RU2144217C1

RU2144217C1 - Method for adaptive detection of objects and device which implements said method

Info

Publication number: RU2144217C1
Application number: RU96122141A
Authority: RU
Inventors: П.П. Архипов; А.Ф. Керемжанов
Original assignee: Архипов Павел Павлович; Керемжанов Акимжан Фазылжанович
Priority date: 1996-11-15
Filing date: 1996-11-15
Publication date: 2000-01-10

Abstract

FIELD: radio engineering. SUBSTANCE: device has input unit 1, optical unit 4, spectral filtration unit 7, operational unit 2, which is connected to emitter 5, and serial circuit of emission passing unit 6 and sensitive unit 8, which are located on optical line. In addition device has second emitter 9, which is directed to optical unit, third emitter 10, which is directed to central region of input unit, and driving unit 3, which is mechanically connected to optical unit, and is electrically connected to operational unit. In addition spectral filtration unit, which is located between light passing unit and sensitive unit, is electrically connected to operational unit. First emitter is directed through central regions of light passing unit, spectral filtration unit to center of sensitive unit. Second emitter is directed to peripheral region of optical unit. EFFECT: increased reliability and fidelity of adaptive detection of various objects. 6 cl, 6 dwg

Description

Изобретение относится к средствам поиска и обнаружения различных объектов по их оптическому, в том числе инфракрасному, излучению и может использоваться в системах определения направления, положения и других информативных характеристик при спасении, охране, дальнем поиске и распознавании. The invention relates to search and detection of various objects by their optical, including infrared, radiation and can be used in systems for determining the direction, position and other informative characteristics during rescue, protection, long-distance search and recognition.

Известен способ адаптивного обнаружения объектов по патенту Японии 4-80329 G 01 J 1/02,5/02,608 B 13/18,194, в котором исходное излучение разбивают на отдельные потоки различным рефлекторным отражением, преобразуют их в электрические сигналы, обрабатывают, обеспечивая обнаружение и индикацию направления на объект. Ограничением такого решения является отсутствие пространственного слежения, оценок геометрии, динамики, вероятностных характеристик и обнаружения по ним. A known method of adaptive detection of objects according to Japanese patent 4-80329 G 01 J 1 / 02,5 / 02,608 B 13 / 18,194, in which the initial radiation is divided into separate streams by various reflex reflection, they are converted into electrical signals, processed, providing detection and indication directions to the object. A limitation of this solution is the lack of spatial tracking, estimates of geometry, dynamics, probabilistic characteristics and detection from them.

Известен способ адаптивного обнаружения объектов по патенту PCT(WO) 94/17480 G 01 V9/04, в котором исходное излучение разбивают на отдельные потоки различным рефлекторным отражением, преобразуют их в электрические сигналы, обрабатывают, обеспечивая обнаружение и индикацию направления на объект. Ограничением такого решения является отсутствие пространственного слежения, оценок геометрии, динамики, вероятностных характеристик и обнаружения по ним. A known method of adaptive detection of objects according to the patent PCT (WO) 94/17480 G 01 V9 / 04, in which the initial radiation is divided into separate streams by different reflex reflection, they are converted into electrical signals, processed, providing detection and indication of direction to the object. A limitation of this solution is the lack of spatial tracking, estimates of geometry, dynamics, probabilistic characteristics and detection from them.

Известен способ адаптивного обнаружения объектов по авторскому свидетельству 1827551 G 01 J 5/00, в котором оптически формируют сигналы анализируемого излучения и последовательными электрическими аналоговыми преобразованиями определяют координаты направления, положение энергетического центра, диаметр пятна потока излучения. Ограничением такого решения является отсутствие амплитудного слежения, оценок динамики, вероятностных характеристик и обнаружения по ним. A known method of adaptive detection of objects according to copyright certificate 1827551 G 01 J 5/00, in which the signals of the analyzed radiation are optically generated and directional coordinates, the position of the energy center, and the diameter of the spot of the radiation flux are determined by sequential electrical analog transformations. A limitation of this solution is the lack of amplitude tracking, dynamics estimates, probabilistic characteristics and detection from them.

