Рассматривается задача уменьшения вычислительной сложности методов выделения контуров на изображениях. Решение поставленной задачи достигается модификацией детектора Канни двумя нечетко-логическими методами, позволяющими сократить число проходов по исходному изображению: в-первом случае, путем исключения двух проходов, связанных с определением наличия соседства претендующего на границу пикселя со смежными в рамке размером 3´3, а во-втором случае, исключением операции определения угла направления градиента путем формирования данной величины комбинацией нечетких правил. Целью работы является уменьшение времени детектирования границ объектов на фото- видео-изображениях, за счет уменьшения вычислительной сложности применяемых методов. Интеллектуализация процесса детектирования границ осуществляется частичным повтором вычислительных операций, используемых в детекторе Канни, с дальнейшей заменой наиболее сложных вычислительных процедур. В предлагаемых методах после определения величины градиента и угла его направления осуществляется фаззификация восьми входных переменных, в качестве которых используется разность градиентов между центральной и смежными ячейками в рамке размером 3´3. Затем строится база нечетких правил. В первом методе в зависимости от угла направления градиента используются четыре нечетких правила и исключается один проход. Во втором методе шестнадцать нечетких правил сами задают угол направления градиента, при этом исключается два прохода вдоль изображения. Разность градиентов между центральной ячейкой и смежными ячейками позволяет учитывать форму распределения градиента. Затем на основе метода центра тяжести осуществляется дефаззификация результирующей переменной. Дальнейшее использование нечетких a-срезов позволяет осуществить бинаризацию результирующего изображения с выделением на нем границ объектов. Для оценки вычислительной скорости работы предложенных нечетких методов детектирования границ в среде Microsoft Visual Studio было разработано программное обеспечение. Представленные экспериментальные результаты показали, что уровень шума зависит от величины a-среза и параметров меток трапециевидных функций принадлежности. Ограничением двух методов является использование кусочно-линейных функций принадлежности. Экспериментальные исследования работоспособности предложенных методов детектирования контуров показали, что время первого нечеткого метода на 18% быстрее по сравнению с детектором Канни и на 2 % по отношению ко второму нечеткому методу. Однако при визуальной оценке установлено, что второй нечеткий метод лучше определяет границы объектов.
Рассматривается задача определения текущего положения пневматических исполнительных механизмов. Решение поставленной задачи достигается введением системы технического зрения, позволяющей на основе метода нечеткой кластеризации определять в режиме реального времени координаты центра цветовой метки, установленной на исполнительных механизмах мехатронного комплекса и позицию её смещения. Целью работы является повышение точности распознавания цветовой метки для прецизионного позиционирования исполнительных механизмов мехатронного комплекса и повышение быстродействия дефаззификатора за счет распараллеливания вычислительных процедур в нем. Интеллектуализация процесса распознавания цветового оттенка производится на основе нечёткой кластеризации. Сначала строится нечеткая модель, позволяющая в зависимости от входных параметров интенсивности цвета по каждому из каналов RGB и составляющей цветового тона выделять на изображении заданный цвет. Затем осуществляется бинаризация цветного изображения и подавление шумов. При моделировании нечеткой системы авторами были применены две модели дефаззификации: на основе метода центра тяжести и на основе отношения площадей. Модель, реализованная на основе метода отношения площадей, позволяет убрать зоны нечувствительности, которые присутствуют в модели центра тяжести. Метод на основе отношения площадей определяет принадлежность пикселей к заданному цветовому тону, и после этого расположение цветовой метки в кадре изображения определяется на основе определения центра тяжести распознанных пикселей цветовой метки. В последующем, при перемещении исполнительного механизма в продольном направлении, система технического зрения определяет расположение цветовой метки в новом кадре. Разность положений цветовой метки на исходном и текущем изображениях позволяет определить расстояние смещения цветовой метки. С целью исследования влияния шума на точность распознавания были использованы цифровые фильтры: медианный, Гауссовский, матричный и биноминальный. Анализ точности данных фильтров показал, что лучший результат получен при использовании Гауссовского фильтра. Оценка производилась на основе показателя сигнал-шум. Реализация математической модели распознавания цветовой метки выполнена в среде Matlab/Simulink. Экспериментальные исследования работоспособности системы технического зрения с предложенной нечёткой моделью кластеризации проводились на пневматическом мехатронном комплексе. В ходе экспериментов на корпусе цилиндра закреплялась цветовая метка, после чего цилиндр перемещался по направляющим в продольном направлении. В процессе перемещения выполнялась видеофиксация и распознавание изображений. Для определения точности распознавания цветовой метки рассчитаны коэффициенты PSNR и RMSE, которые составили 38,21 и 3,14 соответственно. Точность определения смещения на основе разработанной модели распознавания цветовых меток достигла 99,7%. Быстродействие дефаззификатора увеличилось до 590 нс.
