Научное направление
Технологии обработки и анализа изображений в системах обнаружения, сопровождения и распознавания объектов
Научный руководитель
Бабаян Павел Вартанович, кандидат технических наук, доцент
Наименование и характеристики создаваемой научно-технической продукции
Математическое и программное обеспечение для решения следующих задач:
– выделение, сопровождение, распознавание и оценивание параметров объектов по данным видеонаблюдения в бортовых системах управления реального времени
– видеоаналитика, анализ транспортных потоков
– обработка и анализ изображений в системах технического зрения
Научный коллектив кафедры
- 2 доктора технических наук, профессора
- 6 кандидатов технических наук
- 6 научных сотрудников
Научный коллектив является победителем конкурса ведущих научных школ Российской Федерации в 2008-2017 гг. Среди членов коллектива - победители конкурсов получения грантов Президента РФ.
Предложения по сотрудничеству
- Выполнение НИОКР по тематикам, связанным с разработкой интеллектуальных систем обработки и анализа видеоизображений и интеллектуальных систем автоматического управления
- Разработка программного обеспечения для систем управления и обработки изображений реального времени
- Сотрудничество в сфере образования в области интеллектуальных средств управления и автоматизации
Основные решаемые задачи
- Обнаружение движущихся и неподвижных объектов на сложном неоднородном фоне при низких отношениях сигнал/шум и при минимуме априорной информации об объектах
- Обнаружение и сопровождение объектов при движущемся датчике изображений, в условиях вибраций, в том числе при наблюдении с борта самолёта, вертолёта
- Помехоустойчивое слежение за движущимися и неподвижными объектами
- Измерение и компенсация пространственных преобразований изображений
- Комплексирование разноспектральных изображений
- Статистическая сегментация объектов
- Контроль параметров промышленных изделий на основе анализа их изображений
Некоторые проекты, выполненные на кафедре
- Методы и алгоритмы автоматического обнаружения и сопровождения движущихся и неподвижных объектов, наблюдаемых на неоднородном фоне при движущемся датчике изображений
- Встраиваемое программное обеспечение для определения характеристик транспортного потока в целях оптимизации управления дорожным движением
- Автоматическое обнаружение и сопровождение множества движущихся объектов при наличии заслонений и пересечений траекторий
- Методы и алгоритмы высокоточного сопровождения движущихся объектов в системах видеослежения
- Высокоточное определение геометрических характеристик объектов на основе анализа их изображений
- Автоматическое обнаружение движущихся объектов при наблюдении из космоса с помощью аппаратуры спутника Ресурс-ДК1
- Автоматическое распознавание сорта полуфабриката в кожевенном производстве
Внедрение
Системы и технологии внедрены на АО «Государственный Рязанский приборный завод», АО «РКЦ «Прогресс», ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ», ООО «Исследовательский центр Самсунг», АО «РИФ», АО «Сомэкс» и ряде смежных предприятий.
| Код, шифр |
Наименование специальности, направления подготовки, наименование группы научных специальностей |
Перечень научных направлений, в рамках которых ведётся научная (научно-исследовательская) деятельность |
Образовательная программа, направленность, шифр и наименование научной специальности |
Уровень образования |
Название научного направления/научной школы |
Результаты научной (научно-исследовательской) деятельности |
Сведения о научно-исследовательской базе для осуществления научной (научно-исследовательской) деятельнсти |
| 01.03.02 |
«Прикладная математика и информатика» |
- Технологии обработки и анализа изображений в системах обнаружения, сопровождения и распознавания объектов;
- Разработка информационных систем управления и принятия решений различного прикладного значения;
- Использование методов обработки изображений в системах технического зрения.
|
«Прикладная математика и информатика», «Программирование и анализ данных», 01.03.02 |
Высшее образование I степени - бакалавриат |
|
Системы и технологии внедрены на АО «Государственный Рязанский приборный завод», АО «РКЦ «Прогресс», ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ», ООО «Исследовательский центр Самсунг», АО «РИФ», АО «Сомэкс» и ряде смежных предприятий. |
ауд. 430;
ауд. 440;
ауд. 449.
