Das Softwaresystem kann sich bewegende Objekte finden und verfolgen, die nur einen Pixel groß sind

Ein neues patentiertes Softwaresystem, das in den Sandia National Laboratories entwickelt wurde, kann die Bewegungskurven in Streaming-Videos und Bildern von Satelliten, Drohnen und Fernüberwachungskameras finden und sie in Signale umwandeln, um sich bewegende Objekte mit einer Größe von nur einem Pixel zu finden und zu verfolgen. Die Entwickler sagen, dass dieses System die Leistung jeder Fernerkundungsanwendung verbessern kann.

„Es ist wichtig, jedes Pixel aus der Entfernung verfolgen zu können, und es ist ein anhaltendes und herausforderndes Problem“, sagte Tian Ma, Informatiker und Mitentwickler des Systems. „Bei physischen Sicherheitsüberwachungssystemen gilt beispielsweise: Je weiter entfernt man eine mögliche Bedrohung erkennen kann, desto mehr Zeit muss man sich vorbereiten und reagieren Die Größe scheint natürlich viel kleiner zu sein. Die Sensorempfindlichkeit nimmt mit zunehmender Entfernung vom Ziel ab.“

Ma und Robert Anderson begannen 2015 im Rahmen eines vom Sandia Laboratory geleiteten Forschungs- und Entwicklungsprojekts mit der Arbeit am Multi-Frame-System zur Erkennung beweglicher Objekte. Ein Artikel über MMODS wurde kürzlich in veröffentlicht Sensoren.

Erkennen eines sich bewegenden Pixels in einem Meer von 10 Millionen

Die Fähigkeit, Objekte durch Fernerkundungssysteme zu erkennen, ist normalerweise auf das beschränkt, was in einem einzelnen Videobild zu sehen ist, während MMODS eine neue Multibildmethode verwendet, um kleine Objekte bei schlechten Sichtverhältnissen zu erkennen, sagte Ma. An einer Computerstation fließen Bildströme verschiedener Sensoren ein und MMODS verarbeitet die Daten mit einem Bildfilter Bild für Bild in Echtzeit. Ein Algorithmus findet Bewegungen in den Videobildern und ordnet sie Zielsignalen zu, die korreliert und dann in eine Reihe von Videobildsequenzen integriert werden können.

Dieser Prozess verbessert das Signal-Rausch-Verhältnis oder die Gesamtbildqualität, da das Signal des sich bewegenden Ziels mit der Zeit korreliert werden kann und stetig zunimmt, wohingegen Bewegungen aus Hintergrundgeräuschen wie Wind herausgefiltert werden, da sie sich zufällig bewegen und nicht korreliert sind.

Bevor MMODS zur Verbesserung der Fernerkundung eingesetzt wurde, demonstrierten Ma und Anderson seine Wirksamkeit anhand simulierter Daten mit Zielobjekten von nur einem Pixel und einem Signal-Rausch-Verhältnis nahe 1:1, was bedeutet, dass es keinen Unterschied zwischen Signal und Rauschen gibt.

Normalerweise wären diese Objekte sowohl für das menschliche Auge als auch für Sensoren nicht erkennbar. Das Basisdetektorsystem erreichte eine 30-prozentige Wahrscheinlichkeit, ein sich bewegendes Objekt zu erkennen. Als MMODS zu diesem System hinzugefügt wurde, lag die Erkennungswahrscheinlichkeit bei 90 %, ohne dass sich die Rate an Fehlalarmen erhöhte.

In einer weiteren Demonstration nutzten die Forscher MMODS, um sich bewegende Objekte anhand von Live-Daten zu erkennen, die mit einer Fernkamera auf dem Gipfel des Sandia Mountain gesammelt wurden. Ohne vorherige Kenntnis der Straßen von Albuquerque entdeckte MMODS Fahrzeuge, die sich in der ganzen Stadt bewegten.

„Angesichts der Tatsache, dass eine moderne Videokamera etwa 10 Millionen Pixel hat, ist die Fähigkeit, jeweils ein Pixel zu erkennen und zu verfolgen, ein großer Fortschritt in der Computer-Vision-Technologie“, sagte Ma. „MMODS verbessert nachweislich die moderne Erkennungsempfindlichkeit um 200 bis 500 % und funktioniert bei sich schnell und langsam bewegenden Objekten, selbst bei schlechten Sichtverhältnissen.“