ANALYSIS OF ALGORITHMS FOR DETECTING TARGETS IN THE OPTICAL RANGE

Article Sidebar

Abstract views: 113
PDF Downloads: 73
pdf (rus) (Русский)
Published: Dec 30, 2020
Keywords:
detection algorithm, evaluating the quality, optical system алгоритмы обнаружения, оценка качества, оптические системы

Main Article Content

A. KHIZNIAK
Военная академия Республики Беларусь, Минск
A. LIPLIANIN
Военная академия Республики Беларусь, Минск
A. SERGEENKO
Военная академия Республики Беларусь, Минск

Abstract

A universal tool for research of work algorithms for detecting targets in optical range is present. Tool allows us to make an estimation of work algorithms on real and modeling data sample, configure the algorithm detecting parameters before starting the work and during work. This tool give the possibility quantitative and qualitative evaluation of work and other. The universal tool has distinctive feature it is flexibility of the application for research algorithms for detecting, consisting in the ability to change mathematical model for construction frames of the generated video sequence, algorithms of detecting and parameters, estimating the quality of their work. Considered universal tool allows us to make a selection of the algorithms of detecting for specific optoelectronic systems, based on performed tasks, also working conditions, witch allows to increase the efficiency work of opto-electronic system.

Article Details

How to Cite
KHIZNIAK, A., LIPLIANIN, A., & SERGEENKO, A. (2020). ANALYSIS OF ALGORITHMS FOR DETECTING TARGETS IN THE OPTICAL RANGE. Vestnik of Polotsk State University. Part C. Fundamental Sciences, (12), 36-43. Retrieved from https://journals.psu.by/fundamental/article/view/457
Issue
No. 12 (2020)
Section
Информационные технологиии
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Author Biography

A. KHIZNIAK, Военная академия Республики Беларусь, Минск

канд. техн. наук, доц.

References

Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений в среде MatLab / Р. Гонсалес, Р. Вудс, С.M. Эддинс. – М. : Техносфера, 2006. – 616 с.

Кустикова, В.Д. Разработка мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP / В.Д. Кустикова. – Нижний Новгород : НГУ им. Н.И. Лобачевского, 2013. – 34 с.

Сергеев, В.В. Обнаружение объектов на изображении / В.В. Сергеев, М.В. Гашников, В.В. Мясников. – Самара : СГАУ, 2010. – 23 с.

Боровик, Е.С. Исследование интеллектуальных систем технического зрения техногенных объектов / Е.С. Боровик. – Томск : ФИТ ТГУ, 2018. – 74 с.

Автоматическое обнаружение и сопровождение динамических объектов на изображениях, формируемых оптико-электронными приборами в условиях априорной неопределенности. Методы и алгоритмы / Гузенко О.Б. [и др.] ; под ред. А.А. Храмичева – М. : Радиотехника, 2015. – 280 с.

Никитина, А.В. Исследование и разработка алгоритмов обнаружения с подвижной платформы окружающих объектов / А.В. Никитина. – СПб. : СПбПУ, 2017. – 93 с.

Обоснование критерия оценки качества восстановления искаженных изображений для итерационного алгоритма в системах корреляционного обнаружения / А.Ю. Липлянин [и др.] // Докл. БГУИР. – 2019. – № 4. – С. 64–72.