Возникновение чрезвычайных ситуаций, которые угрожают жизни и здоровью людей, резко повышает требования к полноте и точности представления информации о текущей ситуации. Современные робототехнические средства оснащены датчиками, работающими на различных физических принципах. Это приводит к росту входной информации, поступающей в управляющую систему. С учетом ограниченной производительности бортовой вычислительной системы, а также высокой априорной неопределенности наземной обстановки робототехнические средства не могут быть эффективно использованы без объединения получаемой информации от группы робототехнических средств и создания единой картины наземной обстановки.
Решить задачу отождествления вектор-признаков, относящихся к одному объекту, а также оценить эффективность полученных решений можно по известным формулам теории проверки статистических гипотез и теории вероятностей только при нормальном законе распределения с известными математическим ожиданием вектор-признака и корреляционной матрицей. Однако перечисленные условия на практике, как правило, не выполняются.
Предложен новый метод решения задачи отождествления вектор-признаков, не опирающийся на статистический подход, и, следовательно, не требующий знание вида закона распределения и значений его параметров. Предлагаемый метод основан на идее сочетания кластерного анализа и нечеткой логики и отличается сравнительной простой по отношению к базовым методам многомерной непараметрической статистики.
Обсуждаются математические аспекты метода нечеткой кластеризации и возможное упрощение алгоритма нечеткого отождествления при временных ограничениях. Установлено, что применение нечеткой кластеризации объектов в сложной наземной обстановке позволяет уменьшить количество ложных распознаваний объектов по сравнению с существующим статистическим подходом, ориентированным на использование нормального закона распределения.
Показано преимущество предлагаемого метода отождествления вектор-признаков объектов, даны сравнительные значения по количеству ложных распознаваний. Даны рекомендации построения правил нечеткого вывода при создании базы знаний экспертной системы.
В настоящее время наблюдается рост радиоканальных охранно-пожарных сигнализаций. Одним из их основных недостатков является уязвимость канала связи к несанкционированному доступу. Авторами статьи на основе проведенного анализа и аппарата нечеткой логики определены наиболее защищенные беспроводные технологии охранно-пожарных сигнализаций с получением количественной оценки защищенности. К наиболее защищенным технологиям от комплексных угроз (просмотр, подмена, перехват, радиоэлектронное подавление) относятся технологии на основе шумоподобных сигналов (технологии на основе хаотических последовательностей и сверхширокополосных сигналов), а к наименее защищенным от данных угроз относятся криптографические методы (устройство имитозащиты). Показана необходимость дальнейших исследований, направленных на повышение защищенности радиоканала охранно-пожарных сигнализаций. Перспективным видится развитие систем с технологиями защиты радиоканала на основе шумоподобных сигналов (технологии на основе хаотических последовательностей и сверхширокополосных сигналов).
Рассматривается методика формализации нечетких предикатов совместно с четкими логическими переменными для спецификации нечетких логико-динамических ситуаций и четких логических действий (дискретных команд). Методика основана на представлении четких и нечетких логических переменных с помощью функций принадлежности и на применении правил нечеткого вывода. При этом использовались только формы представления нечетких логических функций пригодные также и для представления четких логических функций. На примерах показана возможность применения рассматриваемой методики для компьютерной реализации гибридных процессов.
1 - 5 из 5 результатов