Метод контурів для позиціонування об'єктів в мобільних системах комп'ютерного зору

Abstract

В роботі розглянута можливість підвищення якості технічного зору за допомогою методу контурів, який використовується для позиціонування об'єктів в мобільних системах комп'ютерного зору. Апаратна частина системи позиціонування об'єктів включає дві відеокамери, мікрокомп'ютер Raspberry Pi 3, екран контурної карти глибин, блок управління двигунами. Наведено коди програм на основі бібліотеки OpenCV, алгоритм роботи системи і приклади реалізації методу контурів. Алгоритм розробленої методики позиціонування включає виділення контурів об'єктів на кадрах стереопари, видалення всіх незамкнутих контурів, обчислення моменту(центру мас) кожного замкнутого контуру, визначення зміщення по осі х моментів відповідних контурів, заливку кожного замкнутого контуру точками з яскравістю, прямо пропорційній зміщенню моментів. Наявність двох відеокамер, мікрокомп'ютера Raspberry Pi 3, екрану контурної карти глибин забезпечує стереоскопічність і панорамності «зору», тобто можливість визначити наявність об'єктів і їх віддаленість, а також отримати загальну картину в полі «зору» системи. Наявність блоку управління двигунами дозволяє забезпечити обхід перешкод мобільними пристроями. На підставі аналізу результатів досліджень встановлено, що запропонована система забезпечує підвищення якості позиціонування об'єктів і зниження необхідного обчислювального ресурсу, що дає значне зменшення споживаної потужності і забезпечує автономність системи.The paper considers the possibility of solving the problem of improving the quality of technical vision using the contour method, which is used to position objects in mobile computer vision systems. The hardware part of the object positioning system includes two video cameras, a Raspberry Pi3 microcomputer, a depth contour map screen, and a motor control unit. The codes of programs based on the OpenCV library, the algorithm of the system and examples of the implementation of the contour method are given. The algorithm of the developed positioning technique includes the selection of the contours of objects on the frames of a stereopair, removal of all open contours, calculation of the moment (center of mass) of each closed contour, determination of the displacement along the x-axis of the moments of the corresponding contours, filling each closed contour with points with a brightness inversely proportional to the displacement of the moments. The presence of two video cameras, a Raspberry Pi 3 microcomputer, a contour depth map screen provides stereoscopic and panoramic "vision", that is, the ability to determine the presence of objects and their distance, as well as to get an overall picture in the "field of view" of the system. The engine control unit allows mobile devices to avoid obstacles. Based on the analysis of the research results, it was found that the proposed system provides an increase in the quality of positioning of objects and a decrease in the required computing resource, which gives a significant decrease in power consumption and ensures the autonomy of the system.