Автоматизация процесса визуального наблюдения на судне

Проблемы визуального наблюдения за окружающей навигационной обстановкой на судне. Методы, позволяющие выполнять стабилизацию видеоизображения в условиях качки судна на основе анализа данных изображения без использования сторонних источников информации.

Рубрика Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 28.10.2018
Размер файла 22,0 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ВИЗУАЛЬНОГО НАБЛЮДЕНИЯ НА СУДНЕ

Е.В. Лавров

(Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова, Санкт-Петербург)

Рассматриваются актуальные проблемы визуального наблюдения за окружающей навигационной обстановкой на судне, а также кратко описаны пути их решения, направленных на автоматизацию данного процесса.

визуальный наблюдение судно навигационный

Введение

Возникновение аварийных ситуаций на море может повлечь за собой серьезные экономические убытки, человеческие жертвы, а также оказать губительное влияние на окружающую морскую среду [6]. Проблема морского пиратства и терроризма на море, вновь ставшая актуальной в последнее время, также создаёт угрозу судну и членам экипажа.

Безопасность судовождения и сохранность человеческой жизни на море являются острыми проблемами современного судоходства. Для их решения осуществляется надлежащее оснащение судна и контроль за используемым оборудованием, ведётся тщательное слежение за гидрометеорологической обстановкой, совершенствуются правила судовождения и повышается квалификация членов экипажа. В настоящее время также успешно используются различные автоматизированные навигационные системы и средства, призванные обеспечить эффективную информационную поддержку судоводителя при решении различных навигационных задач, а также уменьшить влияние человеческого фактора и, тем самым, повысить безопасность судовождения. Однако на сегодняшний день крайне малое внимание уделяется автоматизации такого важного процесса, как ведение визуального наблюдения за окружающей навигационной обстановкой. Рассмотрим актуальные проблемы в данной области, связанные с обеспечением безопасности судовождения.

Конструкции большинства ходовых мостиков не позволяют судоводителю наблюдать за всей окружающей обстановкой: некоторые её области затенены стенами мостика, а также различными конструкциями и надстройками, находящимися на палубе судна [5]. В результате образования теневых секторов некоторые морские объекты, представляющие навигационную опасность, могут остаться незамеченными.

Ключевая задача ведения визуального наблюдения заключается в своевременном обнаружении потенциальных навигационных опасностей. Помимо береговых отмелей, банок и мелководья, такими опасностями могут являться суда, идущие на встречных или пересекающихся курсах или приближающиеся пиратские суда. С целью уменьшения влияния человеческого фактора данный процесс обнаружения нуждается в автоматизации.

Для обеспечения безопасности судовождения на судне используются различные методы и средства, позволяющие судоводителю получать информацию об окружающей навигационной обстановке [1]. Для того, чтобы данная информация была достоверной и полной, осуществляется визуальное наблюдение и комплексное использование навигационных средств и систем. При этом процесс комплексирования визуальной и не визуальной информации, осуществляемый судоводителем, подвержен влиянию человеческого фактора, в связи с чем результат данного комплексирования может быть ошибочным. Это в свою очередь может повлечь за собой неверную оценку окружающей навигационной обстановки и потенциальных опасностей, представляющих угрозу судну и жизни экипажа.

Существующие технические решения в области судовых систем визуального наблюдения ограничены в своих возможностях и не позволяют решить вышеупомянутые проблемы визуального наблюдения. С целью повышения безопасности мореплавания предлагается автоматизировать процесс визуального наблюдения на судне, а также расширить возможности данного метода оценки навигационной обстановки.

Научная новизна выполняемой работы заключается в разработке методов, позволяющих:

1. Выполнять стабилизацию видеоизображения в условиях качки судна на основе анализа данных изображения без использования сторонних источников информации о параметрах качки судна.

2. Генерировать панорамное изображение окружающей навигационной обстановки вокруг судна.

