In modernen Flugkörpersystemen und Waffenanlagen ist die automatische Zielerkennung mit der Möglichkeit einer exakten Bestimmung des Zielhaltepunkts eine häufig gestellte Anforderung. Neben den Szenarien mit Luft- und Seezielen stellen insbesondere die Landziele eine große Herausforderung an die Intelligenz der sensorgestützten Systeme dar. Zur Lösung dieser Aufgabe wird in diesem Beitrag ein robuster Ansatz vorgestellt, der durch Kombination von Expertenwissen und Zielmodellen eine Basis schafft, Ziele zu erkennen und in ihrer räumlichen Ausprägung zu verfolgen. Der Ansatz ist in zwei Hauptschritte aufzuteilen. Im ersten Schritt der Vorverarbeitung wird toolgestützt aus den 3D-CAD Modellen der potenziellen Ziele und gegebener Zielsignaturen eine Auswahl robuster Merkmale in Form von Kanten und Hotspots extrahiert. Das Ergebnis ist ein stark vereinfachtes 3D-Zielmodell, das wesentliche Informationen der Zielsignatur eingearbeitet hat. Auf Grundlage dieser Datenbasis können im zweiten Schritt mit einem robusten Multihypothesen-Ansatz die extrahierten Merkmale aus der Bildsequenz den vereinfachten Zielmodellen zugeordnet werden. Im Ergebnis erhält man das korrekt klassifizierte Ziel mit seiner räumlichen Position und Lage.
Robuster modellgestützter Ansatz zur automatischen Zielerkennung in Bildverarbeitungsanwendungen
2003
13 Seiten, 5 Bilder, 1 Tabelle, 6 Quellen
Aufsatz (Konferenz)
Deutsch
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