Исследование и разработка технологии визуальных наблюдений с борта глубоководных буксируемых аппаратов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Анисимов Иван Михайлович

• Анисимов Иван Михайлович
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Анисимов Иван Михайлович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ ГЛУБОКОВОДНЫХ ВИЗУАЛЬНЫХ НАБЛЮДЕНИЙ ПОВЕРХНОСТИ ДНА И ПОДВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ

1.1. Актуальные проблемы исследований поверхности морского дна

1.1.1. Проблемы исследования природных океанологических объектов

1.1.2. Проблемы исследования подводных техногенных объектов

1.2. Системы подводного видения

1.2.1. Особенности формирования подводного изображения

1.2.2. Характеристики и состав систем подводного видения

1.3. Структура и состав глубоководных буксируемых аппаратурных комплексов для маршрутных визуальных наблюдений

1.3.1. Особенности буксируемых аппаратурных комплексов для визуальных наблюдений

1.3.2. Развитие аппаратурных комплексов для маршрутных визуальных наблюдений

1.4. Средства и методы обработки данных визуальных наблюдений

1.4.1. Фотограмметрические методы анализа изображений

1.4.2. Лазерные системы масштабирования

1.5. Математический аппарат анализа изображений

1.5.1. Центральная проекция

1.5.2. Восстановление трехмерной структуры сцены

1.6. Выводы по 1 главе

ГЛАВА 2. АППАРАТУРНЫЙ ФОТОТЕЛЕВИЗИОННЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ РЕЛЬЕФА ДНА И ПОДВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ

2.1. Характеристики БНПА «Видеомодуль»

2.1.1. Общее устройство аппарата

2.1.2. Состав и характеристики систем аппарата

2.1.3. Режим движения БНПА

2.2. Оптимизация характеристик фототелевизионного комплекса глубоководного буксируемого аппарата для исследования рельефа дна и подводных объектов

2.2.1. Характеристики видеосистемы

2.2.2. Характеристики фотосистемы

2.2.3. Характеристики источников света

2.2.4. Лазерная система масштабирования

2.2.5. Подзорная видеосистема

2.3. Программный комплекс регистрации данных БНПА «Видеомодуль»

2.4. Методические аспекты использования фото- и видеокомплекса в составе глубоководного БНПА

2.4.1. Методика биологических визуальных исследований

2.4.2. Методика поиска и осмотра подводных объектов

2.5. Морские экспедиционные наблюдения

2.5.1. Океанологические исследования поверхности дна

2.5.2. Исследования подводных техногенных объектов

2.6. Выводы по 2 главе

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ИЗМЕРЕНИЙ ОБЪЕКТОВ НА ПОВЕРХНОСТИ ДНА

3.1. Калибровка фото- и видеокамеры

3.2. Аппроксимация поверхности дна плоскостью

3.3. Коррекция перспективы на видеоизображениях

3.3.1. Вычисление вектора смещения камеры

3.3.2. Триангуляция точек в пространстве и аппроксимация плоскостью

3.3.3. Обратное перспективное преобразование

3.4. Оценка неопределённости измерений

3.4.1. Общее описание выборки видеозаписей

3.4.2. Набор массива точек

3.4.3. Коррекция исходного массива

3.4.4. Вычисление размаха измерений

3.4.5. Статистический анализ измерений

3.5. Выводы по главе

ГЛАВА 4. КОМПЛЕКСИРОВАНИЕ ГИДРОЛОКАЦИОННЫХ И ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЙ

4.1. Совмещение видео- и гидролокационных данных

4.2. Построение панорамного видеоизображения

4.2.1. Поиск особых точек и соответствий в видеоизображении

4.2.2. Вычисление преобразования

4.2.3. Фильтрация выбросов и интерполяция

4.2.4. Выравнивание видеокадров и выделение строк

4.3. Стыковка панорамного видеоизображения и гидролокационных изображений

4.4. Результаты комплексирования гидролокационных и видеоизображений

4.5. Выводы по 4 главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ПРОГРАММА ДЛЯ РЕГИСТРАЦИИ ПОКАЗАНИЙ ДАТЧИКОВ БНПА «ВИДЕОМОДУЛЬ»

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка технологии визуальных наблюдений с борта глубоководных буксируемых аппаратов»

Актуальность исследования

В современных условиях изменения климата и ввиду особого внимания к природным и антропогенным воздействиям на окружающую среду становится все более важным проведение регулярных исследований экологии акваторий. Неотъемлемой частью таких исследований является изучение поверхности дна, донных животных и растений и донного грунта прямыми и дистанционными методами. Видовой состав и численность донных животных являются важнейшими маркерами состояния экосистем, а в случае исследования промысловых видов представляют прямой экономический интерес. Структура донного микрорельефа позволяет судить о гидрологических режимах акватории, интенсивности осадконакопления, а также о явлениях, связанных с подводной разгрузкой природных газов и флюидов и вулканической деятельностью.

На протяжении последних 15 лет Институт океанологии им. П.П. Ширшова интенсифицировал комплексные морские экспедиционные исследования в различных районах Мирового океана [1-4]. При этом существенное внимание уделяется арктическому региону. Освоение Арктики - стратегический приоритет социально-экономического развития нашего государства, что определяет необходимость обеспечения экологической безопасности арктических акваторий РФ, связанной с освоением месторождений углеводородов шельфа, развитием Северного морского пути, а также морского рыбного промысла, которое последует за климатическими изменениями региональных экосистем. Важнейшей частью этих работ стали маршрутные наблюдения поверхности дна и донных обитателей с применением гидроакустических и телевизионных систем в составе буксируемых аппаратов. В отличие от наземных биотопов, анализ донных сообществ затруднен вследствие больших глубин и физико-географических факторов, как, например, низкие температуры в высоких широтах. В то время когда в наземных условиях исследователь может детально описать топографию, геологические свойства района и сопоставить распределение организмов в пространстве относительно этих данных, то же крайне сложно осуществить для водных биотопов. Классические методы отбора биологических проб (дночерпатель, донные тралы и т.д.) имеют малую эффективность в выявлении мозаичности и масштабном синтезе распределения организмов относительно донной топографии. Наиболее удобными средствами для определения, измерения и подсчета плотности большого количества мега-и макрофауны обитающей на поверхности дна, а также характера поверхности донного

грунта являются системы подводного видения, установленные на буксируемые необитаемые подводные аппараты (БНПА).

