Алгоритмическое обеспечение обработки сегментированной сенсорной информации для слежения за подвижными объектами в режиме реального времени

Целью работы является разработка алгоритмов, обеспечивающих решение в реальном времени задачи слежения за подвижными объектами на основе комплексирования сегментированной сенсорной информации видеокамер и дальномеров. Объектом исследования являются системы слежения за подвижными объектами, построенные на базе распределенных вычислительных средств, обрабатывающих данные видеокамер различного спектрального диапазона, а также дальномеров различного типа. Предметом исследования являются алгоритмы обработки сегментированной сенсорной информации, обеспечивающие слежение за подвижными объектами, методы сопоставления сегментированных видеоданных и данных дальнометрии, а также методы практической реализации алгоритмов обработки информации на базе распределенных вычислительных средств с целью обеспечения слежения в режиме реального времени. Были решены следующие задачи: 1. Обзор и анализ существующих методов и алгоритмов слежения за подвижными объектами, а также способов их реализации. 2. Разработка алгоритмического обеспечения для слежения за подвижными объектами на основе развития методов с иерархической структурой. 3. Реализация разработанных алгоритмов слежения за подвижными объектами в режиме реального времени в виде программного обеспечения распределенного вычислительного комплекса. 4. Разработка прототипа системы слежения за квадрокоптерами на основе комплексирования сегментированных видеоданных и проведение экспериментальных исследований. Новые научные результаты: 1. Разработан алгоритм, позволяющий на основе данных о пространственном положении дать количественную оценку степени соответствия новых сегментированных сенсорных данных ранее отслеживаемым объектам. 2. Разработан алгоритм комплексирования информации, позволяющий определять появление новых объектов в рабочей зоне сенсорной системы и обеспечивающий качество слежения за подвижными объектами до 85.8% по метрике МОТА на наборе видеоданных APIDIS, что превосходит известные алгоритмы, работающие в аналогичных условиях. 3. Разработан алгоритм слежения за подвижными объектами в трёхмерном пространстве на основе комплексирования сегментированных видеоданных и данных дальнометрии, обеспечивающий относительную ошибку локализации не хуже 1.5%.