Xác định vùng tìm kiếm trên hình ảnh địa hình và ứng dụng

i ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Nguyễn Thị Chuyên XÁC ĐỊNH VÙNG TÌM KIẾM TRÊN HÌNH ẢNH ĐỊA HÌNH VÀ ỨNG DỤNG LUẬN VĂN THẠC SĨ: KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên, 2017 ii ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Nguyễn Thị Chuyên XÁC ĐỊNH VÙNG TÌM KIẾM TRÊN HÌNH ẢNH ĐỊA HÌNH VÀ ỨNG DỤNG Chun ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ: KHOA HỌC MÁY TÍNH Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS NGUYỄN VĂN HUÂN Thái Nguyên, 2017 i LỜI CẢM ƠN T ệ TS N yễ V H â –T Đ yề C ệ M â y ế nên k E k ns k y ề n cịn ếu sót ế â y TS Nguyễn Văn Huân ề y E Đ ế C G ệ ệ yề T y T y y kế y â T ộ y y X è ũ ộ ổ ũ k ó ii LỜI CAM ĐOAN T ộ ộ ế ó y ộ k y ề Nộ ệ ệ ệ Nộ không y é ộ ũ Học viên thực Nguyễn Thị Chuyên iii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i LỜI CAM ĐOAN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU CHỮ CÁI VIẾT TẮT v DANH MỤC HÌNH SỬ DỤNG TRONG LUẬN VĂN vi MỞ ĐẦU C TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ ÀI TOÁN XÁC ĐỊNH VÙNG TÌM KIẾM 1.1 K ề 1.1.1 X ý ý 1.1.2 C ý 1.1.3 Mộ ề 1.2 C C ề kế 10 MỘT SỐ KỸ THUẬT XÁC ĐỊNH VÙNG TÌM KIẾM 12 2.1 P C 2.1.1 N y 2.2 Kỹ y 12 ý 2.1.2 M 12 12 S 2.3 T C ý ý 1.3 Tổ 13 â 2.4 Kỹ H 2.5 Kỹ T T 14 17 k 18 MÁY AY KHÔNG NGƯỜI LÁI VÀ QUY TRÌNH XỬ LÝ TÌM KIẾM VÙNG AN TOÀN 22 iv 3.1 K ề ể 3.1.1 L ể 3.1.2 V 3.2 P â UAV 22 k UAV 23 UAV 24 3.3 T 3.3.1 P ể UAV ể y y 3.3.2 N 3.4 Mộ 3.5 Q y 3.5.3 Tìm ởVệ N ể y ý y 29 29 yk 31 kế ý 33 35 3.5.1 T 3.5.2 T ề UAV 22 35 ý 36 C y 42 3.5.4 X 43 3.5.5 L 47 CHƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH THỰC NGHIỆM 49 4.1 C ặ 4.2 Kế ệ 49 ệ 52 4.2.1 Kế k 52 4.2.2 Kế k 56 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO 62 v DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ CÁI VIẾT TẮT UAV Unmanned Aerial Vehicles SLZ Safe Landing Zone MALE Medium Altitude Long Endurance MAV Micro Aerial Vihicles VTOL Vertical Take-Off and Landing ULE Ultra Long Endurance DF Dragon Fly UCAV Unmanned Combat Aerial Vehicles vi DANH MỤC HÌNH SỬ DỤNG TRONG LUẬN VĂN Hình 1: Quá trình x lý nh H 2: C Hình 1: Biế Hình 2: C H 3: H n x lý nh ổ H ng thẳng 17 õ i ng 20 c c a l c Kalman 21 Hình 1: Global Hawk RQ4 (Northrop Grumman) 25 Hình 2: Predator MQ-1 trang b tên l a ch H f 26 Hình 3: UAV Aerosonde 26 Hình 4: UAV Cam-Copter S-100 27 Hình 5: UAV Cypher 27 Hình 6: UAV Pointer 28 Hình 7: UAV Micro Bat 29 Hình 8: M c tiêu bay M94 30 Hình 9: M c tiêu bay M96-A 30 Hình 10: M c tiêu bay M100 31 Hình 11: M c tiêu bay M100-CT 32 Hình 12: M c tiêu bay M400-CT 32 Hình 13: Quy trình tìm kiếm vùng h cánh an tồn cho UAV 34 Hình 14: Quy trình x lý nh tìm kiếm vùng an tồn 35 Hình 15: Ả u vào 36 Hình 16: V trí kh thi cho tìm kiếm vùng an