Способ и устройство определения координат объектов

Способ и устройство определения координат объектов

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Заявляемые объекты объединены единым изобретательским замыслом, относятся к области радиотехники, а именно к пассивной локации и могут быть использованы в навигационных, пеленгационных, и др. средствах для визуального обнаружения и определения координат объектов с летно-подъемных средств (ЛПС).

Известен способ по пат. РФ №2458407, МПК G08B 25/10, обеспечивающий наведение видеокамеры на объект, положение которого в абсолютной системе координат с центром в точке размещения видеокамеры известно в этот момент времени, определяют ориентацию видеокамеры в системе координат видеокамеры, на основе определенной ориентации видеокамеры и положения объекта рассчитывают поворот системы координат видеокамеры в абсолютной системе координат. Полученные результаты используются для пересчета координат наблюдаемого объекта. Однако названный способ реализуется на земной поверхности и обладает малым радиусом действия. Кроме того, низкая точность аналога также ограничивает его применение. Последнее связано с тем, что в кадре видеокамеры наблюдаются не только заданный объект, но и смежные с ним предметы, что затрудняет точное визирование видеокамеры. Аналогичными недостатками обладают и способы по пат. РФ №2251712 и пат. РФ №2154284.

Известен способ по пат. РФ 2323851, МПК B64C 31/06. Аналог предполагает использование беспилотного летательного аппарата (БПЛА) в совокупности с видеокамерой. Аналог обеспечивает фотографирование земной поверхности под управлением наземного поста.

Основные недостатки данного аналога состоят в том, что он не обеспечивает измерение координат объектов, а для принятия решения о фотографировании необходим оператор поста управления.

Известен способ по пат. РФ №2465613, МПК G01S 3/14. Он предполагает установку под фюзеляжем ЛПС видеокамеры, определение ориентации видеокамеры и антенной системы (АС) пеленгатора относительно борта ЛПС, а в процессе полета постоянное через заданный интервал времени определение местоположения ЛПС и его ориентации, а при обнаружении заданного источника радиоизлучения (ИРИ) определение его пространственно-информационных параметров с учетом пространственной ориентации видеокамеры, АС и собственно ЛПС путем последовательного перехода из одной системы координат в другую.

Способ-аналог позволяет с помощью видеокамеры и радиопеленгатора повысить точность определения местоположения ИРИ.

Способу также присущ недостаток, связанный с относительно низкой точностью определения координат объектов. Практический интерес, как правило, представляет не сам ИРИ, а объект, на котором (или в котором) он размещается. В ситуации, когда ИРИ на объекте находится в выключенном состоянии, прототип теряет свою работоспособность. Кроме того, ИРИ часто выносят за пределы объекта, что также усугубляет ситуацию. Низкая точность определения координат объясняется тем, что в кадре видеокамеры одновременно наблюдается большая площадь земной поверхности, много превышающая площадь объекта, что и влечет за собой ошибки измерений.

Наиболее близким по технической сущности является способ определения координат объектов по пат. №2513900, МПК G01S 13/46, B64C 31/06.