Исследования окружающей среды придонной области ряда районов Мирового океана связны также с присутствием техногенных объектов. К ним относятся различные технические сооружения (кабели, трубопроводы, устья скважин), либо подводные части надводных сооружений (мостовые опоры, пирсы и эстакады), а также техногенные объекты, часто представляющие собой навигационные и экологические опасности, такие как затопленные суда, самолеты, инженерные конструкции, археологические объекты, часто расположенные под слоем осадочного материала. Обследование таких объектов требует их идентификации и определения местоположения. Так, например, особенности экологических исследований в Карском арктическом регионе связаны с присутствием на дне захоронений радиоактивных отходов (РАО), а также ядерных и радиационно опасных объектов (ЯРОО) [5]. Планирование освоения арктических ресурсов, оборудование Северного морского пути, создание объектов инфраструктуры, в т. ч. оборонной, требует контроля ЯРОО, затопленных в районах хозяйственной деятельности и центрах особой циркуляции вод. Неконтролируемое «ядерное наследие» может стать преградой для освоения арктического региона, а также явиться геополитической проблемой, в случае предъявления претензий со стороны граничащих государств об утечках радиоактивности в Карском море. Такие претензии могут быть опровергнуты только на основе данных детальных исследований состояния ЯРОО. В связи с этим существенной частью работ в каждой комплексной арктической экспедиции является анализ состояния окружающей среды в местах затопления ЯРОО и захоронений РАО, а также контроль состояния защитных барьеров (оболочек) ЯРОО. Эти исследования включают поиск и уточнение местоположения объектов, а также целенаправленный осмотр их конструкций на предмет коррозии и механических повреждений, а также измерение радиоактивности на их поверхности и на дне окружающей акватории [1].

Обе обозначенные задачи - исследования донной макрофауны, а также затоплений ЯРОО и захоронений РАО в Арктике - могут быть эффективно решены с помощью буксируемых аппаратов, оснащенных системами подводного видения. Неоспоримым преимуществом использования БНПА является их более низкая стоимость в сравнении с автономными (АНПА) и телеуправляемыми (ТНПА) аппаратами ввиду отсутствия подвижных механизмов и движителей, а также необходимости применения сложных алгоритмов для организации движения аппарата в водной толще. В связи с этим, БНПА являются зачастую оптимальным средством для решения обозначенного круга задач.

Несмотря на то, что необитаемые подводные аппараты (НПА), в т. ч. и БНПА получили широкое применение в исследованиях поверхности дна, серийно они не производятся, за исключением буксируемых гидролокаторов бокового обзора (ГБО), применение которых определяется стандартами, нормами и правилами проведения проектных изыскательских и геолого-разведочных работ. Таким образом, не существует готовых технических решений исследовательских глубоководных аппаратурных комплексов для визуальных наблюдений подводных природных и техногенных объектов. Кроме того, в большинстве случаев каждый БНПА рассчитан на решение определенного круга научно-исследовательских задач, в соответствии с которыми производится его комплектация. Фототелевизионные комплексы в составе БНПА, обладают различными характеристиками в зависимости от требуемого режима работы, поэтому не существует универсальной конструкции и приборного насыщения БНПА, позволяющего одинаково эффективно проводить все возможные исследования поверхности дна.

В этой связи, решение рассмотренных выше задач исследования поверхности дна, подводных объектов и ландшафтов требует разработки и создания нового специального программно-аппаратного комплекса для подводных визуальных наблюдений.

Цель работы: повышение эффективности исследования поверхности дна, в том числе микрорельефа дна, природных и техногенных объектов на придонных маршрутах с использованием систем подводного видения в составе глубоководных БНПА. В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решались следующие задачи:

1. Анализ актуальных проблем и задач исследования мезо- и микро масштабных свойств и параметров подводных объектов естественного и искусственного происхождения.

2. Анализ существующих систем подводного видения, а также методов обработки подводных видео- и фотоизображений, выявление их достоинств и недостатков.

3. Разработка экспериментального фототелевизионного комплекса для визуальных наблюдений поверхности дна, природных и техногенных объектов.

4. Натурные испытания и внедрение экспериментального образца программно-аппаратного фототелевизионного комплекса в составе глубоководного БНПА «Видеомодуль» в рамках выполнения программ фундаментальных исследований ИО РАН, в том числе в арктических морях России.

5. Исследование и разработка технологии измерения объектов, видимых в кадре, в том числе методов калибровки подводных фото- и видеокамер, а также разработка метода оценки точности измерений.

6. Исследование и разработка технологии программного комплексирования результатов видеосъемки и гидролокационных изображений.

Научную новизну исследования составляют основные положения, выносимые на защиту:

• Разработан, изготовлен и апробирован программно-аппаратный фототелевизионный комплекс для визуальных наблюдений поверхности дна, устанавливаемый на глубоководный БНПА, включающий в себя фото- и видеокамеры, источники света и систему масштабирования;

• Разработан и апробирован метод автоматизированного измерения объектов на видеоизображениях с помощью системы лазерных указателей, использующий алгоритмы компьютерного зрения и учитывающий перспективные искажения изображения;

• Разработан метод оценки неопределённости измерений объектов на изображении, основанный на анализе разброса измерений расстояния между случайно выбранными точками поверхности дна в пределах содержащей их последовательности кадров;

• Разработана и апробирована методика комплексирования видео и гидролокационных изображений, основанная на построении панорамного видеоизображения и сопоставления его с временной разверткой гидролокационных данных.

Научная и практическая значимость работы заключается в следующем:

• Разработанный автором программно-аппаратный фототелевизионный комплекс для подводных визуальных наблюдений позволяет проводить высокоразрешающую фото- и видеосъемку поверхности дна и подводных объектов в глубоководных районах Мирового океана;

• Разработанный автором оригинальный метод измерений объектов в кадре, основанный на использовании системы лазерных указателей с последующей коррекцией искажений, позволяет автоматизировать процесс измерения донной фауны и прочих объектов с погрешностью в единицы миллиметров на откорректированном видеоизображении;

• Разработанный автором метод комплексирования видео- и гидролокационных изображений позволяет представлять эти изображения в одинаковом формате и масштабе и накладывать их одно на другое, что повышает оперативность и точность (т.е. эффективность) взаимной интерпретации этих изображений;

• С помощью разработанного и созданного автором фототелевизионного комплекса для визуальных наблюдений поверхности дна и подводных объектов в составе БНПА «Видеомодуль» получен уникальный массив данных о составе и распределении донных биологических сообществ в различных районах Российского Арктического региона, а также новейшие данные о состоянии ЯРОО и РАО, захороненных в Новоземельской впадине и заливах Новой Земли.

Достоверность научных результатов обеспечивается: (1) апробацией программно-аппаратного комплекса и методик работы в морских экспедициях в процессе исследований поверхности дна, донных животных и подводных техногенных объектов; (2) тестированием работы алгоритмов на различных выборках фото- и видеоданных, полученных в ходе морских экспедиций в различных районах Мирового океана; (3) статистическим анализом оценок неопределённости измерений по материалам видеоданных.

Личный вклад автора заключается в:

• разработке, изготовлении и испытаниях программно-аппаратного комплекса для визуальных наблюдений поверхности дна;

• разработке метода измерений объектов на поверхности дна с использованием системы лазерных указателей и алгоритмов компьютерного зрения;

• разработке метода оценки неопределённости измерений по материалам видеосъемки;

• разработке метода комплексирования гидролокационных и видео данных;

• подготовке полученных результатов к публикации в ведущих российских научных журналах, представлении их на международных конференциях.

Апробация диссертационной работы. Результаты настоящей работы докладывались на международных конференциях «Методы и средства океанологических исследований» (МСОИ 2019, 2021, 2023 гг.) в Институте океанологии, г. Москва; на конференции «Комплексные исследования Мирового океана» в 2019 г., г. Севастополь; на конференции

«Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики» в 2020 г., Санкт-Петербург; на конференции «Моря России: Вызовы отечественной науки» в 2022 г., г. Севастополь, на конференции «Комплексные исследования Мирового океана» в 2024 г., г. Владивосток.

