Текст книги "Теория и практика распознавания инженерных сооружений, промышленных предприятий и объектов железнодорожного транспорта при дешифрировании аэроснимков"

Андрей Молчанов, Евгений Чаусов
Теория и практика распознавания инженерных сооружений, промышленных предприятий и объектов железнодорожного транспорта при дешифрировании аэроснимков

© Молчанов А. С., 2024

* * *

Введение

В настоящее время материалы аэросъемки, полученные цифровыми оптико-электронными системами (ЦОЭС), повсеместно находят применение в военной сфере, различных отраслях народного хозяйства и науки, связанных с изучением местности и объектов в каком-либо отношении.

Роль и место аэросъемки в современном мире, находящемся на этапе резкого обострения экологической ситуации, противостояния ведущих держав за ресурсы и сферы влияния, стремления к переделу установившейся геополитической картины мира, существенно возросла в начале XXI века. Трансформация видов и способов вооруженного противостояния, обусловленная интенсивным развитием технологий в области микроэлектроники, оптики, материалов, предусматривает ведение боевых действий в едином информационном пространстве в любой точке земного шара. Аэросъемка как средство информационного обеспечения в таких условиях становится ключевым элементом сетецентрической системы при принятии решений как стратегического, так и оперативно-тактического уровня. Как показывает опыт вооруженных конфликтов последних лет, роль аэросъемки только увеличивается, так как резко возрастает номенклатура и количество объектов, сведения о состоянии которых необходимо получить в кратчайшие сроки.

Получение необходимой информации реализуется в ходе наблюдения за предполагаемым противником с выполнением аэросъемки. Это подразумевает выполнение систематического контроля над отдельными районами местности, в которых могут произойти события, представляющие интерес, и получения сведений конкретного плана о деятельности противоборствующей стороны, сбора данных о ее военно-промышленном потенциале, о географических, метеорологических и других характеристиках ее территории.

Особенно большое значение аэросъемке придается в военной сфере в связи с резким повышением уровня боевого потенциала войск, при котором уже не является проблемой высокоточное поражение объектов противника, сохраняется лишь проблема своевременного получения информации об их состоянии и местоположении.

Важнейшее место в системе получения информации о противнике как в военное, так и в мирное время отводится воздушной разведке, способной обеспечить оперативное наблюдение за деятельностью противника на обширных территориях и в короткое время доставить получаемую информацию заинтересованным потребителям.

Цифровизация изображений позволила отображать все полученные данные на электронной карте командных пунктов и планшетах командиров.

Актуальность совершенствования цифровых аэрофотографических (оптико-электронных) систем в настоящее время во многом определяет прогресс в освоении ряда приоритетных направлений развития науки и техники. Расширяются области и непрерывно создаются новые ЦОЭС, решающие разнообразные сложные задачи в интересах обороны и обеспечения безопасности. В соответствии с Указом Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта в Российской Федерации, которая предполагает повышение эффективности процессов планирования, прогнозирования и принятия управленческих решений, автоматизацию рутинных (повторяющихся) операций, использование автономного интеллектуального оборудования и робототехнических комплексов, интеллектуальных систем управления и т. д.

В соответствии с постановлением Правительства Российской Федерации от 28 октября 2020 г. № 1750 утвержден перечень технологий, применяемых в рамках экспериментальных правовых режимов в сфере цифровых инноваций, который предполагает развитие нейротехнологий и технологий искусственного интеллекта в области компьютерного зрения, цифрового проектирования, математического, информационного моделирования и управления жизненным циклом изделия или продукции производственной или сервисной системы, цифровых компонент робототехники для человеко-машинного взаимодействия; нейросенсорики; сенсоромоторной координации и пространственного позиционирования; сенсоров и обработки сенсорной информации; систем сбора и обработки информации для эффективного функционирования робототехнических систем; интеллектуальных систем управления робототехническими системами; систем автоматизации управления. В связи с этим разработка требований к дешифрированию аэроснимков, полученных цифровых аэрофотографическими (оптико-электронными) системами является актуальной задачей.

Аэроснимок – это двумерное изображение, полученное в результате дистанционной регистрации техническими системами собственного или отраженного излучения и предназначаемое для обнаружения, качественного и количественного изучения объектов, явлений и процессов путем дешифрирования, измерения и картографирования.