Способ-прототип заключается в том, что на подготовительном этапе на борту летно-подъемного средства (ЛПС) под фюзеляжем устанавливают и фиксируют видеокамеру, запоминают коэффициенты дисторсии объектива видеокамеры, определяют ориентацию видеокамеры относительно борта ЛПС (k_k, l_k, ζ_k), где k_k, l_k, ζ_k - соответственно углы крена, тангажа и склонения видеокамеры, задают маршрут полета ЛПС, а в процессе полета постоянно через заданный интервал времени Δt определяют местоположение ЛПС (B_lps, L_lps, H_lps), где B l p s i , L l p s i , H l p s i - соответственно широта, долгота и высота ЛПС в t_i-й момент времени, i=1, 2, …, I, и его пространственную ориентацию (k_lps, l_lps, ζ_lps), где k l p s i , l l p s i , ζ l p s i - соответственно углы крена, тангажа и склонения ЛПС в t_i-й момент времени, совместно запоминают навигационные и временные параметры ЛПС, а при обнаружении j-го заданного объекта в момент времени t_i определяют местоположение объекта на кадре видеокамеры, преобразуют координаты j-го объекта в кадре на вектор направления на него в системе координат видеокамеры V П i j → с учетом влияния на результаты измерений дисторсии объектива, переводят координаты ЛПС в геоцентрическую систему координат V l p s Г → , корректируют вектор направления на j-й объект V i j ' → = ( X j ' ,   Y j ' ,   Z j ' ) i с учетом априорно известной ориентации видеокамеры относительно борта ЛПС (k_k, l_k, ζ_k) путем последовательного умножения значений V П i j → на соответствующие углам Эйлера матрицы поворота, после чего в нормальной системе координат вычисляют уточненное значение вектора направления V i j + → на j-й объект с учетом измеренных в момент времени t_i пространственных углов ЛПС: крена k_lps, тангажа l_lps и склонения ζ_lps, определяют уточненные значения азимута θ i j + , угла места β i j + и удаление ЛПС, находящегося в момент времени t_i на высоте H_lps, от j-го объекта d(H₀)_ij, расположенного на поверхности "круглой" Земли, в геоцентрической системе координат определяют значение истинного вектора направления на j-й объект V j ' ' → , которое зависит от широты B_lps и долготы L_lps местоположения ЛПС, определяют координаты точки пересечения вектора V j ' ' → с "круглой" Землей V ф j → , преобразуют геоцентрические координаты j-го объекта V ф j → в географические V j → = ( B j ,   L j ) где B_j и L_j соответственно широта и долгота местоположения j-го объекта, при наличии k последовательных кадров, k=1, 2, …, K, с изображением j-го объекта выполняют k циклов измерений географических координат V j → , а результаты измерений усредняют, а при наличии цифровой карты местности района измерений, представляющей собой матрицу с дискретностью по координатам района измерений с соответствующими значениями высот рельефа, дополнительно уточняют географические координаты обнаруженного j-го объекта V j δ → = ( B j ,   L j ,   H j ) .

Благодаря учету местоположения объекта в кадре видеокамеры в прототипе достигается более точное измерение вектора направления на объект. Возможность последующего усреднения результатов оценивания по кадрам и учет особенности рельефа местности способствуют дальнейшему повышению точностных характеристик способа.

Однако прототипу присущ недостаток, связанный с необходимостью участия оператора наземного поста управления в своевременном принятии решения о необходимости измерения координат конкретного объекта из их совокупности на кадре. Данная ситуация еще более усугубляется при необходимости одновременного управления несколькими БПЛА, например четырьмя (см. "Орлан-10". http://bla-orlan.ru/default/catalog/bla/irlan-10.html), что влечет за собой пропуски и ошибочные решения.

Известны устройства по Пат. РФ №2251712, МПК G01S 5/02; Пат. РФ №2359288, МПК G01S 5/02. Аналоги обеспечивают определение координат объектов с помощью оптико-электронных средств. Однако им присущ недостаток: они размещаются на земной поверхности, в следствии чего обладают маленьким радиусом действия.

Известна система наблюдения за земной поверхностью с беспилотным летательным аппаратом по Пат. РФ №2323851, МПК B64C 31/06.

Прототип содержит затягивающую лебедку, БПЛА и наземный пункт управления (НПУ), причем БПЛА состоит из контроллера, рулевого привода, аэродинамических рулей, автопилота, двигательной установки, блока видеонаблюдения и первого приемо-передающего модуля с соответствующими связями, а наземный пункт управления выполнен содержащим блок управления, второй приемо-передающий модуль и устройство обработки и отображения информации с соответствующими связями.

Аналог предназначен для получения фотоснимков земной поверхности с высоты порядка 100 метров. Однако устройство не обеспечивает измерение координат видимых объектов из-за отсутствия высокоточной системы навигации БПЛА и высокоточной системы определения направления на него.

Наиболее близким по своей технической сущности к заявляемому устройству определения координат объектов является устройство по пат. РФ №2513900, МПК B64C 31/6.

Устройство-прототип состоит из беспилотного летательного аппарата (БПЛА) и наземного пункта управления (НПУ), причем БПЛА выполнен содержащим последовательно соединенные контроллер, рулевой привод и аэродинамические рули, автопилот, группа информационных входов которого соединена с второй группой информационных выходов контроллера, первая группа информационных входов которого соединена с группой информационных выходов автопилота, двигательная установка, группа информационных входов которого соединена с третьей группой информационных выходов контроллера, первый приемо-передающий модуль, группа информационных входов которого соединена с четвертой группой информационных выходов контроллера, вторая группа информационных входов которого соединена с группой информационных выходов первого приемо-передающего модуля, последовательно соединенные блок видеонаблюдения, первое запоминающее устройство и передающий модуль, блок навигации БПЛА, группа информационных выходов которого соединена со второй группой информационных входов первого запоминающего устройства, а НПУ выполнен содержащим последовательно соединенные первый блок управления, предназначенный для формирования команд управления взлетом, полетом и посадкой БПЛА, второй приемо-передающий модуль и первое устройство обработки и отображения информации, последовательно соединенные приемный модуль, второй блок управления, предназначенный для задания исходных данных и формирования команды на определение координат объектов, и второе устройство обработки и отображения информации, вторая группа информационных входов которого объединена с группой информационных входов второго блока управления.

