019. 1104 с. ISBN 978-5-94836-331-8.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar
2. Fig. 1. Installation diagram of a complex of two optical measuring devices on a pier

Baixar (152KB)
Metadados
3. Fig. 2. Large-tonnage sea vessels at various distances from the berth

Baixar (269KB)
Metadados
4. Fig. 3. Visualization of the brightness of image pixels normalized in the range [0;1]; X, Y – longitudinal and vertical coordinates of pixels

Baixar (148KB)
Metadados
5. Fig. 4. Visualization in different projections of the brightness of image pixels after applying a rectangular low-pass filter; X, Y – longitudinal and vertical coordinates of pixels

Baixar (199KB)
Metadados
6. Fig. 5. Visualization in different projections of the brightness of image pixels after applying the threshold transformation; X, Y are the longitudinal and vertical coordinates of the pixels

Baixar (145KB)
Metadados
7. Fig. 6. Visualization of the difference between two adjacent frames; X, Y – longitudinal and vertical coordinates of pixels

Baixar (217KB)
Metadados
8. Fig. 7. Visualization of the difference between adjacent frames using the example of ships of different sizes, with different speeds of movement and at different distances from the berth

Baixar (388KB)
Metadados
9. Fig. 8. Visualization of contour analysis

Baixar (54KB)
Metadados
10. Fig. 9. Scheme of the algorithm for determining movement in the frame and identifying a large area object. LPF – low-pass filter

Baixar (339KB)
Metadados
11. Fig. 10. Examples of moving image areas (left) and moving areas potentially belonging to the vessel and its deck structures (right)

Baixar (327KB)
Metadados

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».