Публикации по теме диссертации. По теме диссертации опубликовано 18 работ, в том числе 5 статей в рецензируемых журналах из списка ВАК, 11 тезисов докладов на конференциях, 1 свидетельство на программу для электронных вычислительных машин, 1 заявка на патент полезной модели.

Статьи, опубликованные в изданиях перечня ВАК:

1. Анисимов И. М., Тронза С. Н. Программное комплексирование данных синхронной видеосъемки и гидролокационного обзора поверхности дна // Океанология. 2021. Т. 61. № 3. С. 479-490. Б01: 10.31857/80030157421030023

2. Анисимов И. М., Залота А. К., Лесин А. В., Муравья В. О. Особенности исследования биологических и техногенных объектов с использованием глубоководных буксируемых аппаратов // Океанология. 2023. Т. 63. № 5. С. 840-852. Б01: 10.31857/80030157423050027

3. Римский-Корсаков Н. А., Флинт М.В., Поярков С.Г., Анисимов И. М., Белевитнев Я.И., Пронин А. А., Тронза С. Н. Развитие технологии комплексных инструментальных подводных наблюдений применительно к экосистемам Российской Арктики // Океанология. 2019. Т. 59. № 4. С. 679-683. Б01: 10.31857/80030-1574594679-683

4. Римский-Корсаков Н. А., Флинт М. В., Казеннов А. Ю., Анисимов И. М., Поярков С. Г., Пронин А. А., Тронза С.Н. Результаты исследования объектов, представляющих экологическую угрозу, в заливе Абросимова (Новая Земля, Карское море) // Океанология. 2020. Т. 60. № 5. С. 720-728. Б01: 10.31857/80030157420050214

5. Римский-Корсаков Н. А., Казеннов А. Ю., Кикнадзе О.Е., Пронин А.А., Анисимов И. М., Лесин А. В., Муравья В. О. Исследование объектов, представляющих экологическую угрозу, в заливе Цивольки (Новая Земля, Карское море) // Океанологические Исследования. 2023. Т. 51. № 3. С. 73-83. Б01: 10.29006/1564-2291.ГОЯ-2023.51(3).3

Тезисы докладов на конференциях:

6. Пронин А. А., Римский-Корсаков Н. А., Анисимов И. М., Белевитнев Я. И., Тронза С. Н., Лесин А. В. Исследования в районах подводной разгрузки газообразных углеводородов в море Лаптевых с помощью буксируемого подводного аппарата "Видеомодуль" // Современные методы и средства океанологических исследований (МСОИ-2019): Материалы XVI Всероссийской научно-технической конференции,

Москва, 15-17 мая 2019 года. Том II. Москва: Издательский дом Академии имени Н.Е. Жуковского, 2019. С. 178-181.

7. Анисимов И. М., Белевитнев Я. И. Оценка фотометрических и электрических характеристик источников искусственного заливающего света для глубоководных визуальных наблюдений // Современные методы и средства океанологических исследований (МСОИ-2019): Материалы XVI Всероссийской научно-технической конференции, Москва, 15-17 мая 2019 года. Том II. Москва: Издательский дом Академии имени Н.Е. Жуковского, 2019. С. 136-140.

8. Белевитнев Я. И., Анисимов И. М., Лесин А. В. Методические особенности исследования метана в акваториях // Современные методы и средства океанологических исследований (МСОИ-2019): Материалы XVI Всероссийской научно-технической конференции, Москва, 15-17 мая 2019 года. Том II. Москва: Издательский дом Академии имени Н.Е. Жуковского, 2019. С. 132-134.

9. Анисимов И. М., Тронза С. Н. Синхронная гидролокационная и видеосъемка при подводных исследованиях // Современные методы и средства океанологических исследований (МСОИ-2019): Материалы XVI Всероссийской научно-технической конференции, Москва, 15-17 мая 2019 года. Том II. - Москва: Издательский дом Академии имени Н.Е. Жуковского, 2019. С. 140-142. - EDN IBHDYO.

10. Анисимов И. М., Белевитнев Я. И., Краснова В. В., Кузьмин В. Ю., Марин В. М. Система панорамного видеонаблюдения для подводных визуальных исследований // Комплексные исследования Мирового океана: Материалы IV Всероссийской научной конференции молодых ученых, Севастополь, 22-26 апреля 2019 года. Севастополь: Морской гидрофизический институт РАН, 2019. С. 349-350.

11. Анисимов, И. М., Римский-Корсаков Н. А., Тронза С. Н. Комплексирование гидроакустической и видео информации // Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики: труды XV Всероссийской конференции, Санкт-Петербург, 21-25 сентября 2020 года. - Санкт-Петербург: Б. и., 2020. С. 316-318.

12. Анисимов И. М., Муравья В. О., Тронза С. Н. Применение метода комплексирования гидролокационных и видео данных в исследованиях подводных потенциально опасных объектов в Карском море и заливах Новой Земли // Современные методы и средства океанологических исследований (МСОИ-2021): Материалы XVII Всероссийской научно-технической конференции, Москва, 18-20 мая 2021 года. -Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН. Том 2. Москва: ИО РАН, 2021. С. 91-94.

13. Анисимов И. М., Лесин А. В., Муравья В. О., С. Н. Тронза Построение трехмерных моделей затопленных объектов по данным подводной фото и видео съемки //

Комплексные исследования Мирового океана: Материалы VI Всероссийской научной конференции молодых ученых, Москва, 18-24 апреля 2021 года. Москва: Институт океанологии им. П.П. Ширшова Российской академии наук, 2021. С. 524-525.

14. Муравья В. О., Анисимов И. М., Н. А. Римский-Корсаков Повышение точности построения 3Б-моделей затопленных объектов в Карском море с помощью калибровки видеокамеры // Моря России: Вызовы отечественной науки : Тезисы докладов Всероссийской научной конференции, Севастополь, 26-30 сентября 2022 года. Севастополь: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Федеральный исследовательский центр "Морской гидрофизический институт РАН", 2022. С. 231-232.

15. Удалов А. А., Анисимов И. М., Муравья В. О., Лесин А. В., Кузьмин В. Ю., Залота А. К., Чикина М. В. Исследования донной фауны в 89 рейсе НИС "Академик Мстислав Келдыш" с использованием БНПА "Видеомодуль" // Современные методы и средства океанологических исследований (МСОИ-2023): Материалы XVIII международной научно-технической конференции в 2-х томах, Москва, 23-25 мая 2023 года / Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН. Том 1. Москва: ИО РАН, 2023. С. 155-158.

16. Анисимов И. М. Система панорамного видеонаблюдения для подводных визуальных исследований // Комплексные исследования Мирового океана: Материалы VIII Всероссийской научной конференции молодых ученых, Владивосток, 13-17 мая 2024 года. Владивосток: ЦКП «Приморский океанариум», 2024. С. 609-610.

Патент:

17. Подводная оптическая система визуального наблюдения / Анисимов И.М. Заявка № 2024109629/20.

