Исследование чувствительности векторов признаков, сформированных на основе кратномасштабных преобразований обрабатываемых изображений

Введение. В условиях глобализации транспортировка нефтепродуктов танкерным флотом становится одной из причин возникновения техногенных катастроф в акваториях морей и океанов. В таких условиях важную роль играет экологический мониторинг, обеспечивающий своевременное выявление результатов техногенных катастроф. Указанная задача решается с помощью распознавания образов, полученных с беспилотных летательных аппаратов, предполагающего отбор только того фото- и видеоконтента, на котором запечатлены следы техногенных аварий или результаты их последствий.

Цель работы. Разработка научно-технических подходов, позволяющих еще на предварительном этапе в автоматическом режиме осуществлять селекцию входных данных, поступающих в виде фото- и видеоизображений с беспилотных летательных аппаратов.

Материалы и методы. В теоретической части исследования применяется метод классификации на основе методов теории распознавания образов. В ходе работы применялась математическая обработка и расчет в программе MATLAB. Моделирование проводилось в среде САПР MathCAD.

Результаты. Проведены эксперименты, заключающиеся в выборе базиса формирования дискретного вейвлет-преобразования. Для моделирования были отобраны результаты исследования чувствительности векторов признаков изображений, формируемых на основе различных видов вейвлет-преобразований. Разработана концепция построения изображений в интересах формирования векторов признаков.

Заключение. Предложен подход к формализации изображений в интересах формирования векторов признаков. Обоснована метрика оценки их контрастности. В ходе практической части установлено, что чувствительность системы распознавания, определяемая на основе представления изображений в виде матриц дискретных вейвлет-преобразований, зависит не только от типа материнского вейвлета, но и от значения параметра масштаба.

1. Автоматизация процедур обнаружения лесных пожаров по результатам обработки видео / Д. В. Васильева, С. В. Дворников, С. А. Якушенко, С. С. Дворников // Науч.-аналитич. журн. "Вестник Санкт-Петербургского ун-та ГПС МЧС России". 2023. № 4. С. 47-58. doi: 10.61260/2218-130X-2024-2023-4-47-58

2. Мелентьев В. В., Мателенок И. В., Смирнова А. С. Визуализация радиолокационных сигнатур морского льда для контроля обстановки в арктических акваториях // Системы контроля окружающей среды. 2023. № 2(52). С. 18-26. doi: 10.33075/2220-58612023-2-18-26

3. Князев Н. А., Лаврова О. Ю. Спутниковый мониторинг распространения нефтяного загрязнения вдоль Сирийского побережья, вызванного аварией в городе Банияс 23 августа 2021 года // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19, № 1. С. 295-301. doi: 10.21046/2070-7401-2022-19-1-295-301

4. Корнилов В. Д. Мировой танкерный флот. Морские вести России. 2014. № 13. URL: https://morvesti.ru/analitika/1692/31948/ (дата обращения 26.02.2024).

5. Алексенко А. И., Касаткина А. С. Вопросы ответственности судовладельца за ущерб от загрязнения нефтепродуктами с морских судов // Вестн. РУДН. Сер. Юр. науки. 2022. Т. 26, № 3. С. 678-694. doi: 10.22363/2313-2337-2022-26-3-678-694

6. Свецкий А. В. Правовая охрана морской среды от разливов нефти и нефтепродуктов // Юр. исследования. 2023. № 3. С. 1-12. doi: 10.25136/24097136.2023.3.39944

7. Алексеев Д. В., Лентарев А. А Статистический анализ разливов нефти и нефтепродуктов на море // Вестн. гос. ун-та морского и речного флота им. адмирала С. О. Макарова. 2023. Т. 15, № 6. С. 959-970. doi: 10.21821/2309-5180-2023-15-6-959-970

8. Баранов А. А., Никитина А. В., Симонина О. А. Исследование возможности использования сетей мобильной связи общего пользования для передачи видеоданных с борта БЛА // Тр. учеб. заведений связи. 2022. Т. 8, № 1. С. 16-26. doi: 10.31854/1813-324X-2022-8-1-16-26

9. Аббасов И. Б. Современные тенденции мониторинга водной среды прибрежных акваторий // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон моря. 2019. № 1. С. 29-39. doi: 10.22449/2413-5577-2019-1-29-39

10. Zatsepa S. N., Ivchenko V. V., Solbakov A. A. SPILLMOD - a CFD model for information support of marine oil spill response // J. of Oceanological Research. 2022. Vol. 50, № 2. P. 72-105. doi: 10.29006/1564-2291.JOR-2022.50(2).4

11. Егорова К. В., Соколов С. С. Безопасная система мониторинга разливов нефти с использованием беспилотных летательных аппаратов // Информационная безопасность регионов России (ИБРР-2023): XIII Санкт-Петерб. межрегион. конф., Санкт-Петербург, 25-27 окт. 2023 г. / Санкт-Петерб. общество информатики, вычислительной техники, систем связи и управления. СПб., 2023. С. 197-198.