Устройство-прототип обеспечивает высокую точность измерения координат объекта благодаря учету местоположения объекта в кадре видеокамеры, возможностью усреднения результатов оценивания по совокупности кадров и учету особенностей рельефа местности.

Однако прототипу присущ недостаток, связанной с недостаточной пропускной способностью, что негативно сказывается на эффективности принимаемых решений по распознаванию обнаруженных объектов, что еще более усугубляется при одновременной работе с несколькими БПЛА.

Целью заявляемых технических решений является разработка способа и устройства определения координат объектов, обеспечивающих повышение пропускной способности за счет более эффективного обнаружения и распознавания заданных объектов на основе видеоизображений, поступающих с борта нескольких БПЛА, путем реализации процедур "компьютерного зрения".

Поставленная цель достигается тем, что в известном способе определения координат объектов, заключающемся в том, что на подготовительном этапе на борт ЛПС устанавливают и фиксируют видеокамеру для обзора нижней полусферы, запоминают коэффициенты дисторсии объектива видеокамеры, определяют ориентацию видеокамеры относительно борта ЛПС (k_k, l_k, ζ_k), где k_k, l_k, ζ_k - соответственно углы крена, тангажа и склонения видеокамеры, задают маршрут полета ЛПС, а в процессе полета постоянно через заданный интервал времени Δt определяют местоположение ЛПС (B_lps, L_lps, H_lps), где B l p s i , L l p s i , H l p s i - соответственно широта, долгота и высота ЛПС в t_i-й момент времени, i=1, 2, …, I, и его пространственную ориентацию (k_lps, l_lps, ζ_lps)_i, где k l p s i , l l p s i , ζ l p s i - соответственно углы крена, тангажа и склонения ЛПС в t_i-й момент времени, совместно запоминают навигационные и временные параметры ЛПС, а при обнаружении j-го заданного объекта в момент времени t_i определяют местоположение объекта на кадре видеокамеры, преобразуют координаты j-го объекта в кадре на вектор направления на него в системе координат видеокамеры V П i j → с учетом влияния на результаты измерений дисторсии объектива, переводят координаты ЛПС в геоцентрическую систему координат V l p s Г → , корректируют вектор направления на j-й объект с учетом априорно известной ориентации видеокамеры относительно борта ЛПС (k_k, l_k, ζ_k) путем последовательного умножения значений V П i j → на соответствующие углам Эйлера матрицы поворота, после чего в нормальной системе координат вычисляют уточненное значение вектора направления V i j + → на j-й объект с учетом измеренных в момент времени t_i пространственных углов ЛПС: крена k l p s i , тангажа l l p s i и склонения ζ l p s i , определяют уточненные значения азимута θ i j + , угла места β i j + и удаление ЛПС, находящегося в момент времени t_i на высоте H l p s i , от j-го объекта d(H₀)_ij, расположенного на поверхности "круглой" Земли, в геоцентрической системе координат определяют значение истинного вектора направления на j-й объект V j ' ' → , зависящее от широты B_lps и долготы L_lps, местоположения ЛПС, определяют координаты точки пересечения вектора V j ' ' → с "круглой" Землей V ф j → , преобразуют геоцентрические координаты j-го объекта V ф j → в географические V j → = ( B j ,   L j ) , где B_j и L_j соответственно широта и долгота местоположения j-го объекта, при наличии k последовательных кадров, k=1, 2, …, K, с изображением j-го объекта выполняют к циклов измерений географических координат V j → , результаты измерений усредняют, а при наличии цифровой карты местности района измерений, представляющей собой матрицу с дискретностью по координатам района измерений с соответствующими значениями высот рельефа, уточняют географические координаты обнаруженного j-го объекта V j δ → = ( B j ,   L j ,   H j ) , формируют и запоминают набор эталонных вектор-контуров в совокупности с n первыми членами свертки ее автокорреляционной функции (АКФ), а в процессе полета ЛПС для распознавания обнаруженных объектов и принятия решения на их местоопределение находят вектор-контур обнаруженного объекта и первые n элементов вейвлетной свертки АКФ, сравнивают n первых элементов свертки АКФ вектор-контура обнаруженного объекта с n первыми элементами сверток АКФ эталонных вектор-контуров, определяют и выделяют эталонные вектор-контура с минимальными отличиями от обнаруженного вектор-контура, определяют значения взаимнокорреляционных функций (ВКФ) для выделенных эталонных вектор-контуров и обнаруженного вектор-контура, сравнивают полученные значения ВКФ с заданным порогом и при выполнении пороговых условий определяют эталонный вектор-контур с наибольшим значением ВКФ, принимают решение об обнаружении и идентификации объекта, соответствующего эталону с наибольшим значением ВКФ, определяют координаты центра обнаруженного и идентифицированного объекта на кадре и формируют команду на его местоопределение, а в качестве выходных формируют данные о типе объекта, его географических координат и времени измерения.