Свидетельство на программу для электронных вычислительных машин:

18. Свидетельство Российской Федерации № 2024617580 о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программа для регистрации показаний датчиков буксируемого аппарата» / Анисимов И.М. Заявитель и правообладатель: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт океанологии им. П.П.Ширшова Российской академии наук // Дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ 03 апреля 2023 г.

Благодарности. Автор выражает глубокую благодарность своему научному руководителю, д.т.н. Н. А. Римскому-Корсакову. Автор благодарит коллектив Лаборатории гидролокации дна ИО РАН, в особенности Пронина А. А., Белевитнева Я.

И., Муравья В. О., Лесина А. В., |Лежнина В. А.| за ценные научные консультации,

плодотворное сотрудничество и неоценимую поддержку. Автор выражает глубокую благодарность академику М. В. Флинту, а также С. Г. Пояркову, Я. В. Щегловой за помощь в морских экспериментальных исследованиях, результаты которых легли в основу данной работы. Автор выражает благодарность экипажу НИС «Академик Мстислав Келдыш» и лично капитану Ю. Н. Горбачу. Автор благодарит коллектив Лаборатории экологии прибрежных и донных сообществ ИО РАН, в особенности к.б.н. А. К. Залота, к.б.н. А. А. Удалова за плодотворное сотрудничество и неоценимый вклад в развитие совместных исследований. Автор выражает благодарность зав. Лабораторией оптики океана ИО РАН, к.ф.-м.н. Д. И. Глуховцу за внимательное прочтение и оценку диссертации, а также за ценные рекомендации и замечания. Автор выражает глубокую признательность к.г.-м.н. Н. В. Политовой за помощь и рекомендации в подготовке диссертации. Автор сердечно благодарит свою супругу к.б.н. Лифанчук А. В. за огромную поддержку в ходе написания диссертации.

Объем и структура работы. Работа изложена на 132 страницах, содержит 62 рисунка, 10 таблиц и 42 формулы. Список литературы насчитывает 91 наименование.

Во Введении представлена общая характеристика работы, краткий обзор состояния проблемы; обоснована актуальность темы диссертации; сформулирована основная цель исследования, изложены поставленные задачи. Представлены основные положения, выносимые на защиту, научная и практическая значимость работы, обозначен личный вклад автора.

В Главе 1 проанализированы существующие типы систем подводного видения и их реализации в составе буксируемых аппаратов, а также методы и средства обработки получаемых данных, с целью их параметризации и проведения количественных оценок. Проведен анализ существующих отечественных и зарубежных аппаратурных комплексов. Обоснована необходимость разработки похожего комплекса с оптимизированными характеристиками составляющих его устройств, а также необходимость разработки вычислительно недорогих алгоритмов, позволяющих производить параметризацию получаемых данных.

Глава 2 посвящена описанию разработки фототелевизионного комплекса в составе буксируемого аппарата «Видеомодоуль». Приведены подробные характеристики фото- и видеокамеры, используемых источников освещения и вспомогательных систем. Приведено описание программного обеспечения, разработанного автором, предназначенного для регистрации данных, поступающих с различных датчиков аппарата и их синхронизации с фотоизображениями и видеозаписями. Подробно изложена

методика проведения исследований биологических и техногенных объектов. Приведено описание массива данных, полученных в ходе морских экспедиций с участием автора, выделены наиболее значимые результаты натурных исследований, выполненных с использованием БНПА «Видеомодуль».

Глава 3 посвящена исследованию величины неопределённости измерений, достижимой с помощью видеосистемы аппарата. Приведено подробное описание технологии измерения объектов на поверхности дна с помощью масштабирующих лазерных отметок на поверхности дна. Для минимизации величины неопределённости измерений предложен метод, основанный на аппроксимации некоторых участков поверхности дна плоскостью и коррекции перспективных искажений в кадре. Отдельно исследована возможность такой аппроксимации и влияние её на результирующую неопределённость. Предложена методика оценки неопределённости, основанная на анализе натурных данных при неизвестных истинных величинах исследуемых объектов. Продемонстрированы статистически значимые различия между величинами неопределённости до и после применения алгоритма коррекции перспективы. Отмечена возможность автоматизации метода коррекции.

Глава 4 посвящена комплексированию данных, получаемых с помощью фототелевизионного комплекса и ГБО в составе аппарата. Предложен алгоритм составления панорамного видеоизображения на базе видеоряда и объединения видео- и гидролокационных изображений с целью взаимного дополнения и интерпретации информации, полученной с помощью этих двух систем. Представлены результаты работы алгоритма и обоснована эффективность представления видео- и гидролокационных изображений в виде комплексного изображения.

В приложении 1 приведено описания программного обеспечения Ocean Record, разработанного автором и предназначенного для регистрации показаний датчиков аппарата.

В приложении 2 приведены аббревиатуры и сокращения, используемые в тексте.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ ГЛУБОКОВОДНЫХ ВИЗУАЛЬНЫХ НАБЛЮДЕНИЙ ПОВЕРХНОСТИ ДНА И ПОДВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ

1.1. Актуальные проблемы исследований поверхности морского дна

Поверхность морского дна представляет собой сложную совокупность форм рельефа с различными морфологическими характеристиками, определяемыми геологическим строением, составом донного грунта, пространственным распределением глубин и генеральных уклонов дна. Микрорельеф формируется как локальной структурой и составом донного грунта, так и присутствием на дне прикрепленных и подвижных форм жизни. Во многих акваториях поверхность дна подвергается антропогенному воздействию, а также является ареной взаимодействия техногенных объектов и природных форм. Комплексное исследование всех перечисленных объектов возможно только с применением систем подводного видения, подкрепленных данными эхолотных промеров, гидролокации и акустического профилирования. При этом для исследования каждого класса объектов требуется свой набор инструментов и параметров. Далее будут подробно рассмотрены два типа объектов (природные и техногенные), и особенности, связанные с их исследованиями.

1.1.1. Проблемы исследования природных океанологических объектов

При проведении биологических, геоморфологических и литологических исследований в шельфовой прибрежной зоне на глубинах до 40 метров используются классические методы отбора проб грунта и бентоса с борта судна или посредством проведения водолазных работ. На больших глубинах отбор количественных проб производится дночерпателями, бокскорерами, трубками типа Неймисто и т.д. Эти орудия лова ограничены небольшой площадью покрытия и малой уловистостью подвижных форм. Относительно количественные сборы материала возможны при помощи разнообразных моделей тралов. Однако остаётся проблематичным точный подсчет пройденной территории, и неясна уловистость таких орудий. Все эти классические методы отбора проб имеют малую силу в выявлении мозаичности и масштабном синтезе распределения организмов относительно донной топографии [6]. Использование разнообразных подводных аппаратов позволяет в той или иной мере восполнить этот пробел и соотнести количественные и качественные биологические данные с физико-географическими особенностями изучаемого района.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Анисимов Иван Михайлович, 2024 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Римский-Корсаков Н.А., Флинт М.В., Казеннов А.Ю., Анисимов И.М., Поярков С.Г., Пронин А.А., Тронза С.Н. Результаты исследования объектов, представляющих экологическую угрозу, в заливе Абросимова (Новая Земля, Карское море) // Океанология. 2020. Т. 60. № 5. C. 720-728.