Известен способ адаптивного обнаружения объектов по научно-технической информации "Нулевой радиометр ИК диапазона" из журнала "Приборы и техника эксперимента", N 4, 1992 г., в котором исходное и вспомогательное излучения оптически формируют, спектрально фильтруют, преобразуют в электрические сигналы, сравнивают и изменяют в результате сравнения усиление преобразуемых электрических сигналов, причем вспомогательное излучение оптически формируют непрерывным нагревом и охлаждением, исходное или вспомогательное излучение попеременно; спектрально фильтруют, оптически рефлекторно формируют, преобразовывают в электрические сигналы. Этот способ выбран в качестве ближайшего аналога. Ограничением такого решения является отсутствие пространственного слежения, оценок геометрии, динамики, вероятностных характеристик и обнаружения по ним. A known method of adaptive detection of objects according to scientific and technical information "Zero Radiometer of the IR Range" from the journal "Instruments and Experimental Techniques", N 4, 1992, in which the initial and auxiliary radiation is optically generated, spectrally filtered, converted into electrical signals, compared and changing the gain of the converted electrical signals as a result of the comparison, wherein the auxiliary radiation is optically formed by continuous heating and cooling, the initial or auxiliary radiation is alternately; spectrally filtered, optically reflexively formed, converted into electrical signals. This method is selected as the closest analogue. A limitation of this solution is the lack of spatial tracking, estimates of geometry, dynamics, probabilistic characteristics and detection from them.

Известно устройство адаптивного обнаружения объектов по научно-технической информации "Нулевой радиометр ИК диапазона" из журнала "Приборы и техника эксперимента", N 4, 1992 г., содержащее входной блок, оптический блок, блок спектральной фильтрации, операционный блок и связанные с ним излучатель, расположенные по ходу оптического излучения блок пропускания излучения и сенсорный блок, причем между ним и блоком спектральной фильтрации расположен рефлекторный оптический блок. Это устройство выбрано в качестве ближайшего аналога. Отсутствие пространственного слежения и информативных оценок положения, геометрии, движения, амплитуды и вероятности для обнаружения различных объектов ограничивает возможности устройства. A device for adaptive detection of objects according to scientific and technical information "Zero Radiometer of the IR Range" from the journal "Instruments and Experimental Techniques", N 4, 1992, containing an input unit, an optical unit, a spectral filtering unit, an operation unit and an associated emitter located along the optical radiation unit transmittance radiation and the sensor unit, and between it and the spectral filtering unit is a reflex optical unit. This device is selected as the closest equivalent. The lack of spatial tracking and informative estimates of position, geometry, motion, amplitude and probability for the detection of various objects limits the capabilities of the device.

В основу изобретения поставлена задача усовершенствования способа адаптивного обнаружения объектов, в котором благодаря изменению приемов, операций, условий поиска и анализа исходных объектов обеспечивается получение следующего технического результата. Для различных условий применения при соответственно высоких требованиях к чувствительности и надежности обеспечивают не только нуль-компенсационное амплитудное слежение с электронной регулировкой чувствительности, но и существенно более эффективно адаптивно управляют рефлекторной оптической чувствительностью, учитывают спектральной фильтрацией и программной обработкой неизвестную, изменяющуюся излучательную способность объекта и потери поглощения пропускающей среды, обеспечивают адаптивное слежение за направлением и дальностью, представляют информативные данные (центральные области; оценки амплитуды, дальности, расстояния между объектами, вероятности скорости и ее изменений, направления движения) для обнаружения точечных и сводящихся к ним объектов, а также информативные данные (вышеперечисленные признаки точечных объектов; геометрические оценки ориентации, площади, связности, размеров, конфигурации; эквипотенциалей, градиенты, экстремумы многоградационных полей и сигналов; узлы сети и изменения траектории) обнаружения неточечных объектов. The basis of the invention is the task of improving the method of adaptive detection of objects, in which by changing the methods, operations, search conditions and analysis of the source objects, the following technical result is obtained. For various application conditions, with correspondingly high requirements for sensitivity and reliability, they provide not only zero-compensation amplitude tracking with electronic sensitivity control, but also much more efficiently adaptively control reflex optical sensitivity, take into account unknown, changing emissivity of the object and loss by spectral filtering and software processing absorbing transmission medium, provide adaptive tracking of direction and distance They represent informative data (central areas; estimates of the amplitude, range, distance between objects, the probability of speed and its changes, direction of movement) for detecting point and reducible objects, as well as informative data (the above signs of point objects; geometric orientation estimates, areas, connections, sizes, configurations; equipotentials, gradients, extrema of multi-gradation fields and signals; network nodes and path changes) detection of non-point objects.