Дешифрирование аэроснимков – комплекс взаимосвязанных организационных, технологических и технических мероприятий. Успешное решение задачи дешифрирования аэроснимков во многом зависит от обоснованности и содержания проводимых мероприятий.

Сложный психофизиологический процесс дешифрирования аэроснимков предъявляет высокие требования к общим и специальным знаниям операторов-дешифровщиков в части знания принципов организации и боевого применения подразделений всех видов вооруженных сил, устройства, функционирования и признаков распознавания всех сложных объектов, а также к системе профессионально важных для них физиологических и психологических качеств.

В монографии рассмотрены вопросы, связанные с теоретическими основами и практическими рекомендациями при дешифрировании инженерных сооружений, промышленных предприятий и объектов железнодорожного транспорта на аэроснимках и подготовке дешифровщиков.

Новыми являются представленные в монографии основы подготовки операторов-дешифровщиков и пути повышения их квалификации, процесс формирования специальных дешифровочных навыков и умений у операторов-дешифровщиков, а также разработанная классификация инженерных сооружений, промышленных предприятий и объектов железнодорожного транспорта, которая позволяет при выполнении процедур обнаружения, выявлении конфигурации, определении габаритных размеров объектов систематизировать все многообразие объектов инженерных сооружений, промышленных предприятий и объектов железнодорожного транспорта к одному из видов, классов, подклассов или типов и отразить общие тактические или технические характеристики.

В монографии изложены общие вопросы применения технологий искусственного интеллекта, рассмотрена терминология и классификация, принятая в данной области науки. Представлены направления применения технологий искусственного интеллекта при дешифрировании аэроснимков, а также сформулированы основные задачи в рамках реализации технологий искусственного интеллекта в системах автоматизированного (автоматического) дешифрирования.

Представлены результаты реализации теоретических исследований при разработке и испытаниях цифровых оптико-электронных систем, используемых на современных комплексах с беспилотными летательными аппаратами «Иноходец», «Корсар», «Гранат», «Форпост», «Тахион», «Орлан», «Элерон», наземных комплексов приема и обработки информации от бортовых комплексов разведки, принятых на снабжение Вооруженных Сил Российской Федерации.

1. Основы подготовки операторов-дешифровщиков и пути повышения их квалификации

1.1. Процесс дешифрирования аэроснимков и формирование специальных дешифровочных навыков и умений у операторов-дешифровщиков

Сложный психофизиологический процесс дешифрирования аэроснимков предъявляет высокие требования к общим и специальным знаниям операторов-дешифровщиков, а также к системе профессионально важных для них физиологических и психологических качеств. Знания составляют основу содержания процесса обучения операторов-дешифровщиков. Они включают теоретические основы как общеобразовательных дисциплин (математики, физики, географии, химии, электроники и т. п.), так и специальных (топографии, аэрофотограмметрии, геологии и др.). Большое значение имеет общая эрудиция, знание основ военного дела, промышленного и сельскохозяйственного производства. Первостепенное значение имеет знание принципов организации и боевого применения подразделений всех видов вооруженных сил, устройства, функционирования и признаков распознавания всех сложных объектов, а также классификации простых объектов, их взаимосвязей и взаимозависимостей.

На первой ступени повышения квалификации дешифровщиков необходимо не только изучать специальные вопросы, но и развивать умения и навыки посредством тренировок с различными тестами.

На втором этапе повышения специальных знаний и навыков необходимо ставить более сложные задачи, например: быстрое распознавание простых и сложных объектов с последующим анализом по памяти признаков, по которым они были распознаны; чтение аэроснимков и карты, сравнение изображения с районом на карте; привязка плановых и перспективных аэроснимков к карте и их ориентирование с постепенным увеличением района поиска и сокращением времени на задачу; привязка к одному или нескольким аэроснимкам небольших вырезок из них; поиск на карте по памяти основных ориентиров, изображенных на аэроснимках, и др.

Для индивидуальных и групповых тренировок в быстром распознавании типовых объектов может быть создан и использоваться простейший тренажер с комплектом изображений типовых объектов аэросъемки, который по определенной программе в неожиданном для обучаемого месте показывает один из объектов. Задача дешифровщика – быстро распознать изображение.