Благодаря новой совокупности признаков в заявляемом способе обеспечивается одновременное эффективное распознавание заданных объектов на основе видеоизображений от нескольких БПЛА без участия оператора наземного пункта управления благодаря формированию эталонных вектор-контуров объектов в совокупности с их первыми n членами свертки АКФ с последующим распознаванием обнаруженных объектов на основе выборочного двухэтапного (грубого и точного) анализа их АКФ и ВКФ, что позволяет существенно повысить пропускную способность.

Поставленная цель в заявляемом устройстве достигается тем, что в известном устройстве, состоящем из первого беспилотного летающего аппарата (БПЛА) и наземного пункта управления (НПУ), причем БПЛА выполнен содержащим последовательно соединенные контроллер, рулевой привод и аэродинамические рули, автопилот, группа информационных входов которого соединена с второй группой информационных выходов контроллера, первая группа информационных входов которого соединена с группой информационных выходов автопилота, двигательная установка, группа информационных входов которой соединена с третьей группой информационных выходов контроллера, первый приемо-передающий модуль, группа информационных входов которого соединена с четвертой группой информационных выходов контроллера, вторая группа информационных входов которого соединена с группой информационных выходов первого приемо-передающего модуля, последовательно соединенные блок видеонаблюдения, первое запоминающее устройство и передающий модуль, блок навигации БПЛА, группа информационных выходов которого соединена со второй группой информационных входов первого запоминающего устройства, а НПУ выполнен содержащим последовательно соединенные первый блок управления, предназначенный для формирования команд управления взлетом, полетом и посадкой БПЛА, второй приемо-передающий модуль и первое устройство обработки и отображения информации, последовательно соединенные приемный модуль, второй блок управления, предназначенный для задания исходных данных и формирования команды на определение координат объектов, и второе устройство обработки и отображения информации, вторая группа информационных входов которого объединена с группой информационных входов второго блока управления, дополнительно используют M-1 идентичных с первым БПЛА, M=2, 3 …, , а в НПУ дополнительно введены второе запоминающее устройство и устройство распознавания, выполненные M-канальными, первая группа информационных выходов которого соединена со второй группой информационных входов второго блока управления, первая группа информационных входов соединена с группой информационных выходов второго запоминающего устройства, вторая группа информационных входов соединена с группой информационных выходов приемного модуля, выполненного M-канальным, а группа адресных выходов соединена с группой адресных входов второго запоминающего устройства, группа информационных входов которого является входной шиной НПУ, вторая группа информационных выходов устройства распознавания является второй выходной шиной наземного пункта управления, группа информационных выходов второго устройства обработки и отображения информации - первой выходной шиной НПУ, при этом первое и второе устройства обработки и отображения информации и второй приемопередающий модуль выполняют M-канальными.

Перечисленная новая совокупность существенных признаков за счет того, что вводятся новые элементы и связи позволяет достичь цели изобретения: обеспечить одновременное эффективное обнаружение и распознавание заданных объектов на основе видеоизображений без участия оператора наземного поста управления.