|
| 27.03.04 |
«Управление в технических системах» |
«Управление в технических системах», «Обработка сигналов и изображений в информационно-управляющих системах», 27.03.04 |
Высшее образование I степени - бакалавриат |
|
ауд. 430;
ауд. 440;
ауд. 449.
|
| 12.05.01 |
«Электронные и оптико-электронные приборы и системы специального назначения» |
«Электронные и оптико-электронные приборы и системы специального назначения», «Оптико-электронные информационно-измерительные приборы и системы», 12.05.01 |
Высшее образование II степени - специалитет |
|
ауд. 430;
ауд. 440;
ауд. 449.
|
| 27.04.04 |
«Управление в технических системах» |
«Управление в технических системах», «Обработка сигналов и изображений в информационно-управляющих системах», 27.04.04 |
Высшее образование II степени - магистратура |
|
ауд. 430;
ауд. 440;
ауд. 449.
|
| 09.06.01 |
«Информатика и вычислительная техника» |
«Информатика и вычислительная техника», «Системный анализ, управление и обработка информации», 09.06.01
|
Высшее образование III степени - аспирантура |
|
ауд. 430;
ауд. 440;
ауд. 449.
|
Наиболее значимые публикации последних лет
1. Бабаян П.В., Муравьев В.С., Смирнов С.А., Стротов В.В. Обработка изображений в системах обнаружения и сопровождения объектов. Классические методы. – М.: Горячая линия – Телеком, 2024. – 168 с.
2. Babayan P.V., Kozhina E.S. Estimation of the Accuracy of Determining the Parameters of Affine Transformations // 2024 26th International Conference on Digital Signal Processing and its Applications (DSPA). – IEEE, 2024. – С. 1-5.
3. Muraviev V.S., Zhgutov P.E. The Influence of Transfer Learning on the Accuracy of Object Localization and Classification in the YOLO Detector // 2024 26th International Conference on Digital Signal Processing and its Applications (DSPA). – IEEE, 2024.
4. P.V. Babayan and N. Yu. Shubin (2019). Neural network in a multi-agent system for line detection task in images // Proc. SPIE 10995, Pattern Recognition and Tracking XXX, 1099504 (13 May 2019); doi: 10.1117/12.2518410; https://doi.org/10.1117/12.2518410
5. Strotov V.V., Smirnov S.A., Korepanov S.E., Cherpalkin A.V. Object distance estimation algorithm for real-time FPGA-based stereoscopic vision system //High-Performance Computing in Geoscience and Remote Sensing VIII. – International Society for Optics and Photonics, 2018. – Т. 10792. – С. 107920A.
6. Boris A. Alpatov, Pavel V. Babayan, Maksim D. Ershov. Vehicle Detection and Counting System for Real-Time Traffic Surveillance // Proceedings of 7th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO). - IEEE, 2018. - P. 120-123.
7. Yury S. Bekhtin, Pavel V. Babayan, Valery V. Strotov, Onboard FPGA-based fast estimation of point object coordinates for linear IR-sensor, Microprocessors and Microsystems, Volume 51, June 2017, Pages 99-105
8. Boris Alpatov, Pavel Babayan, Maksim Ershov, Valery Strotov The implementation of contour-based object orientation estimation algorithm in FPGA-based on-board vision system // Proc. SPIE 10007, High-Performance Computing in Geoscience and Remote Sensing VI, 100070A (October 24, 2016)
9. Alpatov B., Babayan P., Shubin N. Weighted Radon transform for line detection in noisy images // Journal of Electronic Imaging 24(2), 023023 (Mar/Apr 2015)
10. Алпатов Б.А., Муравьев В.С., Муравьев С.И. Обработка и анализ изображений в системах автоматического обнаружения и сопровождения воздушных объектов. – Рязань, 2012. 112 с.
11. Boris Alpatov and Pavel Babayan, "Multiple object tracking based on the partition of the bipartite graph", Proc. SPIE 8186, 81860B (2011)
12. Алпатов Б.А., Бабаян П.В., Балашов О.Е., Степашкин А.И. Обработка изображений и управление в системах автоматического сопровождения объектов / РГРТУ, Рязань, 2011. – 236 с.