Najnowocześniejszy system oprogramowania opracowany przez Sandia National Laboratories ma niezwykłą zdolność wykrywania zagrożeń poza zasięgiem widoczności człowieka i czujników. Ta innowacyjna technologia może identyfikować i śledzić poruszające się obiekty, nawet te tak małe jak pojedynczy piksel, umożliwiając zaawansowany nadzór i wykrywanie zagrożeń.
Przełomowy, opatentowany system oprogramowania może identyfikować krzywe ruchu w strumieniowym wideo i obrazach z satelitów, dronów i kamer bezpieczeństwa dalekiego zasięgu. Ten innowacyjny system przekształca te krzywe ruchu w sygnały, umożliwiając wykrywanie i śledzenie nawet najmniejszych poruszających się obiektów, tak małych jak jeden piksel. Według twórców, technologia ta może znacznie zwiększyć wydajność różnych aplikacji teledetekcyjnych.
"Możliwość śledzenia każdego piksela z dużej odległości ma znaczenie i jest to ciągły i trudny problem", powiedział Tian Mainformatyk i współtwórca systemu. "Na przykład w przypadku systemów nadzoru bezpieczeństwa fizycznego, im dalej można wykryć potencjalne zagrożenie, tym więcej czasu ma się na przygotowanie i reakcję. Często największym wyzwaniem jest prosty fakt, że gdy obiekty znajdują się daleko od czujników, ich rozmiar naturalnie wydaje się znacznie mniejszy. Czułość czujników zmniejsza się wraz ze wzrostem odległości od celu".
W 2015 roku Ma i Robert Anderson rozpoczęli prace nad opracowaniem wieloramkowego systemu wykrywania ruchomych obiektów (MMODS) w ramach projektu badawczo-rozwojowego Sandia Laboratory Directed Research and Development. Ich praca zakończyła się niedawną publikacją na temat MMODS w Sensors.
Wykrywanie jednego ruchomego piksela spośród milionów
Zazwyczaj systemy teledetekcji mogą wykrywać obiekty widoczne tylko w pojedynczej klatce wideo. Jednak, jak wyjaśnia Ma, MMODS wprowadza nowatorskie podejście, wykorzystując metodę wielu klatek do wykrywania małych obiektów w warunkach słabej widoczności. Na stanowisku komputerowym strumienie obrazu z wielu czujników są przetwarzane w czasie rzeczywistym przez MMODS przy użyciu filtra obrazu klatka po klatce. Zaawansowany algorytm identyfikuje ruch w klatkach wideo i przekształca go w sygnały docelowe, które mogą być skorelowane i zintegrowane w sekwencji klatek wideo. Ten innowacyjny proces znacznie zwiększa zdolność wykrywania i śledzenia obiektów w trudnych warunkach środowiskowych.
Proces ten znacząco poprawia stosunek sygnału do szumu i ogólną jakość obrazu. Sygnał poruszającego się celu jest systematycznie korelowany w czasie, stale zwiększając jego widoczność na obrazie. I odwrotnie, szumy tła, takie jak ruchy wiatru, które nie są skorelowane i poruszają się losowo, są skutecznie odfiltrowywane i eliminowane z końcowego obrazu. Metoda ta zapewnia, że wykryte sygnały są bardziej wyraźne i istotne, co prowadzi do poprawy precyzji i dokładności wykrywania celów.
Zanim MMODS został wdrożony w celu poprawy teledetekcji, Ma i Anderson przeprowadzili demonstrację jego skuteczności przy użyciu symulowanych danych. Z powodzeniem wykryli obiekty docelowe o wielkości jednego piksela, nawet gdy stosunek sygnału do szumu był bliski 1:1, co oznacza minimalne rozróżnienie między sygnałem a szumem. Ta walidacja pokazała solidność i niezawodność MMODS w identyfikowaniu małych celów w trudnych warunkach.
W typowych okolicznościach obiekty te pozostałyby niewykrywalne zarówno dla ludzkich oczu, jak i czujników. Podstawowy system detektorów osiągnął 30% szans na wykrycie poruszającego się obiektu. Jednakże, gdy MMODS został zintegrowany z systemem, wskaźnik wykrywalności znacznie się poprawił do 90% bez żadnego wzrostu wskaźnika fałszywych alarmów. Ta znaczna poprawa możliwości wykrywania podkreśla skuteczność i niezawodność MMODS w identyfikowaniu wcześniej nieuchwytnych ruchomych obiektów bez uszczerbku dla dokładności.
W innej demonstracji naukowcy wykorzystali MMODS do wykrywania poruszających się obiektów na podstawie danych na żywo zebranych za pomocą zdalnej kamery na szczycie góry Sandia. Bez wcześniejszej znajomości dróg w Albuquerque, MMODS wykrył pojazdy poruszające się po całym mieście.
"Biorąc pod uwagę, że nowoczesna kamera wideo ma około 10 milionów pikseli, możliwość wykrywania i śledzenia jednego piksela na raz jest dużym postępem w technologii widzenia komputerowego" - powiedział Ma. "Udowodniono, że MMODS poprawia nowoczesną czułość wykrywania o 200 do 500% i działa w przypadku szybko i wolno poruszających się obiektów, nawet w warunkach słabej widoczności".
Sandia National Laboratories
Sandia National Laboratories is a multimission laboratory operated by National Technology and Engineering Solutions of Sandia LLC, a wholly owned subsidiary of Honeywell International Inc., for the U.S. Department of Energy’s National Nuclear Security Administration. Sandia Labs has major research and development responsibilities in nuclear deterrence, global security, defense, energy technologies and economic competitiveness, with main facilities in Albuquerque, New Mexico, and Livermore, California. (Informacja prasowa)
Aby przeczytać artykuł badawczy na temat pracy Ma i Andersona, odwiedź stronę Teledetekcja Ulepszenie wykrywania celów przy niskim SNR
Bądź na bieżąco z wiadomościami branżowymi, wydarzeniami, zasobami i artykułami - zarejestruj się, aby otrzymać bezpłatną subskrypcję Członkostwo w C-UAS Hub aby dodać ulubione treści do zakładek i otrzymywać nasze biuletyny informacyjne oraz ważne aktualizacje branżowe!
Post Image - Wieloklatkowy system wykrywania ruchomych obiektów opracowany przez Sandia National Laboratories umożliwia zdalnym czujnikom wykrywanie małych poruszających się obiektów, które normalnie byłyby niewidoczne zarówno dla czujników, jak i ludzkich oczu. (Infografika autorstwa Erica Lundina)