В основу изобретения поставлена также задача усовершенствования устройства для осуществления способа адаптивного обнаружения объектов путем введения новых элементов и их связей, что обеспечивает получение следующего технического результата. Значительно повышается надежность амплитудного слежения за счет большего быстродействия (одновременное преобразование основного и вспомогательного излучений) и более совершенной рефлекторной оптико-электронной адаптации к направлению, дальности, излучающей способности и поглощению пропускающей средой. Совместно с усовершенствованием пространственно-амплитудного слежения в реальном времени адаптивного поиска выделяются, формируются для различных задач адаптивного обнаружения информативные оценки амплитуд, движения, положения, геометрии, вероятности точечных или сводящихся к ним, а также неточечных объектов. The basis of the invention is also the task of improving the device for implementing the method of adaptive detection of objects by introducing new elements and their relationships, which provides the following technical result. The reliability of amplitude tracking is significantly increased due to greater speed (simultaneous conversion of the main and auxiliary radiation) and more advanced reflex optoelectronic adaptation to direction, range, emissivity and absorption of a transmission medium. Together with the improvement of spatial-amplitude tracking in real time of adaptive search, informative estimates of amplitudes, movement, position, geometry, probability of point or reducing to them, as well as non-point objects are formed, formed for various tasks of adaptive detection.

