Bildauswertung in UAV
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- Katja Heintze
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1 Bildauswertung in UAV Prof. Dr. Nailja Luth Prof. N. Luth Emden OTH Ost-Bayerische Technische Hochschule Amberg-Weiden Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 1
2 OTH Ost-Bayerische Technische Hochschule Amberg Prof. N. Luth Emden OTH Ost-Bayerische Technische Hochschule Amberg Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 2
3 Labor Visual Computing (Prof. Luth) Lehre & Forschung & Entwicklung 1. Digitale Bildbearbeitung 2. Computer Vision, Industrielle Bildverarbeitung 3. 3D-Computergraphik 4. Visual Computing In den Studiengängen (höhere Semester): 1) Industrial Informatics 2) Mediatechnik 3) Elektro-Informationstechnik Prof. N. Luth Emden Labor Visual Computing (Prof. Luth) Computer Vision Visual Computing Bildbeschreibung Computergrafik Bild Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 3
4 Labor Visual Computing (Prof. Luth) Bearbeitete Themen im Projekt Mikrokopter im Lab Visual Computing 1) Aufbau eines autonomen Mikrokopters 2) Untersuchungen zu Mikrokopter-geeigneten Sensoren 3) Entwicklung von Verfahren für autonomen (kollissionsfreien) Fliegen des Mikrokopters Kooperation mit Mikrokopter-Firmen und Vermessungspartnern (HS Regensburg) Prof. N. Luth Emden Übersicht über ausgewählte Verfahren zur automatischen Bildauswertung Computer Vision befindet sich in eine gute Situation mit einer Breiten Verfügbarkeit von verteilten Intellektuellen Resourcen, Methoden und Bilddaten. Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 4
5 In den letzten 20 Jahren erlebt das Gebiet Computer Vision eine enormen SW- und HW-Entwicklung: preiswert, miniaturisiert, vernetzt, stark verbreitet, leicht bedienbar und zugänglich. Die Bild-, Open Source und Growdsourcing-Plattformen eröffnen unzählige Möglichkeiten für die verteilte, KOLLEKTIVE, KREATIVE und effiziente Weiterentwicklung von Verfahren, Anwendungen und Technologien. Prof. N. Luth Emden Stetig wachsendes Bildaufkommen Von1970 bis 2030: bis zu (Umfang in Zetabereich) Neue Anforderungen an automatische Verfahren, die Bilder effizient auszuwerten Aufgrund der Miniaturisierung und wachsender Energieffizienz wächst das Spektrum kamerabasierter Applikationen Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 5
6 Automatische Bildauswertung Wie kann der Inhalt eines Bildes automatisch extrahiert werden? Prof. N. Luth Emden Computer Vision: Bildauswertung Automatische Extraktion des Bildinhaltes simuliert den komplexen Prozess des menschlichen Sehens Das ist sehr kompliziert! Wir sehen Computer sehen Prof. N. Luth Emden Pixelwerte ohne Bezug zum Inhalt der Szene Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 6
7 Objekt Detektion und Erkennung Sukzessive Reduktion des Datenvolumens Filt Suche Extr Erken object Bild: 48*10 6 Bild: 48*10 6 ROI: 12* Prof. N. Luth Emden Projekte mit Drohne 1) Untersuchung zu Kopter-geeigneten Sensoren u.a. von Kameras und Gimbal-Eignung für Kopter 2) Bildaufnahmen für diversen Szenarien und Testmaterial 3) Entwicklung von Verfahren zur Bewegungsdetektion, Objektverfolgung 4) Untersuchungen zur Generierung von 3D-Geländemodellen 5) Entwicklung von Verfahren zur bildbasierten Landung Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 7
8 Projekte mit Drohne: Kameras & Bildaufnahmen 1) Recherche und Test von geeigneten Kameras und Gimbal 2) Workflow für Bildaufnahmen für verschiedene Szenarien - Videodokumentation (BA Peter Langgärtner bis Jan. 2015) - Aufnahme von Testbildern für die Methodenentwicklung Prof. N. Luth Emden Projekte mit Drohne: Bewegungsdetektion Bewegungsdetektion auf Basis von 1) Kalman-Filter 2) Optischen Fluss Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 8
