В лесах с густой листвой может быть сложно обнаруживать и отслеживать движущиеся цели, такие как люди и животные, с использованием современных технологий сбора аэрофотоснимков и видео. Исследователи разработали массив 1D-камер, управляемый дроном, который использует бортовое оптическое сечение для обнаружения и отслеживания движущихся людей в густом лесу. Этот новый метод может быть полезным дополнением к технологии, используемой в поисково-спасательных миссиях.
Команда опубликовала свои выводы 22 апреля 2022 года в Journal of Remote Sensing.
Команда использует бортовое оптическое секционирование, метод визуализации с широкой синтетической апертурой, в котором используются обычные дроны для получения изображений во время полета над лесом. При визуализации с синтетической апертурой исследователи могут удаленно отображать окружающую среду с помощью электромагнитных сигналов. Техника бортового оптического сечения обеспечивает вычислительную производительность в реальном времени, высокое пространственное разрешение , а также применима к другим длинам волн. Бортовое оптическое сечение было ограничено приложениями, в которых цель была статической. Использование его для обнаружения движущихся целей привело к размытию изображений в движении.
Легкий массив одномерных камер, управляемый дроном, который поддерживает параллельную выборку оптических секций, созданный исследовательской группой, преодолел эти проблемы. В прошлом массивы 1D и 2D камер использовались для различных визуальных эффектов, но они не применялись для аэрофотосъемки, особенно при использовании дронов, из-за их размера и веса. 1D-камера команды очень легкая, ее вес составляет менее 1 килограмма.
Команда показала, что детектор цветовых аномалий значительно выигрывает при использовании бортовых оптических изображений интегральных изображений по сравнению с обычными необработанными изображениями. Обнаружение цветовых аномалий — это метод, используемый для анализа аэрофотоснимков в поисково-спасательных целях, поскольку он не зависит от температуры окружающей среды, как в тепловизионном изображении. Обнаружение цветовых аномалий находит пиксели или кластеры пикселей на изображении со значительными цветовыми различиями по сравнению с их соседями. Однако, обнаружение цветовых аномалий не удается при наличии густой листвы или растительности. Команда продемонстрировала, что их техника может обнаруживать и отслеживать движущихся людей сквозь густую листву леса. В их полевых экспериментах обнаружение цветовых аномалий улучшилось в среднем до 97 процентов по сравнению с 42 процентами при использовании обычных необработанных изображений или видеокадров.
Их камера, установленная на беспилотнике, делает несколько аэрофотоснимков во время съемки лесной среды. Некоторые изображения перекрыты листвой. Другие изображения не закрыты. Команда объединяет закрытые и незакрытые изображения, в результате чего получается общая целевая точка на земле. Интеграция изображений обеспечивает преимущества обнаружения цветовых аномалий, давая исследователям более четкое представление о любых людях, движущихся по земле, но скрытых от человеческого глаза из-за листвы. «Хотя обнаружение и отслеживание движущихся целей через листву затруднено, а часто даже невозможно, на обычных аэрофотоснимках или видео, это становится практически осуществимым с интеграцией изображений, которая является основным принципом бортового оптического секционирования», — сказал Ракеш Джон Амала Арокия Натан,
Помимо того, что этот метод полезен при обнаружении людей, этот метод может быть полезен при отслеживании других целей, таких как транспортные средства или животные. «Это может повлиять на многие области применения, такие как поиск и спасение, наблюдение, пограничный контроль и наблюдение за дикой природой», — сказал Натан.
В настоящее время обнаружение цветовых аномалий ограничивается обнаруживаемыми целевыми цветами. В преддверии будущих исследований команда может изучить комбинацию цветовых, тепловых и временных (или движения) каналов для обнаружения аномалий . «Кроме того, необходимо изучить последствия стратегий параллельно-последовательной выборки и других устройств выборки, таких как реконфигурируемые рои дронов вместо массивов камер с фиксированной схемой выборки», — сказал Натан.
