Повышение эффективности оптико-электронных систем разведки при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций

объектах/ Хасанова А.Ф., Проскура В.С. // Актуальные проблемы науки и техники - 2015. Матер. VIII междунар. науч.-практ. конф. молодых уч. 2015. - С. 210-212.

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННЫХ СИСТЕМ РАЗВЕДКИ ПРИ ЛИКВИДАЦИИ ПОСЛЕДСТВИЙ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ

СИТУАЦИЙ

А.В. Хижняк, начальник кафедры, к.т.н., доцент,

Д.С. Шарак, адъюнкт, Военная академия Республики Беларусь, г. Минск

Интеллектуальные системы обработки и анализа видеоинформации интенсивно применяются в различных областях человеческой деятельности. Широкое распространение они получили при решении таких задач как навигация, космический мониторинг Земли, разведка и анализ последствий чрезвычайных ситуаций (ЧС), контроль качества и количества производимой продукции, обеспечение безопасности различных объектов, передача и хранение видеоинформации, в медицинских и специальных приложениях [1].

Наблюдаемые изображения в системах обработки и анализа видеоинформации формируются как при помощи обычных телекамер видимого диапазона, так и при помощи линеек или матриц фотоприемников, рассчитанных на работу в инфракрасной части спектра излучений [2].

В последние десятилетия активно развивается комплексный подход к обработке данных мониторинга земной поверхности, предполагающий использование различных инструментов дистанционного зондирования -приборов и датчиков: оптических, инфракрасных и микроволновых.

Каждый из датчиков позволяет получить цифровые изображения наблюдаемой сцены в различных диапазонах электромагнитного излучения. Информация о характеристиках объекта содержится в пространственном распределении уровней яркости пикселей по площади изображения.

Комплексирование является одним из особых видов цифровой обработки изображений, связанной с улучшением характеристик результирующего изображения, сокращением объема оперируемых данных, а также уменьшения избыточности информации.

Цель комплексирования изображений состоит в представлении на результирующем изображении объектов, присутствующих по отдельности на изображениях различных каналов, для более адекватной оценки характеристик исследуемых объектов [3].

Для выбора эффективного набора каналов могут использоваться методы оптимизации эксперимента, которые предполагают количественную оценку информативности изображений различных каналов. В реальных условиях из-за сложного характера спектральных распределений и корреляции между отдельными спектральными каналами, нет необходимости говорить об

информативности отдельных каналов, а можно говорить только об информативности их комбинаций.

Анализ опыта боевого применения оптико-электронных систем разведки [4] показал, что, несмотря на огромное преимущество ввиду «пассивности», такие системы обладают и рядом недостатков.

В условиях изменяемой фоново-целевой обстановки при плохих погодных условиях оптико-электронные системы требуют дополнительной «подсветки», а значит, пассивность (необнаруживаемость) не сохраняется.

На изображениях, полученных с различных камер, зачастую присутствуют шумы, блики и другие помехи, вызванные окружающим фоном. Это ухудшает качество изображений и, следовательно, снижает информативность, а также может воспрепятствовать дальнейшей программной обработке.

Поэтому разработка эффективных алгоритмов обработки видеопоследовательностей, ориентированных на использование в многоканальных оптико-электронных системах сопровождения объектов, является актуальной научно-исследовательской задачей.

В рамках данных исследований на кафедре Автоматизированных систем управления войсками учреждения образования «Военная академия Республики Беларусь» было разработано специализированное программное обеспечение, позволяющее осуществлять оценку эффективности работы корреляционных алгоритмов сопровождения оптически наблюдаемых объектов

Данное программное обеспечение включает в себя:

- модель типового корреляционного алгоритма сопровождения оптически наблюдаемых объектов.

- имитационные модели алгоритмов комплексирования цифровых видеопоследовательностей различного спектрального диапазона (алгоритмы 1-3):

1) на основе критериального суммирования для каждого пикселя цифровой видеопоследовательности.

2) на основе попеременной записи строк ТВ и ИК изображений.

3) на основе объединения 50 % яркости пикселей каждого изображения.

Одновременно с этим разработана имитационная модель корреляционного

алгоритма сопровождения оптически наблюдаемых объектов с комплексированием первичной видеоинформации.