Заявляемые объекты поясняются чертежами, на которых показаны:

на фиг. 1 обобщенный алгоритм определения координат объекта;

на фиг. 2 обобщенная структурная схема устройства определения координат объекта;

на фиг. 3 вариант формирования библиотеки эталонных описаний объектов;

на фиг. 4 инвариантность относительного сдвига начала отсчета при использовании комплексного вектор-контура для эталонного описания объекта;

на фиг. 5 обобщенный алгоритм распознавания объекта;

на фиг. 6 алгоритм выделения вектор-контуров объектов;

на фиг. 7 алгоритм сравнения обнаруженных вектор-контуров с эталонными описаниями;

на фиг. 8 алгоритм нахождения координат объекта (B, L, H)_j в географической системе координат по одному кадру;

на фиг. 9 алгоритм нахождения координат объекта (B, L, H)_j в географической системе координат по серии кадров;

на фиг. 10 алгоритм работы второго блока управления;

на фиг. 11 структурная схема второго устройства обработки и отображения информации;

на фиг. 12 структурная схема седьмого вычислителя;

на фиг. 13 алгоритм работы седьмого вычислителя по определению вектора направления на объект в системе координат видеокамеры;

на фиг. 14 алгоритм работы восьмого вычислителя;

на фиг. 15 структурная схема блока обработки видеоизображения;

на фиг. 16 алгоритм работы блока обработки видеоизображения;

на фиг. 17 алгоритм работы шестого вычислителя;

на фиг. 18 алгоритм работы девятого вычислителя;

на фиг. 19 алгоритм работы третьего блока управления;

на фиг. 20 структурная схема устройства распознавания;

на фиг. 21 алгоритм работы блока определения координат центра вектор-контура.

Невозможность выполнения оператором функции своевременного распознавания объектов на видеоизображениях, одновременно поступающих от нескольких БПЛА предопределило необходимость автоматизации данного процесса. Анализ своевременного уровня развития теории и практики решения подобных проблем свидетельствует о необходимости существенных материальных и временных затрат, что во многих случаях ограничивает распознавание видеообразов (см. Компьютерное зрение. Современный подход. Девид Формайт, Жан Понс. - М.:"Вильямс", 2004. - 928 с.). Основной акцент в предлагаемом техническом решении сделан на сокращении временных затрат на поиск и классификацию заданных объектов.

Реализация заявляемого способа поясняется следующим образом. На подготовительном этапе под фюзеляжем ЛПС устанавливают видеокамеру и фиксируют ее ориентацию. Измеряют ориентацию видеокамеры в трех плоскостях принятых в авиации как крена k_k, тангажа l_k и склонения ζ_k. Измеряют и запоминают коэффициенты дисторсии B₁, B₂, B₃ объектива видеокамеры.

Формируют и запоминают библиотеку эталонных описаний заданных объектов (см. фиг. 3). Последние должны отвечать следующим требованиям:

обеспечивать точное сравнение обнаруженного контура с эталонным описанием объектов;

предоставлять возможность быстрого получения эталонных описаний контуров, близких к обнаруженному;

обеспечивать быструю дискриминацию контуров, точно не принадлежащих к заданным объектам.

Этим требованиям отвечает комплексный контур-вектор Г={γ₀, γ₁, …, γ_k-1} где γ_i=x_i-x_i-1+i(y_i-y_i-1). Такое представление объекта O_i инвариантно относительно сдвига начала координат, а преобразование поворота и масштаба изображения O_i эквивалентны операции умножения и повороту каждого элементарного вектора из состава комплексного вектора-контура (см. фиг. 4). Каждый класс объектов O_i предлагается задавать набором эталонных контуров G i j , состоящих из комплексных вектор-контуров Г i j и первых n членов вейвлет-свертки автокорреляционной функции (АКФ) D i j , где n и k - параметры базы эталонов (см. фиг. 3).

В процессе одновременного полета нескольких ЛПС по определенным маршрутам с помощью видеокамер осуществляют поиск заданных объектов. Получаемая видеоинформация от всех БПЛА совместно с навигационными параметрами одновременно передается на пункт управления. Изображения, получаемые на видеокамерах содержат как правило много высокочастотных шумов из-за высоких значений коэффициента усиления ISO, нагрева матрицы, артефактов сжатия JPEG и др., наличие которых негативно сказывается на выделение контуров объектов. Для борьбы с шумами (см. фиг. 6) используют размытие с применением функции Гаусса в качестве весовой функции (см. Fisher, Perkins Walker end Wolfart Spatial Filters-Laplacian of Gaussian, 2003)

где x(m, n) - входное изображение, y(m, n) - выходное изображение, а r - радиус размытия. Чем больше шума на изображении в силу разных причин, тем больше радиус r следует выбирать.