2. Римский-Корсаков Н.А., Книвель Н.Я., Казеннов А.Ю., Кикнадзе О.Е., Басин А.Б., Пронин А.А. Радиационно опасные объекты в Российской Арктике (85 -ый рейс научно-исследовательского судна "Академик Мстислав Келдыш" в Карское море) // Океанология. 2022. Т. 62. № 3. C. 495-498.

3. Флинт М.В., Поярков С.Г. Комплексные исследования экосистемы Карского моря (128-й рейс научно-исследовательского судна «Профессор Штокман») // Океанология. 2015. Т. 55. № 4. C. 723-726.

4. Флинт М.В., Поярков С.Г., Римский-Корсаков Н.А. Экосистемы Российской Арктики-2015 (63-й рейс научно-исследовательского судна «Академик Мстислав Келдыш») // Океанология. 2016. Т. 56. № 3. C. 499-501.

5. Поярков С.Г., Римский-Корсаков Н.А., Флинт М.В. Технические аспекты исследований окружающей среды в зпадной части Карского моря // Океанологические Исследования. 2017. Т. 45. № 1. C. 171-186.

6. Eleftheriou A.,ed. Methods for the study of marine benthos. Fourth edition. Chichester, West Sussex, UK: Wiley-Blackwell, 2013. 477 p.

7. ГНОМ — телеуправляемый подводный аппарат. URL: https://gnomrov.ru/ (дата обращения: 11.09.2022).

8. Постановление Правительства РФ от 21.02.2002 №124 «О декларировании безопасности подводных потенциально опасных объектов, находящихся во внутренних водах и территориальном море Российской Федерации».

9. Сивинцев Ю.В., Вакуловский С.М., Васильев А.П. Техногенные радионуклиды в морях, омывающих Россию : Радиоэкологические последствия удаления радиоактивных отходов в арктические и дальневосточные моря («Белая книга-2000»). ИздАТ. Москва, 2005. 624 с.

10. Казеннов А.Ю., Нерсесов Б.А., Римский-Корсаков Н.А. Экспедиционные исследования экологии морей Российской Арктики. «Аналитический центр» Минобрнауки России. Москва, 2018. 307 с.

11. Копелевич О.В. Использование видимого излучения при освоении и исследовании морей и океанов // Светотехника. 2017. № 2. C. 13-22.

12. Долин Л.С., Левин И.М. Справочник по теории подводного видения. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1991. 232 с.

13. Jaffe J.S. Computer modeling and the design of optimal underwater imaging systems // IEEE Journal of Oceanic Engineering. 1990. Vol. 15. No. 2. P. 101-111.

14. Sathya R., Bharathi M., Dhivyasri G. Underwater image enhancement by dark channel prior // 2015 2nd International Conference on Electronics and Communication Systems (ICECS) 2015 2nd International Conference on Electronics and Communication Systems (ICECS). 2015. P. 1119-1123.

15. Akkaynak D., Treibitz T. Sea-Thru: A Method for Removing Water From Underwater Images // 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Long Beach, CA, USA: IEEE, 2019. Sea-Thru. P. 1682-1691.

16. Schettini R., Corchs S. Underwater Image Processing: State of the Art of Restoration and Image Enhancement Methods // EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. 2010. Vol. 2010. Underwater Image Processing. No. 1. P. 746052.

17. Slama C.C. Manual of Photogrammetry. American Society of Photogrammetry. Falls Church, Virginia: American Society of Photogrammetry, 1980.

18. Клетте Р. Компьютерное зрение. Теория и алгоритмы. Москва: ДМК Пресс, 2019. 506 с.

19. Menna F., Nocerino E., Fassi F., Remondino F. Geometric and Optic Characterization of a Hemispherical Dome Port for Underwater Photogrammetry // Sensors. 2016. Vol. 16. P. 48.

20. Shortis M. Calibration techniques for accurate measurements by underwater camera systems // Sensors (Switzerland). 2015. Vol. 15. No 12. P. 30810-30827.

21. Yau T., Gong M., Yang Y.-H. Underwater Camera Calibration Using Wavelength Triangulation / journalAbbreviation: Proceedings / CVPR, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2013. 2499 p.

22. Mariani P., Quincoces I., Haugholt K., Chardard Y., Visser A., Yates C., Piccinno G., Reali G., Risholm P., Thielemann J. Range-Gated Imaging System for Underwater Monitoring in Ocean Environment // Sustainability. 2018. Vol. 11. No. 1. P. 162.

23. Palomer A., Ridao P., Forest J., Ribas D. Underwater Laser Scanner: Ray-Based Model and Calibration // IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. 2019. Vol. 24. Underwater Laser Scanner. No 5. P. 1986-1997.

24. Poissonnet C. High definition video systems for underwater inspection // OCEANS 2010 MTS/IEEE SEATTLE. 2010. P. 1-8.

25. Стопцов Н.А., Груздев М.А. Средства подводного освещения. Ленинград: Судостроение, 1985. 200 с.

26. Sheehan E.V., Vaz S., Pettifer E., Foster N.L., Nancollas S.J., Cousens S., Holmes L., Facq J.-V., Germain G., Attrill M.J. An experimental comparison of three towed underwater video systems using species metrics, benthic impact and performance // Methods in Ecology and Evolution. 2016. Vol. 7. No. 7. P. 843-852.

27. Tyler P.A. Ecosystems of the Deep Oceans. Elsevier, 2003. 581 p.

28. Jones D., Bett B., Wynn R., Masson D. The use of towed camera platforms in deep-water science // Underwater Technology. 2009. Vol. 28. No. 2. P. 41-50.

29. Александров Ю.И. Подводные технологии и средства освоения Мирового океана. Москва: Оружие и технологии, 2011. 779 с.

30. Fornari D.J., Group W.T. A new deep-sea towed digital camera and multi-rock coring system // Eos, Transactions American Geophysical Union. 2003. Vol. 84. No. 8. P. 6973.

31. Chezar H., Lee J. A new look at deep-sea video // Deep Sea Research Part A. Oceanographic Research Papers. 1985. Vol. 32. No. 11. P. 1429-1436.

32. Hill P. Designing a Deep-Towed Camera Vehicle Using Single Conductor Cable // Sea Technology. 2009. Vol. 50. P. 49-51.

33. Clark M.R., Consalvey M., Rowden A.A. Biological Sampling in the Deep Sea / Google-Books-ID: YN9mCgAAQBAJ. John Wiley & Sons, 2016. 495 p.

34. Неевин И.А., Буданов Л.М., Сергеев А.Ю., Рябчук Д.В., Жамойда В.А., Дронь О.В. Геолого-геофизические методы как источник базовой информации для последующих биологических исследований и картирования подводных ландшафтов // Региональная экология. 2015. № 4 (39). C. 5-24.

35. Phillips J.D., Driscoll A.H., Peal K.R., Marquet W.M., Owen D M. A new undersea geological survey tool: ANGUS // Deep Sea Research Part A. Oceanographic Research Papers. 1979. Vol. 26. A new undersea geological survey tool. No. 2. P. 211-225.