С целью формирования и развития необходимых зрительных качеств должны проводиться тренировки различной сложности по различению деталей, находящихся на границе видения, по дифференцировке тонов и цветов, различению на глаз изображений с близкими размерами и контролем измерения с помощью приборов.

Большое влияние на эффективность дешифрирования оказывают психические свойства дешифровщика, к которым относятся: память (в том числе и зрительная), наблюдательность, умение анализировать и мыслить логически, сообразительность, творческое воображение, внимание, способность к пространственному представлению. В процессе обучения дешифрированию и практической работы эти качества должны развиваться и совершенствоваться с помощью решения, как общих психологических задач, так и специальных упражнений с использованием аэроснимков. При этом сначала нужно решать более простые задачи и отводить на них максимально необходимое время, а потом, по мере накопления опыта и развития определенных качеств, следует задачи усложнять, а время на их решение сокращать.

При формировании общих дешифровочных навыков у операторов необходимо учитывать психологические основы формирования дешифровочных навыков и умений.

Исходя из структуры дешифровочных умений, к общим дешифровочным навыкам могут быть отнесены: сенсорные (зрительные), навыки производства визуальных измерений и стереоизмерительные.

Обучение операторов-дешифровщиков надо начинать с формирования у них необходимых зрительных качеств: различительной чувствительности, разрешающей способности, стереоскопической пластичности, пропускной способности, устойчивости ясного видения и т. д. и накопления необходимого сенсорного опыта по извлечению информации из оптических и фотоэлектронных изображений.

Методика формирования необходимых зрительных качеств у оператора-дешифровщика должна опираться на упражнения различной сложности по различению деталей, находящихся на границе различения; по дифференцировке близких раздражителей: тонов (цветов), форм (текстуры) и размеров объектов применительно к различным литерным условиям информационных моделей. Для этих целей эффективно использование специальных тренировочных таблиц и шкал. В указанные упражнения включаются и измерительные операции. В настоящее время разработано множество подобных упражнений, и они в достаточной мере используются в процессе подготовки операторов-дешифровщиков различного профиля.

Более сложной проблемой является формирование навыков стереоскопических наблюдений и измерений, а именно:

а) развитие стереоскопической чувствительности путем использования стереоскопических испытательных таблиц;

б) формирование навыков быстрого получения устойчивого стереоэффекта на основе самостоятельной тренировки по стереоскопическому рассматриванию аэроснимков;

в) развитие навыков стереоскопических измерений и рисовки рельефа горизонталями;

г) формирование стереоглазомерных измерительных навыков. Для решения двух последних задач необходимо применение определенной системы упражнений.

Методика обучения стереоскопическим инструментальным измерениям должна предусматривать упражнения по ориентированию аэроснимков, по совмещению марки с поверхностью стереомодели, по стереоизмерениям на аэроснимках различной местности, с наращиванием их сложности.

К специальным элементам общего дешифровочного умения, видоизменяющимся в зависимости от вида дешифрирования, относятся навыки по распознаванию и вся система частных дешифровочных умений.

Методика становления навыков распознавания, исходя из их психологических особенностей, включает две основные задачи:

а) поэтапное формирование у обучаемых понятий о системе дешифровочных признаков и достаточного запаса многоплановых эталонных образов изображений различных объектов и соответствующих им образов реальных объектов;

б) развитие у обучаемых приемов структурного и индикаторного анализа изображений отдельных объектов.

Главной задачей в области методики становления дешифровочных умений является формирование алгоритмов структурно поисковых и логических действий, эвристических способов решения перцептивных, диагностических и поисковых дешифровочных задач, приемов оценки ситуаций, изображенных на информационной модели.

Для решения задач по формированию навыков распознавания типовых объектов необходима система упражнений с применением различных видов и средств наглядности (натуральной, объемной, графической, экранной):

а) упражнения в сличении снимков с местностью в процессе как полевого, так и воздушного дешифрирования;

б) упражнения по камеральному дешифрированию с использованием различных наглядных пособий.

Эксперименты, проведенные в летных (натурных) условиях, свидетельствуют о высокой эффективности воздушного дешифрирования аэроснимков.

Однако рассматриваемый способ не всегда может быть реализован. Большое значение имеют рационально организованные камеральные упражнения по дешифрированию аэроснимков и других информационных моделей. Для этих целей необходима разработка системы наглядных пособий, включающих аннотированные изображения, называемые как «эталоны», «портреты». В настоящее время «эталоны» достаточно широко применяются в области автоматизированного дешифрирования аэроснимков.