Поставленная задача решается тем, что в способе адаптивного обнаружения объектов, заключающемся в том, что исходное и вспомогательное излучение оптически формируют, спектрально фильтруют, преобразуют в электрические сигналы, сравнивают и изменяют по результатам сравнения усиление преобразуемых электрических сигналов, задают значения исходного и вспомогательного излучений тестирования и эталонные характеристики, используют их в настройке, обучении, самодиагностике и обработке сигналов, исходное и вспомогательное излучения преобразуют одновременно и оптически рефлекторно, регулируют оптическую чувствительность изменением площади или/и формы рефлекторной поверхности, управляют пропусканием излучений областей пространственно, в плоскости обзора, спектрально с учетом поглощения пропускающей среды оценивают излучательную способность объекта и корректируют по ней его амплитуду, направление излучения объектов индицируют и ориентируют рефлекторную поверхность по пространственному положению сигналов объектов и координатам их оценок, формируют рефлекторную поверхность и по увеличению, обострению амплитуды полученных сигналов определяют дальность, статически моделируют плоские объекты, при этом сигналы пространственно накапливают, размывают, размытые максимумы выделяют из неинформативного, сигналы размытых максимумов центральных, скелетных областей, амплитуды которых больше пороговых, выделяют, нормируют амплитуды и расфокусируют или динамически с движущимися областями задания сигналов моделируют точечные объекты, выделяют и в фиксированный момент времени оценивают относительно неподвижных значения скоростей движения, по изменениям площадей следов и длительностей фронтов размытых максимумов, нормируют амплитуды и регулируют направление анизотропии или полосовой фильтрации и расфокусируют или динамически моделируют точечные объекты, их сигналы размытых максимумов информативного направления движения, у которых амплитуды больше пороговой и наиболее крутые фронты навстречу движению, выделяют, нормируют и негативно преобразуют амплитуды, регулируют направление полосовой фильтрации и расфокусируют или статически моделируют односвязные плоские или точечные объекты, сигналы размытых максимумов расстояний между объектами выделяют по амплитудам с размытыми передним, задним фронтами и в фиксированный момент времени оценивают, нормируют амплитуды и расфокусируют или статически моделируют точечные объекты, по координатам размытых максимумов их совокупностей определяют математические ожидания, а по амплитудам - дисперсию, нормируют амплитуды и расфокусируют или статически моделируют плоские объекты, амплитудами сигналов их размытых максимумов в фиксированный момент времени оценивают площади объектов, непосредственно из исходного многоградационного излучения или из разности его с сигналами его расфокусировки или статического моделирования выделяют амплитуды сигналов градиентов и экстремумов, нормируют по амплитуде и сечению, расфокусируют или статически моделируют изображение сети, выделяют пропорциональные числу путей амплитуды размытых максимумов узлов сети, нормируют по амплитуде и сечению, расфокусируют или статически моделируют изображения сканируемого участка траектории, выделяют и в фиксированный момент времени оценивают относительно неизменного увеличение амплитуды размытого максимума, пропорциональной изменению направления траектории, перекрывают нормированный по амплитуде центрированный плоский объект вращаемой центрированной маской эталона, электрически нулевым совпадением обнаруживают соответствующую эталону конфигурацию, а ее ориентацию - углом совпадения, нормируют, негативно преобразовывают амплитуды и расфокусируют или статически моделируют плоские объекты, выделяют или в фиксированный момент времени оценивают пропорциональные площадям замкнутых внутренних областей амплитуды размытых максимумов сигналов связности, меньших фоновых амплитуд, нормируют амплитуды и площади, регулируют направление анизотропии или полосовой фильтрации и расфокусируют или статически моделируют плоские односвязные объекты, выделяют амплитуды их размытых максимумов сигналов ориентации уровнями, большими пороговых, нормируют амплитуду, накладывают центрированные относительно центрированного известной ориентации плоского объекта маски соответствующих конфигурации ориентаций, расфокусируют или статически моделируют изображение, выделяют и в фиксированные моменты времени оценивают амплитуды пропущенных масками размытых максимумов размеров, сравнивают полученные из исходных излучений и эталонные характеристики пространственно-амплитудного слежения, вероятности, градиентов и экстремумов, оценок конфигураций, площадей, движения, расстояний, связности, ориентации, размеров, узлов сети, изменений направления траекторий, по результатам сравнений обнаруживают информативные точечные или сводящиеся к ним и неточечные объекты. The problem is solved in that in the method of adaptive detection of objects, which consists in the fact that the initial and auxiliary radiation are optically generated, spectrally filtered, converted into electrical signals, the amplification of the converted electrical signals is compared and the results of comparison are compared, and the values of the initial and auxiliary radiation of the test are set and reference characteristics, use them in tuning, training, self-diagnosis and signal processing, the initial and auxiliary radiation transform cosiness is simultaneously optically reflexive, they regulate optical sensitivity by changing the area or / and shape of the reflexive surface, control the transmission of radiation from areas spatially, in the viewing plane, spectrally take into account the absorption of the transmission medium, evaluate the emissivity of the object and adjust its amplitude, the direction of radiation of the objects is indicated and orient the reflex surface according to the spatial position of the signals of objects and the coordinates of their estimates, form a reflex turn The magnitude and magnification, aggravation of the amplitudes of the received signals determine the range, statically simulate flat objects, while the signals spatially accumulate, blur, blurry maxima are extracted from non-informative, signals of blurred maxima of the central, skeletal regions, whose amplitudes are more than threshold ones, are isolated, normalized, and defocused or dynamically with moving areas of signal assignment, point objects are modeled, isolated, and evaluated at a fixed time values of the speeds of motion, according to changes in the areas of the tracks and the durations of the fronts of diffuse maxima, normalize the amplitudes and regulate the direction of anisotropy or bandpass filtering and defocus or dynamically simulate point objects, their signals of diffuse maxima of the informative direction of motion, whose amplitudes are greater than the threshold and the steepest facing amplitude, normalize and negatively transform amplitudes, adjust the direction of bandpass filtering and defocus or statically mod simply connected flat or point objects, signals of blurred maximums of distances between objects are distinguished by amplitudes with blurred leading and trailing edges, and at a fixed point in time they are evaluated, amplitudes are normalized and point objects are defocused or statically modeled, mathematical expectations are determined from the coordinates of their blurred maxima, and by amplitudes - dispersion, normalize the amplitudes and defocus or statically simulate flat objects, with the amplitudes of the signals of their diffuse maxima in a fixed The measured instant of time is used to estimate the area of objects, directly from the initial multi-gradation radiation or from its difference from defocus or static modeling signals, the amplitudes of the signals of gradients and extrema are extracted, normalized by amplitude and cross-section, defocused or statically simulated network images, and the amplitudes of diffuse maxima proportional to the number of paths are extracted network nodes, normalize in amplitude and cross section, defocus or statically simulate images of the scanned path section AI, isolate and at a fixed point in time evaluate a relatively constant increase in the amplitude of the blurred maximum, proportional to the change in the direction of the trajectory, overlap the amplitude-normalized centered flat object with a rotating centered mask of the standard, electrically by zero coincidence they find the configuration corresponding to the standard, and its orientation - the angle of coincidence, normalize, negatively transform amplitudes and defocus or statically simulate flat objects, select or fix At a given instant of time, the amplitudes of the blurred maxima of the connected signals, smaller background amplitudes, which are proportional to the areas of the closed internal regions, are estimated, the amplitudes and areas are normalized, the direction of anisotropy or band-pass filtering is regulated and the plane simply connected objects are defocused or statically modeled, and the amplitudes of their blurred signal maxima are oriented with levels higher than threshold , normalize the amplitude, impose centered relative to the centered known orientation of the flat object and masks of the corresponding orientation configuration, defocus or statically simulate the image, isolate and at fixed times, evaluate the amplitudes of the blurred maxima of the sizes missed by the masks, compare the spatial-amplitude tracking obtained from the initial radiation and the reference characteristics, probability, gradients and extrema, configuration estimates, areas, movements, distances, connectivity, orientation, sizes, network nodes, changes in the direction of trajectories, according to the results of comparisons find nformativnye point or reducible to them and non-point objects.

