<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Обробка сигналів у фасетних системах технічного зору

Ескіз

Файли

627-Текст статті-719-1-10-20230118.pdf (1,19 MB)

Дата

2022

Автори


Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

10.31649/1681-7893-2022-44-2-38-43
A. Arbib, M. (2003). The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, Second Edition. London, England: The MIT press.

Анотація

The article presents an overview of bio-similar motion sensors facet systems of technical vision – the Reichard correlation detector, the Horridge and Nguyen model, and it proposed the universal motion detection sensor. This sensor contains a microcontroller that quickly calculates the correlation function and its maximum value to find the direction and speed of movement in the field of view. The principles of their operation, advantages, disadvantages, and possibilities of application are considered.

Опис

Ключові слова

motion detector sensor , correlation method , correlation function , facet system , technical vision system , signal processing

УДК

535.135

Тип документа

Article

Мова

uk_UA

Є частиною

Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. № 2 : 38-43.

ISSN

1681-7893

Бібліографічний опис

Антоненко В. А. Обробка сигналів у фасетних системах технічного зору [Текст] / В. А. Антоненко, В. М. Боровицький // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2022. – № 2. – С. 38-43.

URI

http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/36605

Зібрання

Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. 2022. № 2

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (9)

  1. A. Arbib, M. (2003). The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, Second Edition. London, England: The MIT press.
  2. Z. Bagheri, S. Wiederman, B. Cazzolato, S. Grainger, & D. O'Carroll. (2017). Performance of an Insect-Inspired Target Tracker in Natural Conditions. Bioinspiration & Biomimetics, 12, 18, DOI: 10.1088/1748-3190/aa5b48.
  3. V. Borovytsky, & V.Antonenko. (2019). Biologically inspired compound eye. Proc. of SPIE, 11369. doi:https://doi.org/10.1117/12.2553678
  4. V.Borovytsky, & V.Antonenko. (2019). Ukraine Патент №u2019 07417.
  5. V.Borovytsky & V.Antonenko. (2020). Image sensor with parallel signal processing for motion detection. Proc. of SPIE, 11351. doi:doi: 10.1117/12.2555386
  6. M.Land. (2005). The optical structures of animal eyes. Current Biology, 15, 319-323, DOI:https://doi.org/10.1016/j.cub.2005.04.041.
  7. M.Quelin. (2011). Optical flow estimation using insect vision based parallel processing, Master by Research thesis. University of Wollongong, 136, https://ro.uow.edu.au/theses/3410/.
  8. J. Zhao, C. Hu, C. Zhang, Z.Wang, & S.Yue. (2018). A Bio-inspired Collision Detector for Small Quadcopter. 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 7, DOI: 10.1109/IJCNN.2018.8489298.
  9. H.Zhu. (2021). Analysis and Optimization of Computer Trajectory Based on Compound Eye Vision System. Journal of Physics: Conference Series, 1744, doi:10.1088/1742-6596/1744/2/022035.