3. Объединять визуальную и не визуальную навигационную информацию, формируя дополненную реальность.

Данный доклад посвящён краткому описанию предлагаемых путей решения актуальных проблем визуального наблюдения, направленных на уменьшение влияния человеческого фактора на данный процесс и, как следствие, на повышение безопасности мореплавания.

Автоматизация процесса визуального наблюдения

Генерация панорамного изображения окружающей навигационной обстановки

Задачу обеспечения всестороннего наблюдения за всей линией горизонта предлагается решить путём предоставления судоводителю 360-ти градусного панорамного изображения окружающей навигационной обстановки. Предлагаемый метод генерации панорамного изображения основан на общем принципе формирования панорамных снимков, который заключается в захвате кадров с нескольких камер и их последующей сшивкой в единое панорамное изображение. Для решения данной задачи предложено несколько способов расстановки камер на судне, которые учитывают особенности конструкции ходовых мостиков различных типов судов, оптические свойства объективов и вносимые ими оптические искажения. Предлагаемые способы расстановки камер применимы для различных конфигураций ходовых мостиков и позволяют избежать визуального затенения находящимися на судне объектами, избавиться от ощутимых оптических аберраций, а также минимизируют влияние эффекта параллакса.

Для сшивки кадров, полученных с нескольких камер, разработан алгоритм генерации панорамного изображения, учитывающий особенности получения видеоинформации на судне, а также графические свойства данной видеоинформации. Особое внимание при этом уделялось воздействию на судно качки и, как следствие, необходимости в стабилизации получаемого изображения. Под действием качки плоскость ватерлинии и плоскость поверхности воды перестают быть равными или параллельными. Если центральная оптическая ось камеры расположена в плоскости, параллельной плоскости ватерлинии судна, то под влиянием качки просматриваемая камерой область будет непрерывно смещаться и наблюдаемые объекты могут выходить за пределы этой области и становиться невидимыми для наблюдателя. Использование гиростабилизированных платформ для решения данной проблемы приводит к ограничениям, связанным с выбором места установки группы камер на судне и необходимостью в использовании дополнительных источников питания, а также с существенному удорожанию всей системы сбора и обработки видеоинформации. Для решения данной задачи был разработан программный метод стабилизации, обеспечивающий стабилизацию кадров при больших углах качки судна, не требующий механических средств стабилизации и получения данных от сторонних источников информации о качке судна, а также имеющий высокую скорость вывода стабилизированной видеоинформации.

Суть данного метода стабилизации заключается в определении момента времени, при котором судно имеет нулевые углы крена и дифферента и выполнения захвата кадров именно в этот момент времени [4]. Расчёт углов крена и дифферента происходит за счёт определения положения линии горизонта на захваченных кадрах. Для увеличения частоты генерации панорамных изображений также предусмотрена возможность захвата кадров при углах, близких к нулевым значениям. В этом случае после захвата кадров происходит расчёт параметров отклонения линии горизонта от своего центрального положения с последующим сдвигом и поворотом кадра для приведения линии горизонта к своему центральному положению на кадре.

Сшивку отдельных захваченных кадров алгоритм генерации панорамного изображения осуществляет за счёт совмещения последовательных кадров с помощью координатной привязки, сформированной на основе метода корреляционного анализа. Если кадр был захвачен при угле качки близком к нулевому значению, предварительно происходит обрезка кадра по краям с целью устранения пустых областей кадра, возникающих при вращении и сдвиге кадра. На заключительном этапе работы алгоритма производится коррекция яркости отдельных снимков для устранения резких изменений яркости на границах сшивки кадров. Данный алгоритм прост в программной реализации и не требует больших вычислительных ресурсов.

Генерация панорамного изображения позволяет решить проблему ограничения обзора визуального наблюдения, возникающего из-за конструктивных особенностей навигационных мостиков и палубных надстроек на судне. Кроме того, данное панорамное изображение может быть использовано при решении других проблем визуального наблюдения, связанных с влиянием человеческого фактора, такими как автоматизация процесса обнаружения и распознавания морских объектов, а также комплексирования визуальной и не визуальной навигационной информации.

