Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W artykule przedstawiono koncepcję i realizację sieci czujników zobrazowania w podczerwieni służącą do lokalizacji i śledzenia obiektów. Sieć czujników używa zespołu wielu miniaturowych mikrobolometrycznych kamer termowizyjnych o niskiej rozdzielczości (80 × 80 pikseli) do wykrywania, śledzenia i lokalizacji obiektów w obszarze obserwacji. Zastosowanie systemów termowizyjnych reagujących na promieniowanie podczerwone pochodzące z obiektów sprawia, że system jest odporny na warunki oświetlenia zewnętrznego i warunki środowiskowe. Jednocześnie zastosowanie czujnika podczerwieni wymaga zastosowania specjalnie zaprojektowanych, dedykowanych technik przetwarzania obrazu. W artykule opisano techniki przetwarzania obrazu, sposoby lokalizacji obiektów, pomiary dokładności, porównanie z innymi znanymi rozwiązaniami oraz wnioski końcowe.
EN
This paper presents a concept and implementation of an infrared imaging sensor network for object localization and tracking. The sensor network uses multiple low-resolution (80× 80 pixels) microbolometric thermal cameras to detect, track and locate an object within the area of observation. The network uses information simultaneously acquired from multiple sensors to detect and extract additional information about object’s location. The use of thermal-imaging systems responsive to objects’ natural infrared radiation, makes the system resistant to external illumination and environmental conditions. At the same time, the use of infrared sensor requires application of specially designed, dedicated image processing techniques appropriate for this kind of sensor. The paper describes: image processing techniques, means of object localization, accuracy measurements, comparison to other known solutions and final conclusions.
PL
Kamera termowizyjna rejestruje promieniowanie podczerwone pochodzące od obserwowanych obiektów. Jej głównym elementem jest matryca detektorów podczerwieni, która przetwarza odbierane promieniowanie na sygnał elektryczny. Źródła promieniowania rejestrowane przez detektor można podzielić jako użyteczne odbierane z obserwowanej sceny oraz nieużyteczne odbierane od takich obiektów jak obudowa detektora, elementy obiektywu. Te nieużyteczne źródła promieniowania mają istotny wpływ na konstrukcję samego detektora. W artykule przedstawiono model obudowy detektora oraz ilościową analizę wpływu różnych źródeł promieniowania na możliwość skutecznej detekcji promieniowania z obserwowanej scenie.
EN
The infrared camera detects infrared radiation from the observed objects, Its main element is the array of infrared detectors, which converts the received radiation into an electrical signal. The radiation sources recorded by the detector can be divided as useful, received from the observed scene, and useless received from such objects as the detector housing and lens elements. These unusable radiation sources have a significant impact on the design of the detector itself. The article presents a model of the detector housing and a quantitative analysis of the influence of various radiation sources on the effectiveness of radiation detection from the observed scene.
PL
Tematem artykułu jest ocena skuteczności opracowanego czujnika przeznaczonego do wspomagania nawigacji bezzałogowych statków powietrznych (BSP). Jego działanie opiera się na przetwarzaniu obrazów pozyskiwanych z kamery termowizyjnej pracującej w paśmie długofalowej podczerwieni (LWIR) umieszczonej pod podwoziem pojazdu. Przemieszczenie przestrzenne pojazdu określane jest poprzez analizę ruchu charakterystycznych punktów promieniowania cieplnego (grunt, las, budynki itp.) na zdjęciach uzyskanych za pomocą kamery termowizyjnej. Zakres i kierunek przemieszczenia uzyskuje się poprzez przetwarzanie strumienia kolejnych obrazów za pomocą algorytmu opartego na przepływie optycznym wyznaczanym w czasie rzeczywistym. Analiza rozkładu promieniowania pozwala na obliczenie wektora translacji kamery w przestrzeni. Zaletami systemów pomiarowych opartych na analizie obrazu termicznego, w porównaniu z tradycyjnymi inercyjnymi czujnikami nawigacyjnymi, jest brak efektu dryftu, odporność na zmiany pola magnetycznego, mała podatność na zakłócenia elektromagnetyczne oraz na zmiany warunków atmosferycznych. W przeciwieństwie do czujników czułych na światło widzialne, czujnik termowizyjny oferuje pracę w całkowitej ciemności (noce o złej pogodzie i w pomieszczeniach).
