АВТОМАТИЧЕСКАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ ПО ДАННЫМ3D-ЛИДАРА НА БАЗЕ ТЕХНОЛОГИИ СЧЕТА ЕДИНИЧНЫХ ФОТОНОВ

Тимофеев А.В., Денисов В.М. Автоматическая классификация объектов по данным 3D-лидара на базе технологии счета единичных фотонов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2018. Т. 18. № 5. С. 709–718. doi: 10.17586/2226-1494-2018-18-5-709-718

Предмет исследования. В работе выполнено сравнение эффективности процедуры автоматической классификации зондируемых объектов по данным 3D-лидара, построенного на базе технологии счета единичных фотонов, с эффективностью процедуры классификации по данным обычного линейного лидара. Лидары на основе технологии счета единичных фотонов существенно превосходят обычные линейные лидары по целому ряду целевых параметров, в том числе по величине пространственного разрешения – более чем на порядок, по производительности процесса сканирования местности – на порядок, по массогабаритным показателям – в разы. В отличие от линейных лидаров, каждая лазерная точка в случае SPCT-лидара описывается не только ее координатами и интенсивностью отраженного сигнала, но координатами и дополнительным блоком данных, который характеризует рельеф поверхности зондируемого объекта в направлении зондирующего фотонного потока. Наличие этого дополнительного блока данных для каждой лазерной точки позволяет считать полученные изображения 3D-изображениями, что существенно облегчает решение не только фотограмметрической задачи, но и задачи автоматической классификации целевых объектов (целей) на SPCT-изображении. Метод. Рассмотрено решение задачи автоматической классификации целей на базе SPCT-данных с привлечением методов машинного обучения (XGBoost и многослойных нейронных сетей – ANN). Основные результаты. Результаты численного моделирования, проведенного в рамках настоящего исследования, показали, что при прочих равных условиях, эффективность решения классификационной задачи на базе SPCT-данных в практически важных случаях повышается до 20% по сравнению со случаем использования для классификации данных, полученных от обычного линейного лидара. Практическая значимость. Полученные результаты могут быть использованы при создании мобильных SPCT-лидаров, позволяющих с высокой надежностью обнаруживать и классифицировать объекты на поверхности Земли в реальном масштабе времени.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License