Метод оцінки ймовірностей виявлення та розпізнавання цілей за їхніми прикметними розмірними ознаками на цифрових зображеннях з прицільно-спостережного комплексу зразків бронетанкового озброєння
DOI:
https://doi.org/10.33577/2312-4458.33.2025.68-89Ключові слова:
збір даних про ціль, цифрове зображення, обробка зображень, комплексування зображень, штучний інтелект, видимість, прикметність за певною ознакою, помітність цілі, виявлення, розпізнавання, ідентифікація, розвідка, об’єкт, безпілотний літальний апаратАнотація
Стрімкий розвиток технологій комп’ютерного бачення та штучного інтелекту (ШІ) відкрив нові можливості для моніторингу поля бою у режимі реального часу, водночас створивши проблему ефективного відбору значущих електронних зображень серед гігантських масивів даних. У роботі розглянуто задачу автоматизованої оцінки якості відображення цілі на електронних зображеннях (ЯВЦнЕЗ) для підвищення ефективності виявлення та розпізнавання озброєння і військової техніки (ОВТ). На основі запропонованої системи індексів прикметності цілі за її розмірними ознаками та теоретично виведених аналітичних залежностей ймовірностей виявлення та розпізнавання цілі від розмірів її геометричних сигнатур запропоновано метод виявлення та розпізнавання цілей за їхніми прикметними розмірними ознаками. Запропонований метод дозволяє кількісно вимірювати ЯВЦнЕЗ за її розмірними прикметними ознаками та ввести критерії успішності виконання візуальних задач виявлення та розпізнавання цілі на основі 50% порогового значення ймовірностей виявлення та розпізнавання. Показано, що лише ті зображення, які відповідають критеріям успішності виконання візуальних задач, можуть вважатися придатними для подальшої обробки засобами ШІ для розпізнавання цілей, що дозволяє знизити кількість хибних розпізнавань.
Особливу увагу приділено процесу розпізнавання як проміжному етапу збору інформації про ціль. Запропоновано використовувати геометричні прикметні ознаки зразків ОВТ як сигнатури їхнього розпізнавання. Теоретично виведено аналітичну залежність ймовірності розпізнавання за розмірами сигнатур та визначено критерій успішності виконання візуальної задачі розпізнавання цілі. Такий підхід значно знижує кількість хибних ідентифікацій об’єктів на зображенні, що не забезпечують для ШІ достатню ЯВЦнЕЗ.
Практична реалізація методу продемонстрована на експериментальних даних, отриманих для зображень основного бойового танка Т-64БВ, зібраних у польових умовах. Зображення реєструвалися цифровою фотокамерою на різних відстанях до цілі. Для них визначено ймовірності виявлення за загальними розмірами цілі як об’єкта інтересу та розпізнавання за анізометрією форми і розмірами характерних сигнатур. Результати підтвердили узгодженість теоретично розроблених критеріїв із візуальним аналізом.
Практичне значення роботи полягає у створенні основ для автоматизованого відбору якісних електронних зображень без участі оператора, що дає змогу суттєво знизити обсяг даних, які обробляються, підвищити точність і швидкість роботи систем комп’ютерного бачення та зменшити кількість хибних розпізнавань. Перспективними напрямами подальших досліджень є розширення методики на тепловізійні зображення та використання цифрових зображень для визначення відстані до цілі за розмірами її сигнатур на цифрових зображеннях.
Посилання
Khaustov D.Ye., Kyrychuk O.A., Stakh T.M., Khaustov Ya.Ye., Burashnikov O.O., Ryzhov Ye., Vlokh R. and Nastishin Yu. A. (2023), Complex-scalar and complex-vector approaches for express target-oriented image fusion. Ukrainian Journal of Physical Optics. Lviv. Vol. 24. 1. pp. 62-82. DOI: https://doi.org/10.3116/16091833/24/1/62/2023
Khaustov D. Ye., Nastyshyn Yu. A., Khaustov Ya Ye., Malynych S. Z. and Hryvachevskyi A. P. (2021), "Formuvannia ta obrobka zobrazhen u prytsilno-sposterezhnomu kompleksi" [Image formation and processing in the sighting and surveillance complex]. Monohrafy. Lviv, NASV. 210 p. (with limited access). [in Ukrainian].