Поток вспомогательного излучения формируют в центре исходного излучения коаксиально ему. The stream of auxiliary radiation is formed in the center of the initial radiation coaxially to it.

Преобразование исходного излучения осуществляют периодической подачей на центральные чувствительные элементы пироэлектрических приемников сенсорной структуры вспомогательного гетеродинного излучения с первого излучателя. The conversion of the initial radiation is carried out by periodically applying to the central sensitive elements of the pyroelectric detectors the sensor structure of the auxiliary heterodyne radiation from the first emitter.

Поставленная задача решается также тем, что в устройстве для адаптивного обнаружения объектов, содержащее входной блок, оптический блок, блок спектральной фильтрации, операционный блок, и электрически связанные с ним излучатель, расположенные по ходу оптического излучения блок пропускания излучения, и сенсорный блок, согласно изобретению дополнительно введены электрически подключенные к операционному блоку сориентированный на оптический блок второй излучатель, сориентированный на центральную область входного блока - третий излучатель и механически соединенный с оптическим блоком блок привода, связанный электрически с операционным блоком, с которым также электрически связан входной блок, а расположенный между блоком пропускания излучения и сенсорным блоком блок спектральной фильтрации связан электрически с операционным блоком. The problem is also solved by the fact that in the device for adaptive detection of objects containing an input unit, an optical unit, a spectral filtering unit, an operation unit, and an electrically associated emitter located along the optical radiation unit radiation transmission, and a sensor unit, according to the invention in addition, a second radiator oriented to the optical block oriented to the central region of the input block electrically connected to the operation unit is introduced - the third radiator l and mechanically connected to the optical unit driving unit, electrically connected to operating unit, which is also electrically connected to an input unit and disposed between the radiation transmission unit and the sensor unit spectral filtering unit connected electrically to the operating unit.

Первый излучатель сориентирован через центральные области блока пропускания излучения, блока спектральной фильтрации на центр сенсорного блока, а второй излучатель сориентирован на периферийную область оптического блока. The first emitter is oriented through the central regions of the radiation transmission unit, the spectral filtering unit to the center of the sensor unit, and the second emitter is oriented to the peripheral area of the optical unit.

Первый излучатель, блок пропускания излучения, блок спектральной фильтрации и сенсорный блок объединены в единую полупроводниковую структуру. The first emitter, radiation transmission unit, spectral filtering unit and sensor unit are combined into a single semiconductor structure.

Изобретение поясняется чертежами на фиг. 1-6, где фиг. 1,2 - варианты блок-схемы заявленного устройства (ввиду отсутствия принципиальных отличий описание будет дано для первого варианта по фиг. 1); фиг. 3 - последовательность основных информационных преобразований; Фиг.4 - алгоритмы начальных преобразований, пространственного и амплитудного слежения; фиг.5 - алгоритмы выделения центральных областей, характеристик движения, расстояния, вероятности, площади при обнаружении точечных и сводящихся к ним объектов; фиг.6 - алгоритмы выделения характеристик многоградационных амплитуд, оценок сетей, траекторий, геометрии конфигураций при обнаружении неточечных объектов. The invention is illustrated by the drawings in FIG. 1-6, where FIG. 1.2 - options for a block diagram of the claimed device (due to the absence of fundamental differences, a description will be given for the first embodiment of Fig. 1); FIG. 3 - a sequence of basic information transformations; Figure 4 - algorithms for initial transformations, spatial and amplitude tracking; figure 5 - algorithms for the allocation of central areas, characteristics of motion, distance, probability, area when detecting point and reduced to them objects; 6 - algorithms for distinguishing the characteristics of multi-gradation amplitudes, estimates of networks, trajectories, geometry configurations when detecting non-point objects.