tồn (a) kết qu v trí t ( ) v i Sobel k ch b n 38 Hình 17: V trí kh thi cho tìm kiếm vùng an tồn (a) kết qu v trí t ( ) v i Sobel k ch b n 38 Hình 18: V trí kh thi cho tìm kiếm vùng an tồn (a) kết qu v trí t ( ) v i Laplace k ch b n 39 Hình 19: V trí kh thi cho tìm kiếm vùng an tồn (a) kết qu v trí t ( ) v i Blur k ch b n 41 vii Hình 20: Kết qu s d ng Canny v ng (50,50) (a) (50,100) (b) l c GaussianBlur 42 Hình 21: Kết qu s d ng Canny v ng (50,50) (a) (50,100) (b) l c Blur 43 Hình 22: Các vùng an toàn th c tế 44 H 23: S tìm v trí an tồn kh thi 44 ∆=0.1 45 Hình 24: Kết qu th nghiệm v Hình 25: Kết qu th c thu t tốn tìm v trí an tồn kh k ch b ( ) ng h p k ch b n v ( ) ng h p ∆=0.3 45 Hình 26: Kết qu th nghiệm v ∆=0.5 46 Hình 27: Kết qu th nghiệm v ∆=0.7 46 Hình 28: Kết qu th nghiệm v ∆ 47 Hình 29: Ảnh Ribs 48 Hình 30: Kết qu th c thu t toán l a ch n vùng an toàn t h p k ch b Hình 1: Ả ( ) ng ng h p k ch b n 48 u vào k ch b n 50 Hình 2: Các v trí an tồn t Hình 3: Hình ng h p k ch b n 50 u vào cho k ch b n 51 Hình 4: V trí an tồn t Hình 5: Ả ( ) ng h p k ch b n 51 u vào k ch b n 52 Hình 6: Ảnh sau tìm biên ng d ng Hough 52 Hình 7: Ả k ổ màu 53 Hình 8: Ảnh cho biết v trí có kh 53 Hình 9: Kết qu tìm kiếm vùng an tồn t 54 Hình 10: Biể kết qu s Hình 11: Biể % so sánh th c v i thu Hình 12: Ả u vào k ch b n 56 ng cho k ch b n 55 ề xu t k ch b n 55 Hình 13: Kết qu dò biên v i ng d ng Hough v i k ch b n 56 Hình 14: Ảnh k ch b k ổ màu 57 viii Hình 15: Ảnh hiển th v trí an tồn 57 Hình 16: Ả c b t tìm v trí an tồn t Hình 17: Biể kết qu s Hình 18: Biể % so sánh th c v i thu 58 ng cho k ch b n 59 ề xu t k ch b n 59 50 Hình 1: Ảnh đầu vào kịch M ý ể kế ề ây: Hình 2: Các vị trí an tồn tối ưu trường hợp kịch Kịch thử nghiệm 2: (~100 ) k vùng xung quanh thông Mộ ế UAV C5 k T Đ ộ ký C ồTề ệ ây: yề 51 Hình 3: Hình ảnh đầu vào cho kịch M ý ể kế ề ây: Hình 4: Vị trí an tồn tối ưu trường hợp kịch 52 4.2 Kết đánh giá chƣơng trình thử nghiệm 4.2.1 Kết cho kịch Ả Hình 5: Ảnh đầu vào kịch Ả k H Hình 6: Ảnh sau tìm biên ứng dụng Hough 53 Đổ â Hình 7: Ảnh sau đổ màu C Kế ók Hình 8: Ảnh cho biết vị trí có khả an tồn 54 Kế kế Hình 9: Kết tìm kiếm vùng an tồn tối ưu Kế é V kế ế ó k ể ễ Kế y ây: Bảng 1: Bảng số liệu thể kết với thuật toán đề xuất cho kịch Nộ S k S k H ề T Số lượng % Số lượng % % Vị trí an tồn 18 30% 10 59% 29% Vị trí khơng an tồn 42 70% 41% Tổng 60 100% 17 100% Tiêu chí ể 55 Hình 10: Biểu đồ kết số lượng cho kịch (a) (b) Hình 11: Biểu đồ % so sánh thực với thuật toán đề xuất kịch Kế ể ệ k ề UAV ế y ó ú ể ệ 30% kế ế õ ệ ề ỷ ệ ể an toàn cho ũ 59% k 56 ế ệ ổ ề ể Đề 10 y ệ 29% 18 ể ó 4.2.2 Kết cho kịch Ả Hình 12: Ảnh đầu vào kịch Kế H Hình 13: Kết dị biên với ứng dụng Hough với kịch ể 57 Hình 14: Ảnh kịch sau đổ màu T ó ể Hình 15: Ảnh hiển thị vị trí an tồn 