36. Coleman D.F., Newman J.B., Ballard R.D. Design and implementation of advanced underwater imaging systems for deep sea marine archaeological surveys // OCEANS 2000 MTS/IEEE Conference and Exhibition. Conference Proceedings (Cat. No.00CH37158). 2000. Vol. 1. P. 661-665.

37. Зенкевич Н.Л. Фотокамеры для съёмки дна на больших глубинах // Тр. Института океанологии АН СССР. 1960. Т. XLIV. C. 66-80.

38. Римский-Корсаков Н.А., Тронза С.Н., Анисимов И.М. Развитие гидролокационных технологий глубоководных исследований рельефа дна и подводных объектов // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2019. № 9. C. 85-90.

39. Durden J.M., Schoening T., Althaus F., Friedman A., Garcia R., Glover A.G., Greinert J., Stout N.J., Jones D.O.B., Jordt A., Kaeli J.W., Koser K., Kuhnz L.A., Lindsay D., Morris

K.J., Nattkemper T.W., Osterloff J., Ruhl H.A., Singh H., Tran M., Bett B.J. Perspectives in visual imaging for marine biology and ecology: From acquisition to understanding // Oceanography and Marine Biology: An Annual Review. 2016. Vol. 54. Perspectives in visual imaging for marine biology and ecology. P. 1-72.

40. Purser A., Marcon Y., Dreutter S., Hoge U., Sablotny B., Hehemann L., Lemburg J., Dorschel B., Biebow H., Boetius A. Ocean floor observation and bathymetry system (OFOBS): A new towed camera/sonar system for deep-sea habitat surveys // IEEE Journal of Oceanic Engineering. 2019. Vol. 44. Ocean floor observation and bathymetry system (OFOBS). No. 1. P. 87-99.

41. Howland J., Gallager S., Singh H., Girard A., Abrams L., Griner C., Taylor R., Vine N. Development of a Towed Survey System for Deployment by the Fishing Industry // OCEANS 2006 OCEANS 2006. 2006. P. 1-5.

42. Sherlock M., Marouchos A., Williams A., Tyndall A. A vessel towed platform for deepwater high resolution benthic imaging // OCEANS 2016 - Shanghai. 2016. P. 1-6.

43. TowCam - MISO Facility. URL: https://www2.whoi.edu/site/miso/miso-instrumentation/towcam (дата обращения: 21.04.2024).

44. Патент №106965 U1 Российская Федерация, МПК G01V 11/00. Технологический Комплекс «Абиссаль-3» Для морских глубоководных геологоразведочных работ: № 2011101171/28: заявл. 13.01.2011: опубл. 27.07.2011 / Тарасенко А.А., Логойда И.Р., Амелин В.В., Мусатова М.М., Котов И.Н., Губанов Ю.Н., Родичев А.П; заявитель Федеральное агентство по недропользованию (Роснедра)

45. Патент №269922 С1 Российская Федерация, МПК G01V 11/00. Буксируемое устройство для картографирования объектов морского дна и их визуальной заверки: № 2018107582: заявл. 01.03.2018: опубл. 14.02.2019 / Шабалин Н.В., Корост Д.В., Чава В.А., Назаренко С.А., Сухов С.В., Кириченко Е.А., Интс Г.А., Егоров А.А.; заявитель Общество с ограниченной ответственностью "Центр морских исследований МГУ имени М.В. Ломоносова"

46. Как компания, созданная учеными МГУ, стала лидером по комплексным исследованиям арктических морей. URL: https://sdelanounas.ru/blogs/140550/ (дата обращения: 13.04.2024).

47. Пронин A.A., Колючкина Г.А., Белевитнев Я.И., Семин В.Л., Симакова У.В., Любимов И.В., Симаков М.И., Тимофеев В.А., Шабалин Н.В. Опыт применения глубоководной буксируемой видеоплатформы для изученияподводных ландшафтов узкого шельфа и континентального склона северо-восточной части Черного моря // Труды XI Международной научно-практической конференции, Москва, 24-28 октября 2022 года Морские исследования и образование (MARESEDU)-2022. Москва: Тверь: Общество с ограниченной ответственностью «ПолиПРЕСС», 2022. Т. I (IV). C. 72-75.

48. Udalov A.A., Anisimov I.M., Muravya V.O., Lesin A.V., Kuzmin V.Yu., Zalota A.K., Chikina M.V. Differences in Megabenthos Communities in the Eastern and Western Parts of the Kara Sea Based on Video Observations // Oceanology. 2024. Vol. 64. No. 2. P. 288-299.

49. Римский-Корсаков Н.А., Казеннов А.Ю., Кикнадзе О.Е., Пронин А.А., Анисимов И.М., Лесин А.В., Муравья В.О. Исследование объектов, представляющих экологическую угрозу, в заливе Цивольки (Новая Земля, Карское море) // Океанологические Исследования. 2023. Т. 51. № 3. C. 73-83.

50. Shortis MR., Seager J.W., Williams A., Barker B.A., Sherlock M. Using Stereo-Video for Deep Water Benthic Habitat Surveys // Marine Technology Society Journal. 2008. Vol. 42. No. 4. P. 28-37.

51. Harvey E., Shortis M., Stadler M., Cappo M. A Comparison of the Accuracy and Precision of Measurements from Single and Stereo-Video Systems // Marine Technology Society Journal. 2002. Vol. 36. No. 2. P. 38-49.

52. Istenic K., Gracias N., Arnaubec A., Escartin J., Garcia R. Automatic scale estimation of structure from motion based 3D models using laser scalers in underwater scenarios // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2020. Vol. 159. P. 13-25.

53. Burns J.H.R., Delparte D., Gates R.D., Takabayashi M. Integrating structure-from-motion photogrammetry with geospatial software as a novel technique for quantifying 3D ecological characteristics of coral reefs // PeerJ. 2015. Vol. 3. P. e1077.

54. Pilgrim D.A., Parry D.M., Jones M.B., Kendall M.A. ROV Image Scaling with Laser Spot Patterns // Underwater Technology. 2000. Vol. 24. No. 3. P. 93-103.

55. Dunlop K.M., Kuhnz L.A., Ruhl H.A., Huffard C.L., Caress D.W., Henthorn R.G., Hobson B.W., McGill P., Smith K.L. Jr An evaluation of deep-sea benthic megafauna length measurements obtained with laser and stereo camera methods // Deep-Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers. 2015. Vol. 96. P. 38-48.

56. Rizzo A.A., Welsh S.A., Thompson P.A. A Paired-Laser Photogrammetric Method for In Situ Length Measurement of Benthic Fishes // North American Journal of Fisheries Management. 2017. Vol. 37. No. 1. P. 16-22.

57. Zalota A.K., Zimina O.L., Spiridonov V.A. Combining data from different sampling methods to study the development of an alien crab Chionoecetes opilio invasion in the remote and pristine Arctic Kara Sea // PeerJ. 2019. Vol. 7. P. e7952.

58. Baranov B., Galkin S., Vedenin A., Dozorova K., Gebruk A., Flint M. Methane seeps on the outer shelf of the Laptev Sea: characteristic features, structural control, and benthic fauna // Geo-Marine Letters. 2020. Vol. 40. Methane seeps on the outer shelf of the Laptev Sea. No. 4. P. 541-557.