9 Bewegungsdetektion Prädiktionsfilter dient der Beschränkung des Suchbereichs durch Schätzung der neuen Objektposition im aktuellen Bild Prof. N. Luth Emden Bewegungsdetektion: Kalman Filter oder Optischer Fluss Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 9
10 Projekte zur Drohne 4) Untersuchungen zur Generierung von 3D-Geländemodellen Prof. N. Luth Emden D-MODELLGELÄNDE AUS BILDSEQUENZEN Auf Basis von Bildsequenzen mit Überlappung wird automatisch ein 3D-Geländemodell erstellt (SW Photoscan von Agisoft) CV-Aufgaben: 1) Überlappungsverminderung 2) Extraktion von bewegten Objekten Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 10
11 3D-MODELLGELÄNDE AUS BILDSEQUENZEN MIT PHOTOSCAN 1) Aufnahme von Bildsequenzen Prof. N. Luth Emden D-MODELLGELÄNDE AUS BILDSEQUENZEN MIT PHOTOSCAN 2) Generierung von Punktwolken Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 11
12 3D-MODELLGELÄNDE AUS BILDSEQUENZEN MIT PHOTOSCAN 3) Generierung von dichten Punktwolken Prof. N. Luth Emden D-MODELLGELÄNDE AUS BILDSEQUENZEN MIT PHOTOSCAN 3) Generierung eines 3D-Gittermodells Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 12
13 3D-MODELLGELÄNDE AUS BILDSEQUENZEN MIT PHOTOSCAN 3) Fertiges 3D-Modell Prof. N. Luth Emden D-MODELLGELÄNDE AUS BILDSEQUENZEN MIT PHOTOSCAN Einsatz einer Kopter- Bildserie Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 13
14 Einsatz von Kopter- Bildserie Prof. N. Luth Emden Einsatz von Kopter- Bildserie Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 14
15 Einsatz von Kopter- Bildserie Prof. N. Luth Emden Einsatz von Kopter- Bildserie Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 15
16 Einsatz von Kopter- Bildserie Prof. N. Luth Emden Einsatz von Kopter- Bildserie Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 16
17 Einsatz von Kopter- Bildserie Prof. N. Luth Emden Projekte zur Drohne 5) Entwicklung von Verfahren zur bildbasierten Landung Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 17
18 Automatische bildbasierte Landung Auf Basis der automatischen Erkennung einer Landeplattform werden folgende Aktionen ausgelöst: 1) Abschätzung der Flughöhe 2) Abschätzung der Kopterorientierung 3) Steuerung des Kopters Prof. N. Luth Emden Landeplattform-Erkennung Bildbasierte Landung eines Mikrokopters unter Einsatz eines Landeplattform-Musters (LPM). Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 18
19 Aufgaben Detektion des Landeplattformmusters (LPM) im Bild (auch unvollständig) Extraktion des Landeplattformmusters (LPM) Erkennung von einzelnen Figuren und des Gesamtmusters Entfernungsschätzung der Landeplattform zur Kamera Berechnung der LPM-Drehwinkels Prof. N. Luth Emden Anforderungen Robustheit gegenüber Störungen und Verzerrungen Sichere Erkennung des zentralen LPM-Markers Sichere Abstandsschätzung Sichere Orientierungswinkelabschätzung Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 19
20 Vorverarbeitung Prof. N. Luth Emden Konturen-Extraktion Canny-Kantendetektion Skelettierung Suche nach geschlossenen Konturen Polygonale Approximation von Konturen Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 20
21 Extraktion relevanter Konturen Area = 0.01* min S Bild Prof. N. Luth Emden Figuren-Klassifikation Geometrische Merkmale Merkmal Dreieck Quadrat Sechseck Kreis Zentraler Marker Roundness k k = 0.55 ± 0.05 k = 0.78 ± 0.05 k = 0,83 ± 0.05 k > 0,8 k > 0,8 Rectangularity R 0.49< R < 0.7 R > 0.8 R = 0.74 ± < R < 0.77 R > 0.69 Eccentricity ε 0.01 < ε < 0.03 ε 0 ε 0 ε 0 ε 0 Triangularity T 0.85<T< 1.0 T = 0,74 ± 0.05 T = 0,69 ± < T < < T < 0.8 Winkelanzahl n Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 21
22 Figuren-Klassifikation Prof. N. Luth Emden Entfernung und Winkelschätzung Entfernung = 9,8 m Winkel = - 43 Prof. N. Luth Emden Prof. Dr.-Ing. N. Luth: Vorlesung Bildverarbeitung & Computergrafik, Seite 22
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