Tăng Hiệu Quả Phát Hiện Dị Thường Trên Ảnh Uav Ứng Dụng Trong Công Tác Tìm Kiếm Cứu Nạn

Abstract

Hoạt động tìm kiếm và cứu nạn bao gồm việc tìm kiếm và giải cứu người, phương tiện bị mắc kẹt trong các tình huống khó khăn hoặc được báo nạn, khả năng sống sót của người bị nạn phụ thuộc rất lớn vào thời gian tìm kiếm và giải cứu của lực lượng chuyên biệt. Trong thời gian gần đây, một thiết bị được ứng dụng nhiều trong cả quân sự và dân sự đó là thiết bị bay không người lái (UAV), nó thực sự là một nguồn lực rất lớn cho sứ mệnh tìm kiếm cứu nạn bởi thiết bị này có thể mang cảm biến để thu thập hình ảnh có độ phân giải cao với phạm vi hoạt động rộng lớn, địa hình đa dạng mà không cần quá nhiều nhân lực và chi phí cho quá trình tìm kiếm. Tuy nhiên, với số lượng lớn ảnh thu được, kết hợp với độ phân giải cao trong một khu vực rộng lớn của một cảnh là rào cản lớn để phát hiện bằng mắt thường. Do đó, tự động phát hiện mục tiêu là giải pháp phù hợp. Để tránh bỏ sót các mục tiêu, tăng hiệu quả phát hiện của các thuật toán là cần thiết. Trong nghiên cứu này chúng tôi đề xuất một phương pháp tăng hiệu quả phát hiện mục tiêu của thuật toán RX khi kết hợp với các phương pháp trích rút đặc trưng SIFT và SURF, kết quả thử nghiệm trên bộ dữ liệu mẫu cho kết quả khác biệt rõ rệt, nhất là các trường hợp ảnh bị can nhiễu.