59. Wakefield W.W., Genin A. The use of a Canadian (perspective) grid in deep-sea photography // Deep Sea Research Part A. Oceanographic Research Papers. 1987. Vol. 34. No. 3. P. 469-478.

60. Hartley R., Zisserman A. Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge University Press, 2003. 676 p.

61. Бобков В.А., Кудряшов А.П. Пространственная реконструкция объектов в динамической сцене по видеопотоку // Подводные исследования и робототехника. 2020. № 3 (33).

62. Rong W., Li Z., Zhang W., Sun L. An improved Canny edge detection algorithm // 2014 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation 2014 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation. 2014. P. 577-582.

63. Ghahremani M., Liu Y., Tiddeman B. FFD: Fast Feature Detector // IEEE Transactions on Image Processing. 2021. Vol. 30. FFD. P. 1153-1168.

64. Lowe D.G. Object recognition from local scale-invariant features // Proceedings of the Seventh IEEE International Conference on Computer Vision Proceedings of the Seventh IEEE International Conference on Computer Vision. Kerkyra, Greece: IEEE, 1999. Vol. 2. P. 11501157

65. Rublee E., Rabaud V., Konolige K., Bradski G. ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF // 2011 International Conference on Computer Vision 2011 International Conference on Computer Vision. 2011. ORB. P. 2564-2571.

66. Fischler M.A., Bolles R.C. Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography // Communications of the ACM. 1981. Vol. 24. Random sample consensus. No. 6. P. 381-395.

67. Пронин А.А. Методика сбора и представления материалов видеосъёмки поверхности дна с помощью необитаемого подводного буксируемого аппарата «Видеомодуль» // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2017. № 12-1. C. 142-147.

68. Римский-Корсаков Н.А., Флинт М.В., Поярков С.Г., Анисимов И.М., Белевитнев Я.И., Пронин А.А., Тронза С.Н. Развитие технологии комплексных инструментальных подводных наблюдений применительно к экосистемам Российской Арктики // Океанология. 2019. Т. 59. № 4. C. 679-683.

69. Nyquist H. Certain Topics in Telegraph Transmission Theory // Transactions of the American Institute of Electrical Engineers. 1928. Vol. 47. No. 2. P. 617-644.

70. Leckler F., Ardhuin F., Peureux C., Benetazzo A., Bergamasco F., Dulov V. Analysis and Interpretation of Frequency-Wavenumber Spectra of Young Wind Waves // Journal of Physical Oceanography. 2015. Vol. 45. No. 10. P. 2484-2496.

71. Веденин А.А., Галкин С.В. Исследования континентального склона м. Лаптевых с использованием БНПА «Видеомодуль». 2019. C. 276-279.

72. Lavest J.M., Rives G., Laprest J.T. Dry camera calibration for underwater applications // Machine Vision and Applications. 2003. Vol. 13. No. 5-6. P. 245-253.

73. Sedlazeck A., Koch R. Perspective and Non-perspective Camera Models in Underwater Imaging - Overview and Error Analysis // Outdoor and Large-Scale Real-World Scene Analysis : Lecture Notes in Computer Science/ eds. F. Dellaert, J.-M. Frahm, M. Pollefeys, L. Leal-Taixe, B. Rosenhahn. Berlin, Heidelberg: Springer, 2012. P. 212-242.

74. Agrawal A., Ramalingam S., Taguchi Y., Chari V. A theory of multi-layer flat refractive geometry // 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Providence, RI: IEEE, 2012. P. 3346-3353.

75. Zhang Z. A flexible new technique for camera calibration // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2000. Vol. 22. No. 11. P. 1330-1334.

76. Agisoft Metashape. URL: https://www.agisoft.com/ (дата обращения: 18.01.2021).

77. Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer Science&Business Media. Springer Science & Business Media, 2010.

78. Tan S., Dale J., Anderson A., Johnston A. Inverse perspective mapping and optic flow: A calibration method and a quantitative analysis // Image and Vision Computing. 2006. Vol. 24. Inverse perspective mapping and optic flow. No. 2. P. 153-165.

79. Mallot H., Bulthoff H., Little J.J., Bohrer S. Inverse Perspective Mapping Simplifies Optical Flow Computation and Obstacle Detection // Biological cybernetics. 1991. Vol. 64. P. 177-85.

80. Zhang D., Fang B., Yang W., Luo X., Tang Y. Robust inverse perspective mapping based on vanishing point // Proceedings 2014 IEEE International Conference on Security, Pattern Analysis, and Cybernetics, SPAC 2014. 2014. P. 458-463.

81. Tsai R., Huang T., Zhu W.-L. Estimating three-dimensional motion parameters of a rigid planar patch, II: Singular value decomposition // IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing. 1982. Vol. 30. Estimating three-dimensional motion parameters of a rigid planar patch, II. No. 4. P. 525-534.

82. Bertozz M., Broggi A., Fascioli A. Stereo inverse perspective mapping: theory and applications // Image and Vision Computing. 1998. Vol. 16. Stereo inverse perspective mapping. No. 8. P. 585-590.

83. Анисимов И.М. повышение точности измерений объектов на поверхности дна по видеоизображениям с лазерной масштабной линейкой // Подводные исследования и робототехника. 2023. № 4 (46). C. 16-28.

84. Negahdaripour S., Horn B.K.P. A Direct Method for Locating the Focus of Expansion // Computer Vision, Graphics, and Image Processing. 1987. Vol. 46. No. 3. P. 303-326.

85. Kalal Z., Mikolajczyk K., Matas J. Forward-Backward Error: Automatic Detection of Tracking Failures // 2010 20th International Conference on Pattern Recognition 2010 20th International Conference on Pattern Recognition. 2010. Forward-Backward Error. P. 27562759.

86. Фирсов Ю.Г. Основы гидроакустики и использования гидрографических сонаров. Нестор-История. Санкт-Петербург: Нестор-История, 2010. 348 с.

87. Irani M., Anandan P., Hsu S. Mosaic based representations of video sequences and their applications // Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision. IEEE, 1995. P. 605-611.

88. Kopf J., Chen B., Szeliski R., Cohen M. Street slide: browsing street level imagery // ACM Transactions on Graphics. 2010. Vol. 29. Street slide. No. 4. P. 1-8.

89. Rav-Acha A., Engel G., Peleg S. Minimal Aspect Distortion (MAD) Mosaicing of Long Scenes // International Journal of Computer Vision. 2008. Vol. 78. No. 2-3. P. 187206.

90. Zheng E., Raguram R., Fite-Georgel P., Frahm J.-M. Efficient Generation of Multi-perspective Panoramas // 2011 International Conference on 3D Imaging, Modeling, Processing, Visualization and Transmission 2011 International Conference on 3D Imaging, Modeling, Processing, Visualization and Transmission (3DIMPVT). Hangzhou, TBD, China: IEEE, 2011. P. 86-92.

