Classification of underlying surfaces using video frames from aviation group technical vision systems

V. Nenashev; Ненашев В.

doi:10.22184/1992-4178.2025.243.2.126.129

Classification of underlying surfaces using video frames from aviation group technical vision systems

Autores: Nenashev V.¹
Afiliações:
1. Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (ГУАП)
Edição: Nº 2 (2025)
Páginas: 126-129
Seção: Radio Systems
URL: https://journals.eco-vector.com/1992-4178/article/view/680364
DOI: https://doi.org/10.22184/1992-4178.2025.243.2.126.129
ID: 680364

Citar

Texto integral

Acesso aberto
Acesso é fechado

Acesso está concedido
Acesso é fechado

Acesso é pago ou somente para assinantes

Resumo

The article discusses a method for classifying underlying surfaces based on video frames generated in the forward viewing zone of small aircraft systems using technical vision in the radio range. The developed procedure can be used in forestry and agriculture, as well as for automated monitoring of emergency zones.

Palavras-chave

classification of heterogeneous surfaces, group technical vision, multi-position aviation systems, radar frames

Texto integral

Sobre autores

V. Nenashev

Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (ГУАП)

Autor responsável pela correspondência
Email: nenashev.va@yandex.ru

к. т. н., доцент кафедры конструирования и технологий электронных и лазерных средств, заведующий лабораторией машинного обучения проектно-технологического офиса инженерной школы ГУАП

Rússia

Bibliografia

Ненашев В. А., Сенцов А. А. Пространственнораспределенные системы радиолокационного и оптического мониторинга: моногр. // СПб: Редакционно-издательский центр ГУАП, 2022. 191 с.
Klemm R., Nickel U., Gierull C. H., Lombardo P. Novel Radar Techniques and Applications: Real Aperture Array Radar, Imaging Radar and Passive and Multistatic Radar // Institution of Engineering and Technology, 2017. 949 p.
Toro G. F., Tsourdos A. UAV sensors for environmental monitoring // Belgrade: MDPI, 2018. 661 p.
Ненашев В. А., Сергеев А. М., Васильев И. А. Моделирование сложных кодо-модулированных сигналов для современных систем обнаружения и передачи информации // Научная сессия ГУАП: Сборник докладов научной сессии, посвященной Всемирному дню авиации и космонавтики. В 3-х частях. Часть II. СПб.: ГУАП, 2019. С. 413–417.
Ненашев В. А., Ханыков И. Г. Формирование комплексного изображения земной поверхности на основе кластеризации пикселей локационных снимков в многопозиционной бортовой системе // Информатика и автоматизация, 2021. Т. 20. № 2. С. 302–340.
Антонов И. К., Детков А. Н., Ницак Д. А., Тонких А. Н., Цветков О. Е. Воздушная разведка. Автоматизированное дешифрирование радиолокационных изображений // М.: Радиотехника, 2021. 296 с.
Ненашев В. А., Ненашев С. А. Классификация и распознавание наземных объектов в потоке радиолокационных кадров на основе нейросетевого подхода // Автоматизация в промышленности. 2024. № 1. С. 29–33.
Nenashev V. A., Khanykov I. G. Methodology for classifying types of underlying surfaces using radar frames in a spatially distributed system of small-sized radar stations // XXVII International Conference «2024 Wave electronics and its application in information and telecommunication systems» (WECONF), Saint-Petersburg, Russia, 3–7 June 2024, pp.1–5.
Nenashev V. A., Khanykov I. G. Formation of Fused Images of the Land Surface from Radar and Optical Images in Spatial Distributed On-Board Operational Monitoring Systems // Journal of Imaging, 2021. 7 (12): 251.
Ненашев В. А. Особенности классификации подстилающих поверхностей земли по характеристикам эхо-сигналов в бортовых РЛС // Труды МАИ, 2021. № 118. doi: 10.34759/trd-2021-118-11.
Лунёв Е. М., Неретин Е. С., Дяченко С. А. Дуброво А. И. Разработка программно-алгоритмического обеспечения прототипа системы синтетического видения для перспективных объектов авиационной техники // Труды МАИ, 2016. № 86. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=66366.
Nenashev V. A., Shepeta A. P., Kryachko A. F. Fusion Radar and Optical Information in Multi-Position On-Board Location Systems // 2020 Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF), St. Petersburg, Russia, 2020, pp. 1–5.
Патент № 2756904 C1 Российская Федерация, МПК G01S 13/90 (2006.01), H04N 5/33 (2006.01). Устройство разноракурсного многопозиционного синтезирования комплексного изображения земной поверхности: № 2021107671: заявл. 24.08.2020: опубл. 06.10.2021 / Ненашев В. А., Ханыков И. Г., Шепета А. П.; заявитель ФГАОУ ВО "Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения".
Сенцов А. А., Ненашев В. А., Иванов С. А., Турнецкая Е. Л. Совмещение сформированных радиолокационных изображений с цифровой картой местности в бортовых системах оперативного мониторинга земной поверхности // Труды МАИ, 2021. № 117. doi: 10.34759/trd-2021-117-08.
Патент № 2703996 C2 Российская Федерация, МПК G01S 13/90 (2006.01). Способ локации целей в передних зонах обзора бортовых радиолокационных станций двухпозиционной радиолокационной системы: № 2019108828: заявл. 26.03.2019: опубл. 23.10.2019 / Коржавин Г. А., Ненашев В. А., Шепета А. П. и др.; заявитель АО «Концерн "Гранит-Электрон"».