Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Planowanie osłony przeciwlotniczej obiektu obszarowego za pomocą środków bardzo krótkiego zasięgu

Pietkiewicz T., Kawalec A., Wajszczyk B., Szugajew M.

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej

|

2017

|

Vol. 66, nr 4

121--142

PL

W pracy zaprezentowano heurystyczną metodę planowania rozmieszczenia przeciwlotniczych zestawów rakietowo-artyleryjskich bardzo krótkiego zasięgu (VSHORAD) wokół osłanianego obiektu obszarowego. Jako miarę oceny jakości rozmieszczenia przyjęto funkcję zależną od odległości najbardziej oddalonych od środka obszaru bronionego możliwych punktów oddziaływania na cele. Jest to wskaźnik odmienny od powszechnie wykorzystywanego w literaturze wskaźnika bazującego na prawdopodobieństwie przeniknięcia ŚNP przez strefę obrony, prawdopodobieństwie zniszczenia ŚNP oraz prawdopodobieństwie poniesienia określonych strat. Ograniczenia modelu wynikają wprost z ograniczeń nakładanych przez rzeczywisty system obrony powietrznej i naturę obiektów obszarowych. W pracy założono, że system VSHORAD działa w ramach ogólnego systemu dowodzenia i kierowania obrony powietrznej, z którego otrzymuje rozpoznany obraz sytuacji powietrznej oraz plany zamierzeń i zadania bojowe. Przedstawiona metoda została oprogramowana. W końcowej części pracy zaprezentowano wyniki obliczeniowe.

EN

This paper presents a heuristic method of planning the deployment of very short-range anti-air missile and artillery sets (VSHORAD) around the protected area object. The function dependent on the distance between the earliest feasible points of destroying targets and the center of the protected area object is taken as an objective function. This is a different indicator from those commonly used in the literature based on the likelihood of a defense zone penetration by the means of air attack (MAA), the kill probability of the MAA and the probability of area object losses. The model constraints result directly from the restrictions imposed by the real air defense system and the nature of the area objects. This paper assumes that the VSHORAD system operates as a part of an air defense command and control system based on the network-centric warfare idea. The presented method has been implemented. In the final part of the paper computational results have been presented.

2

Rozpoznawanie obiektów morskich na podstawie obrazów FLIR metodą analizy obrazów własnych (eigenimages)

Pietkiewicz T.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2015

|

R. 91, nr 3

116-119

PL

W referacie przedstawiono metodę rozpoznawania obiektów morskich na podstawie ich obrazów wykonanych przez sensory podczerwieni (FLIR – forward looking infra-red) z wykorzystaniem metody analizy obrazów własnych (eigenimages). Metoda ta oparta jest na metodzie analizy głównych składowych (PCA – Principal Component Analysis). W końcowym fragmencie pracy przedstawiono wstępne wyniki badania metody klasyfikacji obiektów morskich dla pewnego zbioru obrazów FLIR obiektów zarejestrowanych na Morzu Bałtyckim.

EN

This paper presents a method of recognition of maritime objects based on FLIR (forward looking infra-red) sensor images using eigenimages analysis method. The method is an extension of Principal Component Analysis (PCA) method. In last part of the paper are presented preliminary test results of the classification method for a set of FLIR images registered in the Baltic Sea. (Recognition of maritime objects based on FLIR images using eigenimages analysis method. A method of recognition of maritime objects based on FLIR.

3

Zaawansowane metody segmentacji obrazów w procesie rozpoznawania obrazów FLIR obiektów morskich

Pietkiewicz T.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2015

|

Vol. 56, nr 2

11-14

PL

W referacie przedstawiono przegląd wybranych zaawansowanych metod segmentacji obrazów FLIR obiektów morskich wykorzystywanych w procesie rozpoznawania obrazów. W artykule wykorzystano dwie zaawansowane metody: klasyczną metodę VPS (Visual Perception-based Segmentation) oraz zmodyfikowany algorytm segmentacji VPS. Każda metoda została szczegółowo opisana, a następnie zaprezentowane zostały wyniki uzyskane za pomocą opisanych metod segmentacji dla realnych obrazów FLIR obiektów morskich zarejestrowanych na Morzu Bałtyckim. Przedstawiono zalety i wady poszczególnych metod oraz oceniono możliwość zastosowania ich w procesie manualnej i automatycznej segmentacji.

EN

This paper presents an overview of selected advanced methods of maritime objects FLIR (Forward Looking Infra-Red) images segmentation for a process to image recognize. In the paper are used two advanced methods: classical VPS (Visual Perception-based Segmentation) and modified VPS segmentation algorithms. It is given a detailed description of each method and results obtained using these methods of segmentation for real FLIR images of maritime objects registered in the Baltic Sea. Advantages and disadvantages of each method have been presented and the possibility of their using in manual and automatic segmentation process have been evaluated.