Khaustov D., Nastyshyn Yu., Khaustov Ya., Kyrychuk O., Stakh T., Malynych S. and Sidor R. (2023), "Suchasni prytsilno-sposterezhni kompleksy zrazkiv bronetankovoho ozbroiennia" [Modern sighting and surveillance systems for armored weapons]. Monohrafiia. Lviv, NASV. 310 p. ISBN 978-617-7689-08-8. [in Ukrainian].
Khaustov D., Kyrychuk O., Stakh T., Khaustov Ya., Sidor R., Burashnikov O., Ryzhov Ye.and Nastishin Yu. (2023), Target visibility index. Military Technical Collection. № 28. pp. 68-76. DOI: https://doi.org/10.33577/2312-4458.28.2023.68-76
Khaustov D., Kyrychuk O., Khaustov Ya., Stakh T., Zhyrna O. and Nastishin Yu. (2023), The measure of target saliency for target-oriented image fusion. Scientific works of State Scientific Research Institute of AME TC, Iss. 3(17). pp. 122-136, 202. DOI: 10.37701/dndivsovt.17.2023.15
T. M. Stakh, V. R. Bahan, O. A. Kyrychuk and etc. (2024), "Tema zakryta" [Topic closed]. Military Technical Collection. № 31 (t). NASV. Lviv. pp. 97-118. [in Ukrainian].
T. M. Stakh, R. I. Sidor, D. Ye. Khaustov, Ya. Ye. Kha¬ustov, O. A. Kyrychuk, V. H. Mudryk and Yu. A. Nastyshyn. (2025), "Uzahalnena model zhyvuchosti zrazkiv bronetankovoho ozbroiennia i tekhniky" [Generalized survivability model of armored weapons and equipment samples]. Military Technical Collection. № 32. NASV. Lviv. pp. 28-43. [in Ukrainian].
Horbunov V. A. "Yeffektyvnost obnaruzhenyia tselei" [Target Detection Efficiency]. Vydavnytstvo Ministerstva oborony SRSR, M., 160 p. [in Russian].
Afanasev A. A. and Horbunov V. A. (1964), "Yeffektyvnost obnaruzhenyia tselei radyotekhnycheskymy smredstvamy nabliudenyia"[Target Detection Efficiency by Radio-Engineering Surveillance Equipment]. M. Voenyzdat. 122 p. [in Russian].
Huseinov A.B. and Perkov Y.E. (2005), Pokazately zametnosty letatelnykh apparatov y sposoby ykh snyzhenyia" [Aircraft Visibility Indicators and Methods for Reducing Them]. Moskva. Yzd-vo MAY. 96 p. [in Russian].
Johnson, J. (1958), Analysis of image forming systems. Technical report. U.S. Army Engineer Research and Development Laboratories. Available at: https://home.cis.rit.edu/~cnspci/references/johnson1958.pdf (Accessed July 11 2025).
Sjaardema, Tracy A.; Smith, Collin S.; Birch and Gabriel C. (2015), History and Evolution of the Johnson Criteria. SANDIA REPORT, SAND2015-6368. July 1 2015. https://www.osti.gov/servlets/purl/1222446 (Accessed July 11 2025).
Vollmerhausen R.H. and Eddie Jacobs. (2004), The Targeting Task Performance (TTP) Metric. A New Model for Predicting Target Acquisition Performance. Technical Report AMSEL-NV-TR-230. Available at: https://apps.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a422493.pdf (Accessed July 11 2025).
D.Ye. Khaustov, O.O. Burashnikov, Ya.Ye. Khaustov and Yu. A. Nastyshyn. (2021), "Uzahalnena matematychna model vykonannia vohnevykh zadach ekipazhem tanka" [Generalized mathematical model of fire tasks performed by a tank crew]. Ozbroiennia ta viiskova tekhnika. №1(29). pp. 20-26. [in Ukrainian].