58 L Hình 16: Ảnh lược bớt tìm vị trí an toàn tối ưu Kế n xét Bảng 2: Bảng số liệu thể kết với thuật toán đề xuất cho kịch Nộ S k S k ề H Tăng Tiêu chí Vị trí an tồn 31 29,5% 71,4% Vị trí khơng an tồn 74 70,5% 28,6% Tổng 105 100% 100% 41,9% 59 Hình 17: Biểu đồ kết số lượng cho kịch (a) (b) Hình 18: Biểu đồ % so sánh thực với thuật toán đề xuất kịch V k ễ ệ y kế 71 4% H k 105 ể Q 42% C ể ể ó ó 31 Đ ề y óý 60 ĩ ệ ể UAV ễ k ó 61 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ KẾT LUẬN L ộ y kỹ ý ý UAV N T ệ -T Q ể ây ý ể ộ kế yế k ề ặ ệ ề ý y ũ : yk y yk -T ể ộ kỹ S ý â -Đ T y C kỹ ý H ề ó ệ y kỹ kế ộ kể ộ ế - Xây ặ kế ệ Đ kế HƢỚNG PHÁT TRIỂN T ó UAV ó k ẩ ể UAV ộ Để â ẩ ộ ó ề ể G T ể ó kỹ ph M ể ỗ ế ệ ẽ ế y G kế T ý ề k ế ề O f 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Đỗ N Toàn, Ph m V ệ L K H Nộ kỹ [2] nh (2008), “Xử lý ảnh”, Nhà xu M N yễ T T ỷ (2007) “Nhập môn xử lý ảnh số”, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật H Nộ [3] N yễ V T ó Đề Đ T N y “Nghiên cứu kỹ thuật tra cứu ảnh, ứng dụng tra cứu quản lý số loại dược liệu quý vùng rừng núi tỉnh Thái Nguyên”, 2013-2014 [4] N yễ T H â [5] N (2007) “Thị giác máy tính xử lý ảnh số” H ệ kỹ yễ Đ L yệ N yễ C Đ N yễ T H (2003) “Nghiên cứu xây dựng thư viện chuyên dụng xử lý ảnh nhận dạng đối tượng” Kỷ yế ộ ể ệ yề ệ KTQS H Nộ – 2/2003, tr 242 – P.T D N.C (2008) “Affine-invariant Fourier descriptors 251 [6] Hai N.T L and its application in a number plate recognize system” ASEAN J Science and Technology for Development, Vol.25, Issue 2, pp 269-280 [7] G P k N (2005) “A cognitive evaluation procedure for contour based shape descriptors” I J f Hy I Sy (4) pp 237 – 252 [8] S k M H V y Machine Vision” C [9] R (1993) “Image Processing, Analysis and &H L UK NJ 193 – 242 Low A (1991), Introductory computer vision and image processing, McGRAW – HILL Book Company [10] R R f C S “S - f Machine Vision Conference, September 2003, vol 2, p 779–788 ” British 63 [11] D C F A M T I [12] T T H T “O T k V : ” arXiv Prepr arXiv1304.5212, no 1, 2013 N T D “H y f y1” MICA Int Res Cent - Hanoi Univ Sci Technol., 2011 [13] T Patterson, S McClean, P Morrow, G Parr, Towards Autonomous afe Landing Site Identification from Colour Aerial Images, in: 2010 Irish achine Vision and Image Processing Conference, Cambridge Scholars Publishing, Ireland, 2010, pp 291-304 [14] T Patterson, S McClean, G Parr, P Morrow, L Teacy, J Nie, Integration of Terrain Image Sensing with UAV Safety Management Protocols, in: The Second International ICST Conference on Sensor Systems and Software, SCube 2010, Springer, Miami, Florida, USA, 2010, pp 36-51 [15] Sharp, C.S., Shakernia, O., Sastry, S.S "A Vision System for Landing an Unmanned Aerial Vehicle" Robotics and Automation, 2001 Proceedings 2001 ICRA IEEE