DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.4.09

Дослідження ефективності методів визначення відстані і геометричних параметрів об'єкта систем технічного зору

Valeriy Barsov, Olena Kosterna, Oleksandr Plakhotnyi

Анотація


Предмет вивчення. У статті розглядаються методи визначення відстані до об'єктів та їх геометричних параметрів з використанням систем технічного зору. Метою є порівняльний аналіз показників якості найбільш використовуваних методів визначення відстані та геометричних параметрів об'єкта. Задачі: провести аналіз і експериментальні дослідження показників якості методів визначення відстані та геометричних параметрів об'єкта; оцінити ефективність роботи монокулярних і стереоскопічних систем в лабораторних умовах. Використовувані методи: статистичне моделювання, лабораторні натурні випробування. Отримані результати: проведено порівняльний аналіз ефективності роботи відомих методів визначення відстані і геометричних параметрів об'єкта. Отримано оцінки показників якості досліджуваних методів визначення відстані та геометричних параметрів. Висновки. Реалізовано алгоритми виконання досліджуваних методів визначення відстані та геометричних параметрів об'єкта, які використовуються в стереоскопічних і монокулярних системах технічного зору, отримані експериментальні результати, що дозволяють провести порівняльний аналіз їх ефективності. Отримано моделюючі розглянуті методи програмні продукти, що працюють в реальному часі в середовищі Python.


Ключові слова


стереоскопічні системи технічного зору; визначення відстані; визначення геометричних параметрів; бінокулярні системи технічного зору

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


Dergachov, K., Krasnov, L., Cheliadin, O. and Plakhotnyi, O. (2019), “Web-cameras stereo pairs color correction method and its practical implementation”, Advanced Information Systems, Vol. 3, No. 1, pp. 29-42, DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2019.1.06

Barsov, V. and Plakhotnyi, О. (2018), “Determining the distance to the object and its geometric parameters for navigating the robot”, Control, navigation and communication systems, Is. 4(50), pp. 3-7, https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.4.003

Ilyasov, E.S. (2016), “Calculation of the distance to the observed object from images from a stereo pair”, Young Scientist, no. 14 (118), pp. 146-151.

Dergachov, K. Bahinskii, S. and Piavka I. (2020), “The Algorithm of UAV Automatic Landing System Using Computer Vision”, 2020 IEEE 11th Int. Conference on Dependable Systems, Services and Technologies. DESSERT, Ukraine, Kyiv.

(2020), Camera Calibration in the program Camera Calibration Toolbox for Matlab, Homepage, available to: http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/

Dergachev, K.Yu., Krasnov, L.A. and Pyavka, E.V. (2017), “Algorithms for object detection and estimation of their motion parameters in computer vision systems”, Radio electronic and computer systems, No. 4 (78), pp. 28-39.

(2020), Computer Vision Library OpenCV, available to: http://docs.opencv.org/

Kruchinin, A. (2020), Stereo vision functions in OpenCV, available to: https://docplayer.ru/53282398-Funkcii-stereozreniya-v-opencv.html.

Joseph, Howse, Joe and Minichino (2015), Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python, Packt Publishing, 266 p.

Saurabh, Kapur (2017), Computer Vision with Python 3, Packt Publishing, 192 p.

Prateek, Joshi (2015), OpenCV with Python By Example, Packt Publishing, 268 p.

(2020), Library for developing interfaces in Python, available to: https://doc.qt.io/qtforpython/




Copyright (c) 2021 Valeriy Barsov, Olena Kosterna, Oleksandr Plakhotnyi