Проблема построения и использования эталонов весьма сложна, в том числе и в психологическом отношении. Процесс аэрофотографического эталонирования включает: изучение типовых (ключевых) участков местности; анализ их аэрофотоизображений; отбор и проверку эталонных изображений типовых объектов и их классификацию. Для фиксации информации, механизации процесса поиска эталонов применяются классификаторы и системы кодирования.

По содержанию эталоны разделены на специальные (эталоны однородных компонентов ландшафта) и комплексные (эталоны типов ландшафта и их морфологических элементов); по форме – на простые (эталоны отдельных контуров) и сложные (эталоны сочетания контуров); по дальности экстраполяции – на локальные, региональные и зональные и т. д.

Аэрофотографические эталоны делятся на:

селективные – основанные на подборе аналогичных фотоизображений;

элиминативные – основанные на сопоставлении совокупностей фотоизображений и исключении непохожих (дисковые и дихотомические).

Основной задачей дешифрирования является повышение дешифровочных характеристик полученных изображений путем применения к ним программных инструментов для обработки изображений и включает в себя выполнение следующих задач:

– управление видимостью изображений в интерфейсе программного комплекса, включая фильтрацию списка загруженных изображений по различным критериям и настройку прозрачности изображений;

– фильтрация шумов различной природы на изображениях;

– обрезка (кадрирование) изображений;

– уточнение навигационных данных для изображений на основе модели датчика и данных пилотажно-навигационного комплекса;

– корректировка координатной привязки изображений по опорным точкам на местности с использованием опорной геопространственной информации.

Задачей детального дешифрирования являются обнаружение и классификация объектов на полученных изображениях и сохранение объектов в базе данных (БД). Детальное дешифрирование изображений, прошедших этап обзорного дешифрирования, включает в себя выполнение следующих задач:

– автоматизированное обнаружение и классификация на изображениях объектов, для которых в базе данных имеются эталонные вектора признаков;

– визуальное обнаружение и классификация объектов;

– сохранение результатов дешифрирования в БД.

При выполнении задачи визуального обнаружения объектов предоставляется визуальная поддержка дешифрирования для классов объектов, по которым в БД присутствует эталонная информация. По результатам детального дешифрирования формируется донесение.

Традиционные подходы при разработке алгоритмов классификации сводятся к выбору формального описания объектов, построению БД с наиболее характерными описаниями (эталонными векторами признаков) для каждого класса и дальнейшим сопоставлением векторов признаков объектов с БД эталонов, представляющих портрет объекта в различном диапазоне длин волн: оптическом, радиолокационном. Формирование БД портретов (эталонов) объектов является самой трудоемкой частью такого подхода и требует экспертных знаний по разработке системы распознавания.

Одним из наиболее активно развивающихся подходов в области распознавания в последнее время является применение нейронных сетей, в частности различных моделей нейронных сетей. По сравнению с традиционными подходами для нейронных сетей не требуется экспертное построение формальных описаний объектов – используются непосредственно изображения объектов, и для распознавания не нужна БД эталонных векторов признаков – знание о классах находится непосредственно в параметрах обученной нейронных сетей. Кроме этого, нейронные сети достаточно устойчивы к зашумлению обрабатываемых изображений. Для обучения нейронных сетей требуется значительный набор изображений объектов каждого класса.

Одной из основных задач применения классификаторов, основанных на нейросетевых методах, является создание обучающего набора данных достаточного объема, который может составлять десятки тысяч объектов, разбитых на классы.

Классификатор в части накопления и систематизации данных должен обеспечивать:

– формирование обучающего набора данных для классификации по условиям съемки, типам и количества выбранных классов объектов;

– обобщение и анализ обработанной информации сведением базы данных типовых объектов;

– хранение в БД цифровой картографической и опорной геопространственной информации на зону ответственности, радиолокационных и оптико-электронных изображений, формализованных и неформализованных донесений.

Должна обеспечиваться возможность выполнения поиска объектов в БД по различным критериям и возможность обучения пользователей путем формирования учебной обстановки и сохранения результатов контрольно-тестовых полетов. Программные комплексы должны иметь тренажный режим, который поддерживают все функции, применяемые в штатном режиме работы.