Большая глубина цвета изображения позволяет различать незначительные цветовые переходы, но также сильно увеличивает пространство для алгоритмов классификации. Для увеличения скорости работы алгоритма распознавания глубину цвета изображения уменьшают без потери информации о контурах и переходах. Это достигается с помощью самоорганизующейся карты Кохонена (см. Т. Kohonen. Self-Organizing Maps. - 3. ed. - New York: Springer, 2001. - 502 p.). Нейронные сети Кохонена SOM позволяют подстраиваться под различные условия съемки без участия оператора и обеспечивают кластеризацию многомерных вектор-контуров.

Для поиска границ (выделения контуров объекта) используют оператор Собеля (см. Харкевич А.А. Спектральный анализ. - М.: Физматгиз, 1963 - 432 с.), представляющий собой дискретный дифференциальный оператор, вычисляющий приблизительное значение градиента в каждой точке. Используемая при этом маска применения имеет вид

С помощью последней сворачивают исходное изображение для вычисления приближенных значений производных по горизонтали G_x и вертикали G_y

где Y - исходное изображение, * - обозначает двумерную операцию свертки. В каждой точке изображения приблизительное значение величины градиента можно вычислить используя выражение

В результате применения оператора Собеля выделяют элементы контуров (отрезки). С этой целью используют все особые точки (точки перегиба) и каждая пара соседних точек образует отрезок. При этом отрезки слишком малой и слишком большой длины исключают из рассмотрения.

После выделения множества отрезков находят все замкнутые контура. В начале строится граф, причем вершины, находящихся на расстоянии меньше заданного значения ∈ отожествляется. Далее полученный граф упрощается:

удаляются кратные ребра;

удаляются вершины степени один и инцидентные им ребра (процесс повторяется пока существуют вершины степени один), так как они не могут быть частью замкнутого контура.

Для выполнения операции сравнения найденный контур должен иметь размерность, соответствующую используемой в базе эталонов. Реализацию этого требования осуществляют следующим образом. Исходный контур Г_изм={γ₀, γ₁, …, γ_k′-1} размерностью k′≠k преобразуется в вектор-контур N_изм={n₀, n₁, …, n_k-1} размерности k. При этом возможны две ситуации, когда k′>k и k′<k. В первой из них (k′>k) используется преобразование

В ситуации, когда k′<k, выполняется интерполяция в соответствии с выражением

n_i=γ_j·(1-Q)+γ_j+1·Q,

где I=i·k/k′; j=I, Q=I-j.

Непосредственно сравнение контуров Г_эт и N_изм осуществляют при помощи взаимнокорреляционной функции (см. Введение в контурный анализ и его приложения к обработке изображений и сигналов. Под. ред. Фурман Я.А. - М.: Физматлит, 2003 - 592 с.).

где N и з м ( n ) - вектор-контур, полученный из N_изм путем циклического сдвига элементарных векторов на n позиций, n=0, 1, …, k-1. Значения взаимно-корреляционной функции (ВКФ) отражает степень сходства контуров Г_эт и N_изм при сдвиге N_изм на n позиций. Максимум ВКФ τ_max определяют из выражения

Вычисление ВКФ является трудоемкой операцией (f(k²·m), где m - количество эталонов), k - количество элементарных векторов в составе вектор-контура, поэтому требуется некоторый дескриптор контура, который позволяет быстро (k²·D, D∈[4, 5]) выбрать достаточно близкие эталоны и вычислить ВКФ только для них. В качестве такого дескриптора используют вейвлетную свертку Уолша автокорреляционной функции D m n (см. Введение в контурный анализ; приложения к обработке изображений и сигналов / Я.А. Фурман, А.В. Кревецкий, А.К. Передреев и др. Под ред. Я.А. Фурмана. - 2-е изд., испр. - М.: Физматлит, 2003. - 592 с.). Близость первых четырех-пяти компонент сверток обнаруженного и контуров-эталонов является основанием нахождения для них ВКФ.

После выбора наиболее близких пяти-шести эталонов осуществляют точный анализ путем нахождения ВКФ в соответствии с (6) и поиск τ_max в соответствии с (7). В случае, если τ_max превышает заданное (пороговое) значение, принимается решение об обнаружении j-го объекта, с последующим определением координат центра объекта на кадре в пикселях ( x r ,   y r ) j T . Последнее отсчитывают от верхнего левого угла кадра.

Все последующие этапы предлагаемого способа аналогичны соответствующим этапам способа-прототипа. Полученные ко