4

Wykorzystanie algorytmów klasyfikacji i fuzji informacji w procesie rozpoznawania obiektów morskich na podstawie obrazów FLIR

Pietkiewicz T., Witczak A.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2013

|

Vol. 54, nr 3

25-29

PL

W referacie dokonano przeglądu algorytmów klasyfikacji i fuzji informacji na podstawie obrazów obiektów morskich wykonanych przez sensory podczerwieni (FLIR - Forward Looking Infra-Red), które umożliwiają identyfikację tych obiektów. Ostatecznym celem analizy obrazów jest identyfikacja obiektów morskich, polegająca na rozpoznaniu ich typu oraz ewentualnie określenie ich przynależności. W pierwszej części referatu omówiono trzy metody ekstrakcji cech dystynktywnych obrazów FLIR obiektów morskich: metodę Parka i Sklansky'ego 11 atrybutów obrazów (7 momentów strukturalnych i 4 parametry autoregresji), metoda Allena 14 atrybutów obrazów w postaci 7 momentów strukturalnych i 7 momentów luminancyjnych oraz metodę Belongiego deskryptorów kształtów. W dalszej części referatu przedstawiono konstrukcje trzech klasyfikatorów bazujących na poszczególnych typach ekstrakcji cech obrazów: Dempstera-Shafera, addytywny klasyfikator Bayesa oraz klasyfikator bazujący na deskryptorach kształtu. Wyniki uzyskiwane za pomocą tych klasyfikatorów mogą stanowić bazę procesu fuzji decyzji klasyfikatorów. Podstawowym pytaniem, na które należy znaleźć odpowiedź podczas badań fuzji decyzji klasyfikatorów, jest to, czy fuzja decyzji klasyfikatorów poprawia jakość decyzji najlepszego klasyfikatora. W końcowym fragmencie przedstawiono konstrukcję dwóch algorytmów fuzji decyzji klasyfikatorów: zmodyfikowanej reguły Bayesa oraz reguły kombinacji Dempstera-Shafera. Jakość działania obu algorytmów zilustrowano przykładem zaczerpniętym z literatury przedmiotu i bazującym na ocenie jakości fuzji decyzji rozpoznawania obiektów morskich na podstawie bazy 2545 obrazów FLIR zgromadzonych w Centrum Operacji Powietrznych Marynarki Wojennej USA.

EN

This paper presents an overview of classification and information fusion algorithms based on FLIR (forward looking infrared) images of maritime objects. A maritime object identification is the final goal of FLIR image analysis and relies on its type recognition and its standard identity assigning. In the first part of the paper three extraction methods of maritime objects distinctive features based on their FLIR images: a Park and Sklansky method based on seven invariant moments and four autoregressive parameters, an Allen method based on seven structural moments and seven intensity-based moments and finally a Belongie shape-matching method. In next part of the paper three classifiers are presented: a Dempster-Shaffer classifier, an additive Bayes classifier and a template-based Belongie classifier. Decisions of this classifiers are fused in two ways: using a modified Bayes rule and using a Dempster-Shafer combining rule. Fusion results are presented in P. Valin, E. Bosse and A. Jouan technical report. The results are based on 2545 FLIR images provided by the United States Naval Air Warfare Center.

5

Wielokryterialna metoda rozpoznawania źródeł emisji radarowych

Pietkiewicz T.

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej

|

2007

|

Vol. 56, nr sp.2

353-361

PL

W artykule przedstawiono propozycję wielokryterialnej metody rozpoznawania źródeł emisji radarowych, stanowiącej rozszerzenie algorytmów przedstawionych w [1] i [2]. Rozpoznawanie źródeł emisji polega na ocenie zgodności parametrów odebranego sygnału emitowanego przez to źródło z parametrami sygnałów źródeł emisji zapisanymi w tzw. bazie danych emiterów i traktowanymi jako wzorce odniesienia. Pełna ocena zgodności wymaga porównania wszystkich wartości parametrów sygnału z parametrami wzorców. Naturalne jest więc zastosowanie do takiej oceny podejścia wielokryterialnego. W artykule przedstawiono wielokryterialną metodę rozpoznawania sygnałów, wykorzystującą wyniki uzyskane w pracach [1-3]. Sformułowano wielokryterialny problem oceny zgodności parametrów wykorzystujący wyniki algorytmu oceny stopnia przenikania klas, a następnie zaprezentowano metodę wyboru najbardziej podobnego wzorca spośród zbioru rozwiązań niezdominowanych.

EN

A multi-criterial method is presented for identification of radar emission sources. The method is an extension of the algorithms presented in [1] and [2]. The identification of emission sources consist in evaluation of compatibility between parameters of received signal and signals of emission sources stored in an emitter database, which are reference patterns. The evaluation of compatibility requires a comparison between all the parameters of the received signal and signal patterns. This is a typical multi-criterial task. A choice of the most similar reference pattern is formulated as a problem of multi-criterial optimization. Values of criteria are calculated by an algorithm of evaluation of class intersection degree [1]. The ideal-point method and the weighted mean method are suggested to choose the best pattern.