Н.В.Ким
Московский государственный авиационный институт (Технический университет)

Предлагается оригинальный ситуационно-информационный подход, позволяющий повысить эффективность алгоритмов наблюдения: поиска и распознавания малоразмерных подвижных объектов.
Во многих областях науки и техники задачи автоматического поиска (обнаружения, слежения) и распознавания объектов наблюдения решаются на основе обработки и анализа принимаемой видеоинформации.
Сложность реализации наблюдения за несколькими (многими) малоразмерными подвижными объектами в реальном времени может быть связана с наличием ряда факторов:
Ї необходимостью переработки больших объемов информации за ограниченное время;
Ї слабой контрастностью или неконтрастностью объектов;
Ї переменностью освещенности наблюдаемой сцены;
Ї наличием шумов и др. факторами.
В настоящей работе для сокращения вычислений и принятия обоснованных решений предлагается использовать ситуационно-информационный подход к формированию алгоритмов наблюдения.
В рамках предлагаемого подхода на основании анализа ситуации и с учетом результатов наблюдения выявляются характеристики и признаки объектов, наиболее информативные для данной ситуации и неопределяемые с помощью обработки только сигнальной информации.
Анализ ситуаций проводится с использованием методов искусственного интеллекта, в частности, продукционных систем.
Информативность признаков объектов, определяющая порядок их обработки и анализа, оценивается с помощью методов теории информации.
В результате проведенных исследований показано, что предлагаемый ситуационно-информационный метод обработки и анализа видеоинформации позволяет существенно повысить эффективность известных алгоритмов.