91. Никонов А.В., Давлетшин Р.В., Яковлева Н.И., Лазарев П.С. Фильтрация методом Савицкого-Голея спектральных характеристик чувствительности матричных фотоприемных устройств // Успехи прикладной физики. 2016. Т. 4. № 2. C. 198-205.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ПРОГРАММА ДЛЯ РЕГИСТРАЦИИ ПОКАЗАНИЙ ДАТЧИКОВ БНПА «ВИДЕОМОДУЛЬ»

Программа предназначена для сбора данных БНПА "Видеомодуль", но также может быть использована для записи в лог-файл данных навигации, эхолота и прочих подобных датчиков с выходом данных по COM-порту в виде строки формата NMEA.

Для корректной работы программы необходимо наличие следующих модулей языка программирования Python:

• python 3.7.9

• pyserial

• pillow

• requests

Опционально для компиляции программы в исполняемый файл (.exe):

• pyinstaller

Главное окно программы

В главном окне программы отображаются поступающие данные и производится контроль их записи в лог-файл, а также контроль создания субтитров к видео и подписей к фото, сохраняемым в процессе записи в ту же папку, что и лог-файл.

Функции кнопок:

• Settings - Открывает меню настроек.

• SRT - Генерация субтитров к записанным видео с IP-камеры на основе лог-файла*.

• Cam - Открывает панель управления IP-камерой*.

• Connect - Запускает считывание данных и их отображение в программе. Если какие-то данные поступают с ошибкой, на их месте высвечивается строка Data Missing.

• Start - Старт записи лог-файла и сканирования директории, куда записываются видео и фото. Если доступны данные навигации, в поле Track length производится подтсчет пройденного расстояния за время записи лог-файла. При появлении в директории видео файла начинается запись субтитров к нему. При появлении в директории фото, в его левый верхний угол ставится штамп с текущими данными. Остановка записи лог-файла и сканирования директории производится этой же кнопкой.

• Set zero depth - Установка нулевого значения глубины по датчику давления*.

• Reset track - Сброс значений Track length и Time elapsed. Кнопка работает только при остановленной записи лог-файла.

Меню Settings

-- t S«Uings - -i □ X

COM-ports settings

Port Rate Message

P Navigation COM13 «00 Gil

r Dept* COM4 9600 DBS

r* Altimeter COM1Q 57600 OBT

P Temper »turf COM 10 57ÍOO MTW-

f? Ship Sonar COM13 9600 "[der

9 Inclinometer COM3 9600

IP-camera settings

URl httpt//192 168.031 login idmir Password admin

Common

DyVireOPtATFORM.RK |

log frequency (tec) 1 UTC time f?

Apptyl С1ои|

COM-ports settings

В меню настроек Settings для каждого типа данных необходимо прописать порт, скорость и NMEA-идентификатор строки, из которой будут браться данные. Также возле каждого типа данных стоит чекбокс, который определяет, будет ли осуществляться сбор этих данных. В области Message прописывается идентификатор NMEA-строки, из которой будут браться данные.

Доступные типы данных:

• Navigation - данные навигации. Доступные значения Message: RMC, GGA, GLL

• Depth - глубина по датчику давления. Доступные значения Message: DBS, DBT

• Altimeter - отстояние от грунта. Доступные значения Message: DBS, DBT

• Temperature - температура воды. Доступные значения Message: MTW

• Ship Sonar - глубина по судовому эхолоту. Доступные значения Message: DBS, DBT

• Inclinometer - датчик положения аппарата*. Специализированный канал данных БНПА "Видеомодуль".

IP-camera settings

Настройки IP-камеры* : URL, логин, пароль.

Common

• Выбор папки записи определяет директорию, куда будет записываться лог-файл, а также видеозаписи и фотоснимки с IP-камеры. Если соединение с камерой установлено, изменение папки записи в программе автоматически изменяет папку записи в настройках камеры.

• Log frequency - период записи новой строки в лог-файл в секундах.

• UTC Time - если стоит галочка, отображается и записывается время в UTC. Если галочка не стоит - местное время. В обоих случаях берется время компьютера.

•

Настройки хранятся в файле "resources/settings.xml". Если файла не существует, он будет создан автоматически, однако папку "resources" удалять не следует, т.к. в этом случае программа не будет работать.

Панель управления камерой*

0 Camera Control Panel □ X

Disconnect camera R_ R 20230825 20230825 _090104_ 090241 20230825 20230825 _090238.avi 090640.avi

R 20230825 090640 20230825 091037.avi

Sync time R. R_ .20230825. 20230825 .091037. _091435_ .20230825. 20230825 _091435.avi _091833.avi

R 20230825 091833 20230825 092231.avi

Stop SD rec R_ 20230825. _092231_ 20230825 _092351.avi

Format SD

Download

Close

Все функции рассчитаны на работу с камерой Beward BD3670M. В области текста отображается список файлов, записанных на SD-карту камеры. Список обновляется при

нажатии кнопок записи, форматирования, а также при закрытии/открытии окна панели управления камерой.

• Connect camera - Проверка соединения с камерой. Если проверка успешна, активация функций других кнопок.

• Sync time - Синхронизация времени камеры и ПК.

• Start/Stop SD rec - Кнопка начала и остановки записи видео на SD-карту, установленную на камере.

• Format SD - Форматирование SD карты.

• Download - Скачивание видеофайлов с камеры (см. следующий раздел). Скачивание файлов

$ Camera Control Panel — □ X

Disconnect camera R_ R 20230825 20230825 .090104. 090241 .20230825, 20230825 _090238.avi 090640.avi л

R 20230825 090640 20230825 091037.avi

Sync time R_ R_ 20230825 20230825 _091D37_ _091435_ .20230825. .20230825. _091435.avi _091833.avi

R 20230825 091833 20230825 092231.avi

Start SD rec R_ 20230825 _092231_ .20230825. _092351.avi

Format SD

Cancel

Close

Down 1 oading R_20230325J»0104_2023Ш25_090233. avi

Для скачивания файлов необходимо нажать кнопку Download, после чего начнется загрузка файлов из списка в ту же папку, куда производилась запись лог-файла. Окно в этот момент станет неактивно, пока загрузка не завершится или не будет отменена пользователем.

* указанные функции работают только с оборудованием, установленном на БНПА "Видеомодуль": IP-камера Beward, датчик давления в контроллером OceanSense, датчик положения.

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СОКРАЩЕНИЙ

АМК - «Академик Мстислав Келдыш» АПЛ - атомная подводная лодка

БНПА - буксируемый необитаемый подводный аппарат

ГБО - гидролокатор бокового обзора

ИЗС - источник заливающего света

ИИС - импульсный источник света

ИТ - исчезающая точка

ЛГД - лаборатория гидролокации дна

МЛЭ - многолучевой эхолот

НИС - научно-исследовательское судно

НПА - необитаемый подводный аппарат

ОПП - обратное перспективное преобразование

ПО - программное обеспечение

ПОР - помеха обратного рассеяния

РАО - радиоактивные отходы

РО - реакторный отсек

ТВЛ - телевизионные линии

ТРО - твердые радиоактивные отходы

ФР - фокус расширения

ЭВМ - электронно-вычислительная машина

ЯР - ядерный реактор

ЯРОО - ядерно и радиационно опасные объекты

SfM - Structure from Motion

SIFT - Scale-Invariant Feature Transform