International Conference on , vol.2, no., pp 1720-1727 vol.2, 2001 [16] A C E F A M P Z S L “A Vision-Based Guidance System for UAV Navigation and Safe Landing using Natural Landmarks” J fI R Sy vol 57, Numbers 1-4 (2010), 233-257 [17] Bosch, S., Lacroix, S., Caballero, F "Autonomous Detection of Safe Landing Areas for an UAV from Monocular Images" Intelligent Robots and Systems, 2006 IEEE/RSJ International Conference on, pp.5522-5527, 9-15 Oct 2006 [18] Cesetti, A., Frontoni, E., Mancini, A., Zingaretti, P "Autonomous Safe Landing of a Vision Guided Helicopter" Mechatronics and Embedded Systems and Applications (MESA), 2010 IEEE/ASME International Conference on , vol., no., pp.125-130, 15-17 July 2010 [19] M L F z D L E P C & X L “Forced 64 Landing Technologies for Unmanned Aerial Vehicles : Towards Safer Operations.“ I T M L (E ) A V I -Tech, Kirchengasse, Austria, pp 415-442 [20] Meingast, M., Geyer, C., Sastry, S "Vision Based Terrain Recovery for Landing Unmanned Aerial Vehicles" Decision and Control, 2004 CDC 43rd IEEE Conference on , vol.2, no., pp 1670-1675 Vol.2, 14-17 Dec 2004 [21] Mahmood, W., Shah, S "Vision Based Hazard Detection and Obstacle Avoidance for Planetary Landing" Nonlinear Dynamics and Synchronization, 2009 INDS '09 2nd International Workshop on , vol., no., pp.175-181, 20-21 July 2009 [22] Shakernia, O., Yi Ma; Koo, T.J., Hespanha, J., Sastry, S.S "Vision Guided Landing of an Unmanned Air Vehicle" Decision and Control, 1999 Proceedings of the 38th IEEE Conference on , vol.4, no., pp.4143-4148 vol.4, 1999 [23] Johnson, A., Montgomery, J., Matthies, L "Vision Guided Landing of an Autonomous Helicopter in Hazardous Terrain" Robotics and Automation, 2005 ICRA 2005 Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on , vol., no., pp 3966-3971, April 2005 [10] Bach Van Pham, Simon Lacroix, Michel Devy "Vision-based absolute navigation for descent and landing" Journal of Field Robotics, Volume 29, Issue 4, pages 627–647, July/August 2012 [24] Dongwoon Jeon, Kiho Cho, Doo-Hyun Kim "Vision-Based Autonomous Landing for Small-Scale Unmanned Rotorcraft" Object/Component/Service-Oriented Real-Time Distributed Computing Workshops (ISORCW), 2011 14th IEEE International Symposium on, vol., no., pp.274 280, 28-31 March 2011 ... ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Nguyễn Thị Chuyên XÁC ĐỊNH VÙNG TÌM KIẾM TRÊN HÌNH ẢNH ĐỊA HÌNH VÀ ỨNG DỤNG Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 01... 32 Hình 12: M c tiêu bay M400-CT 32 Hình 13: Quy trình tìm kiếm vùng h cánh an toàn cho UAV 34 Hình 14: Quy trình x lý nh tìm kiếm vùng an tồn 35 Hình 15: Ả u vào ... 52 Hình 6: Ảnh sau tìm biên ng d ng Hough 52 Hình 7: Ả k ổ màu 53 Hình 8: Ảnh cho biết v trí có kh 53 Hình 9: Kết qu tìm kiếm vùng an tồn t 54 Hình 10: Biể