Как показывают эксперименты, и занятия по полевому дешифрированию, а также упражнения со специальными макетами, заменяющими реальные объекты, вполне обеспечивают переход от восприятия необычных изображений к объектам в натуре и резко повышают эффективность камерального дешифрирования. Так, в одном из экспериментов специально организованное кратковременное полевое обучение повысило результаты последующего камерального дешифрирования топографических объектов у обучаемых не менее чем на 20 % по сравнению с контрольной группой, не имеющей полевой практики. В качестве специальной задачи по развитию способностей структурного анализа можно производить дешифрирование аэроснимков, на которых постепенно закрывать 30, 50 или 70 % простых объектов, оставляя косвенные и комплексные признаки, способствующие распознаванию сложного объекта, выявлению его состояния и характера деятельности. В заключение определенного курса тренировок целесообразно проводить соревнования между специалистами по решению зачетных задач.

Рациональное использование различных эталонных снимков в процессе обучения требует большого мастерства от преподавателя. Так, например, для формирования гибких «дешифровочных» образов весьма важна вариация снимков на один и тот же объект.

В этих же целях полезно проведение упражнений на мысленное «восстановление» различных проекций объектов на основе планового изображения. Для формирования «чувства масштаба», «масштабных» эталонных образов необходимо использование «шкаловых» масштабных пособий.

Методика обучения дешифрированию в процессе использования эталонов и других учебных пособий должна предусматривать специальное развитие у обучаемых приемов дифференцированного структурного и индикационного анализа с использованием различных признаков в зависимости от поставленной задачи, требующей различной степени категоричности извлекаемой информации, формирование эталонных программ распознавания на основе применения «алгоритмических предписаний».

В целях интенсификации и ускорения подготовки операторов-дешифровщиков перспективным является использование способов и средств программированного (управляемого) обучения.

Программированное обучение представляет собой строго организованный и управляемый процесс формирования у обучаемых понятий, представлений, навыков в соответствии с заранее созданной оптимальной моделью этого процесса.

Управление процессом обучения может быть достигнуто путем программирования на всех этапах обучения и повышения контроля обучаемых. Проведенные психолого-педагогические исследования свидетельствуют о большой роли при программировании учебного процесса структурных логических схем, обеспечивающих определение необходимого объема учебного материала, деление этого материала на смысловые дозы информации и рациональную последовательность их изучения, и логико-психологических схем методики обучения. Основу последних составляет психологическая структура знаний, умений и навыков, исходя из специфики учебного материала. Логико-психологические схемы позволяют устанавливать правильное соотношение между используемыми формами, средствами и методами обучения.

При обучении дешифрированию эффективно использование технических средств обучения, обеспечивающих коллективное предъявление визуальной информации (негативной и позитивной) в виде аэрофильмов или видеофильмов, а также программные комплексы тренажеров.

Несомненно, центральной методической задачей в области дешифрирования является специальное обучение дешифровщиков и других специалистов, применяющих аэрометоды, смысловому анализу и оценке содержания информационных моделей. При этом должен быть реализован ландшафтный принцип, заключающийся в комплексном изучении всех элементов обстановки в их взаимосвязях.

Для решения этой задачи методика подготовки должна предусматривать:

специальное обучение учащихся корреляционным зависимостям между элементами природной обстановки;

прочное усвоение системы комплексных и косвенных признаков; активное применение дешифровочных знаний на разных этапах решения перцептивных, диагностических и поисковых задач;

специальное обучение наиболее прогрессивным способам структурно-поискового анализа информационной модели; достаточную практику в выполнении графо-расчетных дешифровочных операций и т. д.

Как было показано выше, реализация подобной методики при обучении операторов-дешифровщиков дает большой эффект.

Для обучения анализу содержания информационных моделей полезно создание и использование сюжетных задач по дешифрированию элементов природной обстановки. Для создания сюжетных задач могут быть использованы комплексные эталоны и специально подобранные аэроснимки с характерными природными условиями. Для активизации перцептивной и мысленной деятельности обучаемых в качестве специального метода полезно создание дешифровочной обстановки с постановкой «активизирующих» вопросов. При этом важным методическим приемом является требование от обучаемых доказательств своих решений.