D.Ye. Khaustov, Yu.A. Nastyshyn and Ya.Ye. Khaustov. (2021), "Ymovirnist vykonannia vizualnoi zadachi yak syhmoidna funktsiia" [Probability of completing a visual task as a sigmoid function]. TsNDI OVT: Ozbroiennia ta viiskova tekhnika, No. 3 (31). pp. 80-94. [in Ukrainian].
Jonathan G. Hixson, Eddie L. Jacobs and Richard H. Vollmerhausen (2004), "Target detection cycle criteria when using the targeting task performance metric", Proc. SPIE 5612, Electro-Optical and Infrared Systems: Technology and Applications, (6 December 2004); https://doi.org/10.1117/12.577830
Approach to Conceptual Sensor Modeling. (2018), el. resource: Mattias Sonesson. A Probabilistic Dissertation, Linköpings Universitet, Linköping, Sweden, URL: http://liu.diva-portal.org/smash/record.jsf?pid=diva2%3A20633&dswid=-9203 (Accessed June 15 2025).
O.A. Kyrychuk, D.Ye. Khaustov, T.M. Stakh, Ya.Ye. Khaustov, R.I. Sidor, O. V. Zhyrna and Yu. A. Nastyshyn. (2024), "Tema zakryta" [Topic closed]. Naukovi pratsi DNDI ViS OVT. Vyp. 1(2)-T. Cherkasy. pp. 83-110. [in Ukrainian].
Contrast Threshold. International Dictionary for Marine Aids to Navigation. https://www.iala-aism.org/wiki/dictionary/index.php/Contrast_Threshold (Accessed July 16 2025).
Fisher R.A. (1925), Statistical Methods for Research Workers. Oliver and Boyd (Edinburgh), ISBN 978-0-05-002170-5.
O. A. Kyrychuk, D. Ye. Khaustov, T. M. Stakh, Ya. Ye. Khaustov, R. I. Sidor, A. V. Shulhin and Yu. A. Nastyshyn. (2023), "Tema zakryta" [Topic closed]. Military Technical Collection. № 29t. pp. 21-32. [in Ukrainian].
David Stump. (2014), Digital Cinematography. Fundamentals, Tools, Techniques, and Workflows (1st Edition), Routledge. New York. 498 p. DOI: https://doi.org/10.4324/ 9780240817927
Gregory Hollows and Nicholas James. Imaging Resource Guide. Edmund Optics: Resolution. Internet dzherelo: https://www.edmundoptics.com/knowledge-center/application-notes/imaging/resolution/ (Accessed July 18 2025).
Hniedenko B. V. (2010), "Kurs teorii ymovirnostei" [Probability theory course]. Kyiv VPTs Kyivskyi universytet. 464 p. [in Ukrainian].
"Samokhidna haubytsia M109: instrument bohiv viiny" [M109 Self-Propelled Howitzer: Tool of the Gods of War]. Militarnyi, Internet vydannia https://militarnyi.com/uk/articles/samohidna-gaubytsya-m109-instrument-bogiv-vijny/ (Accessed July 1* 2025). [in Ukrainian].
"T-72 : Stattia z Vikipedii " [T-72 : Wikipedia article]. https://uk.wikipedia.org/wiki/T-72 (data zvernennia 18.07.2025). [in Ukrainian].
T.M. Stakh, R.I. Sidor, V.P. Hladun, V.V. Sakharchuk, D.Ye. Khaustov, Ya.Ye. Khaustov, O.A. Kyrychuk, V.V. Lytvyn, O.R. Khobor, O.V. Zhyrna and Yu.A. Nastyshyn. (2025), "Kompiuterni zastosunky dlia avtomatyzatsii protsedury zboru danykh pro tsil z kamer BPLA v interesakh zrazkiv bronetankovoho ozbroiennia" [Computer applications for automating the procedure for collecting target data from UAV cameras in the interests of armored weapons samples]. Zbirnyk naukovykh prats DNDI VS OVT, Vyp. 2(24). pp. 126-145. DOI: https://doi.org/10.33577/2312-4458.32.2025.28-43. [in Ukrainian].