EN
The topic of this paper is an evaluation of developed sensor intended for navigation aid of unmanned aerial vehicles (UAVs). Its operation is based on processing images acquired with a thermal camera operating in the long-wave infrared band (LWIR) placed underneath a vehicle’s chassis. The vehicle’s spatial displacement is determined by analyzing movement of characteristic thermal radiation points (ground, forest, buildings, etc.) in pictures acquired by the thermal camera. Magnitude and direction of displacement is obtained by processing the stream of consecutive pictures with optical-flow based algorithm in real time. Radiation distribution analysis allows to calculate camera’s self-translation vector. Advantages of measuring translation based on thermal image analysis is lack of drift effect, resistance to magnetic field variations, low susceptibility to electromagnetic interference and change in weather conditions as compared to traditional inertial navigation sensors. As opposed to visible light situational awareness sensors, it offers operation in complete darkness (harsh weather, nights and indoors). The topic of this paper is an evaluation of developed sensor intended for navigation aid of unmanned aerial vehicles (UAVs). Its operation is based on processing images acquired from a thermal camera operating in the long-wave infrared band (LWIR) placed underneath a vehicle’s chassis. The vehicle’s spatial displacement is determined by analyzing movement of characteristic thermal radiation points (ground, forest, buildings, etc.) in pictures acquired by the thermal camera. Magnitude and direction of displacement is obtained by processing the stream of consecutive pictures with optical-flow based algorithm in real time. Radiation distribution analysis allows to calculate camera’s self-translation vector. Advantages of measuring translation based on thermal image analysis is lack of drift effect, resistance to magnetic field variations, low susceptibility to electromagnetic interference and change in weather conditions as compared to traditional inertial navigation sensors. As opposed to visible light situational awareness sensors, it offers operation in complete darkness (harsh weather, nights and indoors).
EN
Thermal-imaging systems respond to infrared radiation that is naturally emitted by objects. Various multispectral and hyperspectral devices are available for measuring radiation in discrete sub-bands and thus enable a detection of differences in a spectral emissivity or transmission. For example, such devices can be used to detect hazardous gases. However, their operation principle is based on the fact that radiation is considered a scalar property. Consequently, all the radiation vector properties, such as polarization, are neglected. Analysing radiation in terms of the polarization state and the spatial distribution of thereof across a scene can provide additional information regarding the imaged objects. Various methods can be used to extract polarimetric information from an observed scene. We briefly review architectures of polarimetric imagers used in different wavebands. First, the state-of-the-art polarimeters are presented, and, then, a classification of polarimetric-measurement devices is described in detail. Additionally, the data processing in Stokes polarimeters is given. Emphasis is laid on the methods for obtaining the Stokes parameters. Some predictions in terms of LWIR polarimeters are presented in the conclusion.
EN
The topic of this paper is a concept of a new type of a sensor intended for unmanned aerial vehicles (UAVs). Its operation is based on processing images acquired from a thermal camera operating in the long-wave infrared band (LWIR) placed underneath a vehicle’s chassis. The vehicle’s spatial displacement is determined by analyzing movement of characteristic thermal radiation points (ground, forest, buildings, etc.) in pictures acquired by the thermal camera. Magnitude and direction of displacement is obtained by processing stream of consecutive pictures with optical-flow based algorithm in real time. Radiation distribution analysis allows to calculate camera’s self-translation vector. Advantages of measuring translation based on thermal image analysis is lack of drift effect, resistance to magnetic field variations, low susceptibility to electromagnetic interference and change in weather conditions as compared to traditional inertial navigation sensors. As opposed to visible light situational awareness sensors, it offers operation in complete darkness (harsh weather nights and indoors).
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.