Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Phát hiện bất thường trên ảnh hàng không ứng dụng trong tìm kiếm cứu nạn

Bài viết đề xuất cách tiếp cận mới trong phát hiện bất thường trên ảnh hàng không dựa trên sự khác biệt về màu sắc. Thuật toán đề xuất được kiểm chứng thực nghiệm trên các bộ dữ liệu mẫu cho kết quả khả quan. | Phát hiện bất thường trên ảnh hàng không ứng dụng trong tìm kiếm cứu nạn Nghiên cứu khoa học công nghệ PHÁT HIỆN BẤT THƯỜNG TRÊN ẢNH HÀNG KHÔNG ỨNG DỤNG TRONG TÌM KIẾM CỨU NẠN Đào Khánh Hoài1*, Hồ Nhật Quang1, Nguyễn Văn Phương2 Tóm tắt: Ứng dụng ảnh hàng không và ảnh UAV phục vụ công tác tìm kiếm cứu nạn trên biển và đất liền là giải pháp công nghệ hiện đại và phù hợp với đặc thù của công tác tìm kiếm cứu nạn. Trong công tác tìm kiếm cứu nạn dựa trên phân tích ảnh hàng không sử dụng các thuật toán nhận dạng đối tượng hình học chưa bao hàm hết đặc thù của các dấu hiệu cần tìm kiếm. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất cách tiếp cận mới trong phát hiện bất thường trên ảnh hàng không dựa trên sự khác biệt về màu sắc. Thuật toán đề xuất được kiểm chứng thực nghiệm trên các bộ dữ liệu mẫu cho kết quả khả quan. Từ khóa: Phát hiện bất thường, Ảnh hàng không, Khác biệt màu sắc, Tìm kiếm cứu nạn. 1. MỞ ĐẦU Phát hiện bất thường trên ảnh vệ tinh đa phổ và siêu phổ ứng dụng trong công tác tìm kiếm cứu nạn là hướng nghiên cứu phát triển được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm trong những năm gần đây. Trong công bố “Phát hiện mẫu quang học có phân bố không biết trước bằng phương pháp hằng số báo sai (CFAR)” của tác giả Reed Xiaoli và nhóm nghiên cứu [1] toán tử phát hiện dị thường Rx được đề xuất lần đầu và thử nghiệm phát hiện thành công các mục tiêu trên ảnh đa kênh thu từ các bộ cảm quang học. Toán tử này chiết tách các mục tiêu phân biệt về phổ so với nền xung quanh. Ở phiên bản đầu này để toán tử hoạt động hiệu quả thì các mục tiêu được khuyến cáo nên có kích thước nhỏ so với vùng nền. Các kết quả từ phân tích thuật toán Rx có tính rõ ràng và hiệu quả trong phát hiện các đặc trưng phổ có sự khác biệt nhỏ so với nền xung quanh. Để thuật toán làm việc hiệu quả hơn các tập dữ liệu gốc có thể được tiền xử lý để rút ngắn số chiều của dữ liệu. Trong nghiên cứu “Hệ thống tự động phát hiện mục tiêu cho các bộ cảm biến siêu .