PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Detection of unmanned aerial vehicles using computer vision methods: a comparative analysis

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Analiza metod wykrywania bezzałogowych statków powietrznych wykorzystujących techniki widzenia komputerowego
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Detection of small objects in the airspace is a crucial task in the military. In the era of today’s unmanned aerial vehicles (UAVs) technology, many military units are exposed to recognition and observation through flying objects. They are often equipped with optoelectronic warhead making a way to collect essential and secret data of the military unit. Modern technical solutions make it possible to implement some methods facilitating detection of flying objects. A lot of them utilize computer vision techniques based on image processing algorithm. Therefore, in this article, we present an analysis of the most promising algorithm for detection of small flying objects.
PL
W artykule przedstawiono analizę metod wykrywania bezzałogowych statków powietrznych wykorzystujących techniki widzenia komputerowego.
Rocznik
Strony
5--13
Opis fizyczny
Bibliogr. 11 poz., rys.
Twórcy
  • Polish Naval Academy, Faculty of Mechanical and Electrical Engineering, Śmidowicza 69 Str., 81-127 Gdynia, Poland
  • Polish Naval Academy, Faculty of Navigation and Naval Weapons, Śmidowicza 69 Str., 81-127 Gdynia, Poland
Bibliografia
  • [1] Baggio D. et al., Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects, Packt Publishing Ltd., Birmingham 2012.
  • [2] Bradski G., Kaehler A., Learning OpenCV, O’Reilly Media, Inc., Sebastopol 2008.
  • [3] Busset J. et al., Detection and tracking of drones using advanced acoustic cameras, Proc. SPIE, Conference Paper, 2015, pp. 21–33, DOI: 10.1117/12.2194309.
  • [4] Cheung S. S., Kamath C., Robust techniques for background subtraction in urban traffic video, ‘EURASIP J. Adv. Signal Process’, 2005, pp. 88–101, DOI: 10.1155/ASP.2005.2330.
  • [5] Elhabian S. Y., El-Sayed K. M., Ahmed S. H., Moving Object Detection in Spatial Domain using Background Removal Techniques — State-of-Art, ‘Recent Patents on Computer Science’, 2010, Vol. 1, No. 1, pp. 32–54, DOI: 10.2174/2213275910801010032.
  • [6] Hożyń S., Żak B., Distance Measurement Using a Stereo Vision System, ‘Solid State Phenomena’, 2013, Vol. 196, pp. 189–197, DOI: 10.4028/www.scientific.net/SSP.196.189.
  • [7] Hożyń S., Żak B., Local image features matching for real-time seabed tracking applications, ‘Journal of Marine Engineering and Technology’, 2017, Vol. 16, No. 4, pp. 273–282, DOI: 10.1080/20464177.2017.1386266.
  • [8] Hożyń S., Żak B., Moving Object Detection, Localization and Tracking Using Stereo Vision System, ‘Solid State Phenomena’, 2015, Vol. 236, pp. 134–141, DOI: 10.1007/978-3-319-10990-9_39.
  • [9] Li Y., Wang S., Tian Q., Ding, X., A survey of recent advances in visual feature detection, ‘Neurocomputing’, 2014, Vol. 149, pp. 736–751, DOI: 10.1016/j.neucom.2014.08.003.
  • [10] Szeliski R., Computer Vision: Algorithms and Applications, Vol. 5. London: Springer-Verlag, London 2011, eBook ISBN 978-1-84882-935-0, DOI: 10.1007/978-1-84882-935-0.
  • [11] Yoon J. H., Xu H., Garcia Carrillo L. R., Advanced Doppler radar physiological sensing technique for drone detection, Proceedings of SPIE — The International Society for Optical Engineering, 2017, Vol. 10188, pp. 10–21, DOI: https://doi.org/10.1117/12.2262758.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-81488e79-e866-44b6-ace1-369b71fd4794
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.