Проект системы координатного обеспечения АСУ облучателя тип 3 РАТАН-600, результаты апробации алгоритма поиска координат на растровом изображении
DOI:
https://doi.org/10.34898/izcrao-vol119-iss2-pp19-24Ключевые слова:
автоматизация, преобразование Хафа, задача локализации, методы анализа изображенийАннотация
В 2019 году на радиотелескопе РАТАН-600 была введена в опытную, а затем и в штатную эксплуатацию новая система автоматического управления (АСУ) облучателя тип 3, что обеспечило новые возможности по управлению параметрами движения элементов облучателя и в целом позволило начать цикл методических работ по внедрению нового режима наблюдений с сопровождением объектов. Для повышения качества сопровождения, внедрения новых автоматизированных режимов наблюдений необходимо интегрировать в АСУ облучателя систему координатного обеспечения. В работе исследованы подходы к решению задачи автоматизированного координатного обеспечения работы облучателя тип 3 радиотелескопа РАТАН-600.
Скачивания
Библиографические ссылки
Vinogradov I.M., 1977. In Vinogradov I.M. et al. (Eds.), Encyclopedia of Mathematics. Moscow: Sovetskaya Entsiklopediya, vol. 1. (In Russ.)
Ershov E.I., 2018. Fast Hough Transform as a tool for analyzing two-dimensional and threedimensional images in tasks of searching for lines and linear clustering, PhD thesis. Moscow. (In Russ.)
Maksimova M.V., 2013. Inzhenernye izyskaniya, vol. 2, pp. 18–21. (In Russ.)
Nikolaev D.P., 2023. Methods and algorithms of Hough analysis of images in technical vision systems, PhD thesis. Moscow. (In Russ.)
Rossum G., Drake F.L., Jr., 2001. Python Reference Manual. M: Williams. (In Russ.)
Savinykh V.P., 2015. Perspektivy nauki i obrazovaniya, vol. 2, pp. 51–59. (In Russ.)
Storozhenko A.A., Bogod V.M., Lebedev M.K., et al., 2021. XXV All-Russian Annual Conference 'Solar and Solar-Terrestrial Physics–2021'. Saint Petersburg, P. 249. doi:10.31725/0552-5829-2021-249-252 (In Russ.)
Atali G., Garip Z., Ozkan S.S., Karayel D., 2018. Academic Perspective Procedia, vol. 1, pp. 31–38, doi:10.33793/acperpro.01.01.9.
Berka Karel, 1983. Measurement: Its Concepts, Theories and Problems. D. Reidel Publishing Company, Dordrecht, Holland, doi:10.1007/978-94-009-7828-7.
Bradski G., 2000. The OpenCV Library. Dr. Dobb’s Journal of Software Tools, vol. 120, pp. 122–125.
Brinkmann R., 1999. The Art and Science of Digital Compositing, 1st Ed. Morgan Kaufmann-Academic Press, p. 184.
Hough P.V.C., 1962. Method and means for recognizing complex patterns, U.S. Patent 30696541962.
Karrach L., Pivarciova E., Bozek P., 2020. J. Imaging, vol. 6, p. 67, doi:10.3390/jimaging6070067.
Penate-Sanchez A., Andrade-Cetto J., Moreno-Noguer F., 2013. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 35, no. 10, pp. 2387–2400, doi:10.1109/TPAMI.2013.36.
Teoh M.K., Teo K.T.K., Yoong H.P., 2022. Computation, vol. 10, iss. 9, p. 147, doi:10.3390/computation10090147.
Zhang H., Zhang C., Yang W., Chen C.-Y., Member I., 2015. IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), Zhuhai, China, pp. 2501–2506, doi:10.1109/ROBIO.2015.7419715.
Zhong X., Zhou Y., Liu H., 2017. Int. J. Adv. Robot. Syst., vol. 14, doi:10.1177/1729881417693489.
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2023 Владимир Сергеевич Вакурин, Антон Анатольевич Стороженко, Виталий Иванович Жаров , Александр Алексеевич Гречкин
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
