Registration Number
0426U000240, Candidate dissertation
Status
Кандидат технічних наук
Date
10-11-2026
popup.evolution
o
Чому дисертація має статус "Запланована"?
Title
Improving the Accuracy of Identification and Monitoring of Surface Objects
Author
Olena L. Pashenko,
popup.head Oleksandr D. Pipchenko
popup.opponent Pavlo S. Nosov
popup.opponent Andrii P. Ben
popup.rada
National University "Odessa Maritime Academy"
Description
Дисертацію присвячено підвищенню достовірності автоматизованого оцінювання надводної навігаційної обстановки шляхом виявлення суден, класифікації їхнього ракурсу та визначення пеленгу за відеозображенням із подальшою асоціацією й взаємною перевіркою даних відеосистеми, радіолокаційної станції (РЛС) та автоматичної ідентифікаційної системи (АІС). Актуальність дослідження зумовлена обмеженнями традиційних засобів спостереження та потребою в незалежному візуальному підтвердженні навігаційної інформації, зокрема за відсутності або суперечливості даних АІС.
Обґрунтовано систему восьми класів ракурсу судна-цілі, сформовано й анотовано набір зображень та донавчено модель комп’ютерного зору YOLOv8n для виявлення суден і класифікації їхнього ракурсу. Застосовано аугментацію даних і враховано дисбаланс класів. На незалежній тестовій вибірці отримано Precision = 0,6531, Recall = 0,6404, mAP@0,5 = 0,6955 та mAP@0,5:0,95 = 0,5580.
Обґрунтовано структуру багатокамерної бортової відеосистеми кругового огляду та розрахункові вимоги до засобів відеоспостереження. Розроблено алгоритм визначення відносного пеленгу за положенням центра обмежувальної рамки судна у відеокадрі з урахуванням поля зору й напрямку оптичної осі камери. Перехід до істинного пеленгу обґрунтовано з використанням істинного курсу власного судна. Розглянуто синхронізацію відеопотоку й навігаційних повідомлень та вплив їхньої часової неузгодженості на похибку пеленгу.
Вперше розроблено метод асоціації та взаємної перевірки відеотреків, радіолокаційних трас і повідомлень АІС, який поєднує просторово-кінематичне зіставлення з незалежним відеопеленгом та оцінкою впевненості моделі щодо очікуваного ракурсу судна. Метод враховує невизначеність вимірювань і відмінності точок геометричної прив’язки даних та допускає супроводження фізичної цілі без призначення ідентифікатора морської рухомої служби (MMSI), якщо надійної відповідності з АІС-кандидатом не встановлено.
Метод оцінено імітаційним моделюванням із порівнянням конфігурацій без відеоканалу, з відеопеленгом та з відеопеленгом і ракурсом. У шести базових сценаріях виконано по 1000 парних реалізацій для кожної конфігурації. За прийнятих параметрів моделі додавання відеопеленгу зменшило середньоквадратичну похибку істинного пеленгу на 8,34–46,50 %. У сценарії просторово й ракурсно суперечливої підміни АІС-кандидата частка правильних відхилень зросла з 13,78 % до 93,19 %, а частка помилкових MMSI-призначень зменшилася з 31,67 % до 3,84 %. Ефект використання ракурсу залежав від сценарію: у базових сценаріях повнота асоціації та показник F1 були нижчими, ніж у конфігурації без відеоканалу.
За натурними відеоданими оцінено 236 суден у 81 відеофрагменті. Модель локалізувала 152 судна, для 105 із них правильно визначила ракурс. Частка правильних класифікацій становила 69,1 % серед локалізованих суден і 44,5 % серед усіх наявних у вибірці. В окремому експерименті з 53 суднами та 265 повторними спостереженнями збільшення цифрового масштабу від 1× до 5× супроводжувалося зростанням частки правильно локалізованих і класифікованих цілей із 50,9 % до 92,5 %. Визначено обмеження, пов’язані з умовами спостереження та нерівномірною представленістю ракурсів.
Практичне значення результатів полягає в можливості використання запропонованих рішень для побудови бортової системи комп’ютерного зору, яка надає незалежну інформацію про судна та доповнює дані РЛС і АІС для підтримки рішень судноводія. Виявлення й класифікацію перевірено на натурних даних, визначення пеленгу обґрунтовано розрахунково, а ефективність асоціації оцінено імітаційно.
Ключові слова: комп’ютерний зір, ракурс судна, YOLOv8n, безпека мореплавства, надводна обстановка, пеленг судна, істинний пеленг, виявлення судна, класифікація судна, локалізація судна, Pan-Tilt-Zoom (PTZ) камера, ситуаційна обізнаність, підтримка прийняття рішень, автономне судноплавство.
Registration Date
2026-10-14
popup.nrat_date
2026-10-14 / 2026-10-14
