Тепловизионное обнаружение БПЛА

апрель 2019

используется в продукте Юмирс Антидрон

Задача

Разработать алгоритм для обнаружения дронов по данным тепловизора

Размер обнаруживаемого объекта

10 пикселей и менее

Расстояние обнаружения (угол обзора тепловизора - 6 градусов)

до 1.5 км

Скорость движения в кадре (за кадр)

от 0 до 40

Обнаружение среди движущихся облаков и на сложном фоне

Результат

Процесс

Разрабатываем multi-frame detector для обнаружения мелких объектов на больших расстояниях

Модели типа single shot detector (SSD) не способны обнаружить объект размером несколько пикселей, не имеющий выраженной формы. Для обнаружения такого объекта необходимо объединить информацию с нескольких кадров и выделить непрерывно движущиеся объекты.

Разрабатываем фильтр, позволяющий выделять контрастные, похожие на дрон формы на изображении

Разрабатываем алгоритм обнаружения с использованием фильтра

Разрабатываем рекуррентный алгоритм, использующий описанное выше преобразование для отслеживания последовательного движения объекта на длительном отрезке времени.

Алгоритм способен отслеживать не только дроны, но и любые другие преимущественно однотонные мелкие движущиеся объекты на практически любом сложном фоне. Например, движущуюся среди звёзд комету.

от

пикселей

В процессе работы алгоритм строит карту вероятности, которая рекурсивно используется при анализе следующего кадра. Благодаря накоплению информации о движении объектов, алгоритм способен обнаруживать объекты размером от 4 пикселей.

Разрабатываем алгоритм точной стабилизации

Стабилизация изображения от тряски с точностью до 0.5 пикселя критически важна для обнаружения объекта размером 2х2 пикселя. Разрабатываем алгоритм точной стабилизации с меньшим числом степеней свободы, учитывающий типовые искажения установленных тепловизоров.

Обучаем single shot detector (SSD) для обнаружения на малых расстояниях

Начиная с определённого расстояния (250 метров - для тепловизора с полем зрение 6 градусов), целесообразнее становится использовать детектор, распознающий объекты по форме.

Размечаем базу, обучаем детектор архитектуры YOLOv4-tiny на движке darknet