Для сравнения качества работы на вход алгоритмов сопровождения оптически наблюдаемых объектов подавались синтезированные и экспериментальные видеопоследовательности ТВ и ИК диапазонов. Показателем качества работы алгоритмов было определено количество срывов сопровождения на 1000 кадров видеопоследовательности. Срывом сопровождения считалось отсутствие перемещения строба сопровождения в направлении движения объекта интереса в течении более 2 сек.

Результаты сравнительного анализа работы алгоритмов сопровождения оптически наблюдаемых объектов представлены на рисунках 1 и 2.

чКс е - :- плЗ сКог,-пл-

Рис. 1 Сравнительный анализ алгоритмов сопровождения для синтезированных

видеопоследовательностей

Рис. 2. Сравнительный анализ алгоритмов сопровождения для экспериментальных

видеопоследовательностей

где: ИК - работа типового корреляционного алгоритма по ИК видеопоследовательности;

ТВ - работа типового корреляционного алгоритма по ТВ видеопоследовательности;

Компл 1 - работа типового корреляционного алгоритма по комплексированной видеопоследовательности согласно алгоритму (1);

Компл 2 - работа типового корреляционного алгоритма по комплексированной видеопоследовательности согласно алгоритму (2);

Компл 3 - работа типового корреляционного алгоритма по комплексированной видеопоследовательности согласно алгоритму (3);

Компл 4 - работа корреляционного алгоритма с комплексированием первичной видеоинформации;

Анализ рисунков 1 и 2 показывает существенное улучшение работы корреляционного алгоритма с комплексированием первичной видеоинформации по сравнению с типовым алгоритмом (от 33 до 83 %). Существенное улучшение информативности выходных видеопоследовательностей позволит повысить качество ведения оптической разведки при ликвидации последствий ЧС.

Список использованной литературы

1. Баклицкий В.К. Корреляционно-экстремальные методы навигации и наведения / В.К. Баклицкий. - Тверь: ТО «Книжный клуб», 2009. - 360 с.

2. Алпатов Б.А. Методы автоматического обнаружения и сопровождения объектов. Обработка изображений и управление / Б.А. Алпатов, П.В. Бабаян, О.Е. Балашов, А.И. Степашкин. - М.: Радиотехника, 2008. - 176 с.: ил.

3. Захарова Л.Н., Захарова А.И. Совместный анализ данных оптических и радиолокационных сенсоров: возможности, ограничения и перспективы / Радиотехника и электроника. 2011. Т. 56. - № 1. - С. 5-19.

4. Красильщиков М.Н. Управление и наведение беспилотных маневренных летательных аппаратов на основе современных информационных технологий / Под ред. М.Н. Красильщикова и Г.Г. Серебрякова. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. -280 с.

УГРОЗЫ БЕЗОПАСНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В ЛОКАЛЬНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЯХ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ КОМПЛЕКСОВ ЗАЩИТЫ

Т.Б. Ходырев, адъюнкт, С.В. Зарубин, преподаватель, к.т.н., Воронежский институт МВД России, г. Воронеж

Рассмотрим умышленные угрозы безопасности информационных процессов в локальных вычислительных сетях автоматизированных комплексов защиты (ЛВС АКЗ), не рассматривая угрозы, обусловленные природными явлениями и надежностью программных и аппаратных средств ЛВС.

Исходя из классификационного основания, данного в [1] угрозы информационных процессов в АКФЗ, включают в себя:

- угрозы доступа (проникновения) в операционную среду и выполнения деструктивных действий с использованием штатного программного обеспечения (средств операционной системы или прикладных программ общего прим нения);

- угрозы создания персоналом нештатных режимов работы программных (программно-аппаратных) средств за счет преднамеренных изменений служебных данных, игнорирования предусмотренных в штатных условиях ограничений на состав и характеристики обрабатываемой информации, искажения (модификации) самих данных т.п.;

- угрозы внедрения вредоносных программ (программно-математического воздействия);

- комбинированные угрозы, представляющие собой сочетание указанных

угроз.

Исходя из [1] возможна следующая трактовка угроз информационных процессов в АКЗ. Угрозы доступа (проникновения) в операционную среду