Автоматизация процесса обнаружения и распознавания морских объектов

На сегодняшний день существует большое количество методов и алгоритмов, осуществляющих автоматическое обнаружение и распознавание различных объектов на изображениях. Для решения задачи автоматического обнаружения и распознавания морских объектов, необходимо выбрать оптимальный метод или алгоритм, соответствующий условиям данной решаемой задачи. Под условиями понимаются визуальные особенности морских объектов и окружающей среды, которые при работе данных алгоритмов будут выступать в качестве объектов обнаружения и распознавания и фона, на котором данные объекты будут расположены. Также необходимо учитывать способность алгоритма осуществлять обработку изображений, имеющих большие размеры и высокое разрешение.

В дальнейшем в качестве обрабатываемого изображения предлагается использовать панорамное изображение окружающей обстановки, алгоритм генерации которого описан в предыдущем разделе. Успешное использование сгенерированного панорамного изображения окружающей обстановки в качестве входных данных выбранного метода или алгоритма позволить автоматизировать процесс всестороннего обнаружения и распознавания морских объектов, находящихся вокруг судна, и уменьшить влияние человеческого фактора на данный процесс.

Автоматизация процесса комплексирования визуальной и не визуальной навигационной информации

В целях повышения безопасности мореплавания предлагается автоматизировать процесс комплексирования визуальной и не визуальной навигационной информации путём объединения различных каналов навигационной информации на основе сгенерированного панорамного изображения. Данное объединение предлагается осуществить по принципу дополненной реальности, где навигационные данные каждого информационного канала будут предоставляться в виде графических слоёв. В качестве базового слоя дополненной реальности будет выступать сгенерированное панорамное изображение, а все последующие слои будут являться информацией, полученной от не визуальных навигационных устройств и представленной в графическом виде, совместимым с панорамным изображением. В качестве не визуальных источников навигационной информации предлагается использовать судовые РЛС, предоставляющие данные о характере движения окружающих судов-целей, и приёмопередатчики АИС, позволяющие идентифицировать данные суда-цели и иные морские объекты, которые также передают информацию по каналам АИС [2, 3].

Заключение

Разработанные и кратко описанные в докладе методы генерации панорамного изображения и формирования дополненной реальности могут быть использованы при создании судовой автоматизированной системы сбора и обработки видеоинформации. Внедрение данной системы в состав интегрированного ходового мостика позволит судоводителю производить панорамное визуальное наблюдение за навигационной обстановкой вокруг судна, а также получать дополнительную навигационную информацию об окружающих морских объектах в виде дополненной реальности, которая может быть использована в качестве информационной поддержки при решении задач расхождения судов и автоматического обнаружения опасных навигационных объектов.

Литература

1. Вагушенко Л.Л. Интегрированные системы ходового мостика. - Одесса: Латстар, 2003. - 169 с.

2. Вагушенко Л.Л. Судовые навигационно-информационные системы. - Одесса: Латстар, 2004. - 302 с.

3. Дуров А.А. [и др.] Судовая радиолокация. Судовые радиолокационные системы и САРП. Учебник для вузов. Изд. 2-е. - П.-Камчатский: КамчатГТУ, 2005. - 280 с.

4. Байгунусов. Судоводителям о плавучести и остойчивости судна / Конспект лекций - П.-Камчатский, КамчатГТУ, 2001. - 86 с.

5. Российский морской регистр судоходства. Правила по оборудованию морских судов. Правила по грузоподъёмным устройствам морских судов. Правила о грузовой марке морских судов. Изд. 17-е. - СПб: РМРС, 2014 - С. 177-179.

6. Кейхил Р.А. Столкновения судов и их причины. - Пер. с англ. - М.: Транспорт, 1987 - 240 с.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.