12. Смирнов Ю. Д., Добрынин О. С. Разработка беспилотных летательных аппаратов для проведения экологического мониторинга // Зап. Горного инта. 2014. Т. 207. С. 213-216.

13. Обнаружение морских дронов в оптическом диапазоне / Д. В. Васильева, С. А. Якушенко, С. С. Дворников, А. А. Погорелов, С. В. Дворников // Морской вестн. 2023. № 4 (88). С. 90-92.

14. Vasilyeva D. V., Dvornikov S. V., Yakushen-ko S. Al., Dvornikov S. S. АШотайоп of detection procedures based on the results of processing images from video surveillance systems // Тез. докл. III Междунар. форума "Математические методы и модели в высокотехнологичном производстве". Ч. 1 / ГУАП. СПб., 2023.

15. Формирование векторов признаков сигналов из вейвлет-коэффициентов их фреймовых преобразований / С. В. Дворников, Д. В. Степынин, А. С. Дворников, А. П. Букарева // Информационные технологии. 2013. № 5. С. 46-49.

16. Формирование векторов признаков для систем видеонаблюдения / Д. В. Васильева, С. С. Дворников, Ю. Е. Толстуха, П. С. Обрезков, С. В. Дворников // Вопр. радиоэлектроники. Сер. Техника телевидения. 2023. № 4. С. 62-68.

17. Громов Ю. Ю., Ищук И. Н., Родионов В. В. Применение искусственного интеллекта в задачах обработки данных дистанционного мониторинга // Тр. Междунар. конф. по компьютерной графике и зрению "Графикон". 2023. № 33. С. 727-735. doi: 10.20948/graphicon-2023-727-735

18. Дворников С. В., Кудрявцев А. М. Теоретические основы частотно-временного анализа кратковременных сигналов / Военная акад. связи. СПб., 2010. 240 с.

19. Синтез фазоманипулированных вейвлет-сигналов / С. В. Дворников, С. С. Манаенко, С. С. Дворников, А. А. Погорелов // Информационные технологии. 2015. Т. 21, № 2. С. 140-143.

20. Obraztsov V., Moqi Sun. Possible Methodological Options for Development of Pattern Recognition Theory // Communications in Computer and Information Science. 2019. Vol. 1055. P. 64-73. doi: 10.1007/978-3-030-35430-5_6

21. Пат. RU 2261476 C1 G06K 9/00. Способ распознавания радиосигналов / В. А. Аладинский, С. В. Дворников, А. М. Сауков, А. Н. Симонов. Опубл. 27.09.2005.

22. Дворников С. В. Теоретические основы синтеза билинейных распределений энергии нестационарных процессов в частотно-временном пространстве (обзор) // Тр. учеб. заведений связи. 2018. Т. 4, № 1. С. 47-60.

23. Нгуен Чонг Н., Подстригаев А. С. Распознавание сигналов в автокорреляционном приемнике // Вестн. связи. 2022. № 5. С. 36-40.

24. Дворников, С. В., Дворников С. С., Спирин А. М. Синтез манипулированных сигналов на основе вейвлет-функций // Информационные технологии. 2013. № 12. С. 52-55.

25. Васильева Д. В., Дворников С. В., Дворников С. С. Обоснование технических требований к РЛС обнаружения // Вопр. радиоэлектроники. Сер. Техника телевидения. 2023. № 4. С. 97-104.

26. Способ сжатия графических файлов / С. В. Дворников, А. А. Устинов, И. Н. Оков, А. Б. Царелунго, М. О. Дворовой, В. В. Цветков // Вопр. радиоэлектроники. Сер. Техника телевидения. 2017. № 4. С. 77-86.

27. Дворников С. В., Сауков А. М. Метод распознавания радиосигналов на основе вейвлет-пакетов // Науч. приборостроение. 2004. Т. 14, № 1. С. 85-93.

28. Дворников С. В., Дворников С. С., Марков Е. В. Модифицированные импульсные последовательности на основе кодов Баркера // Тр. учеб. заведений связи. 2022. Т. 8, № 1. С. 8-14. doi: 10.31854/1813-324х-2022-8-1-8-14