В устройстве по фиг.1 входной блок 1 соединен по управляющему входу с операционным блоком 2 и выполняет функции управляемого перекрытия входного излучения на время тестирования и на время отдельных этапов обработки сигналов, защиты от внешней среды, а также экранирования входного излучения от посторонних засветок. In the device of FIG. 1, the input unit 1 is connected via the control input to the operating unit 2 and performs the functions of controlled overlapping of the input radiation for the duration of the test and for the duration of the individual stages of signal processing, protection from the external environment, and shielding the input radiation from extraneous light.

Операционный блок 2 подключен электрически по выходам к блоку привода 3, механически соединенному с оптическим блоком 4, к первому излучателю 5, к блоку пространственного пропускания 6, к блоку спектральной фильтрации 7, к сенсорному блоку 8, ко второму излучателю 10, а по входам - к блокам 7 и 8. Он реализуется на основе компьютера с аналого-цифровым преобразователем на входе и цифроаналоговыми преобразователями на выходах. В конкретных специализированных применениях возможна микропроцессорная или аналоговая реализация. Обеспечивающиеся программно и связями с блоками 1,3,5-10 функции блока 2 согласно фиг. 3-6 состоят в следующих преобразованиях: исходных настройки и обучения; пространственного слежения по направлению и дальности; слежения по амплитуде с учетом чувствительности, калибровки, оценки излучающей способности объекта и потерь поглощения пропускающей среды; обнаружения видов точечных и неточечных объектов по их оценкам F преимущественно на основе далее рассматриваемых базовых модельных преобразований. The operating unit 2 is electrically connected at the outputs to the drive unit 3, mechanically connected to the optical unit 4, to the first emitter 5, to the spatial transmission unit 6, to the spectral filtering unit 7, to the sensor unit 8, to the second emitter 10, and by inputs to blocks 7 and 8. It is implemented on the basis of a computer with an analog-to-digital converter at the input and digital-to-analog converters at the outputs. In specific specialized applications, a microprocessor or analog implementation is possible. Provided by software and communications with blocks 1,3,5-10, the functions of block 2 according to FIG. 3-6 consist in the following transformations: initial settings and training; spatial tracking in direction and range; amplitude tracking taking into account sensitivity, calibration, assessment of the emissivity of the object and the loss of absorption of the transmission medium; detecting types of point and non-point objects according to their estimates of F mainly based on the following basic model transformations.

Важнейшим для формирования оценок обнаружения исходных объектов (точечных, одно-, двух- и трехмерных, в основном путем сведения трехмерных к двухмерным сечениям; бинарных и многоградационных; статических и движущихся; целого ряда различных характеристик площади, геометрии и др.) инвариантно к масштабу, положению в поле изображения контрастного (позитивного или негативного) фона, являются условно статическая модель вида

с областью задания, статической, квазистатической (статической на время быстродействующей реализации этого преобразования), с коэффициентом преобразования k исходного E(x,y) в И(x,y); и динамическая модель вида

с движущейся областью задания и проекциями векторов скоростей Vx на горизонтальную ось X и Vy на вертикальную ось Y.The most important for the formation of estimates of the detection of the original objects (point, one, two and three-dimensional, mainly by reducing three-dimensional to two-dimensional sections; binary and multi-gradation; static and moving; a number of different characteristics of area, geometry, etc.) is scale invariant, the position in the image field of the contrast (positive or negative) background, are a conditionally static model of the form

with the task area, static, quasistatic (static for the time of high-speed implementation of this transformation), with the conversion coefficient k of the original E (x, y) to And (x, y); and dynamic view model

with a moving task area and projections of the velocity vectors Vx on the horizontal axis X and Vy on the vertical axis Y.

Однозначность базовых моделей (1) и (2), для краткости в дальнейшем - М(1) и М(2), определяется начальными условиями Uo=E(x,y) и граничными условиями

Область задания должна быть непрерывной, изотропной и стационарной, с независимостью физических свойств моделирующей среды области задания от коэффициентов а и b в границах x_o-x_г, y_o-y_г.The uniqueness of the basic models (1) and (2), for brevity in the future, M (1) and M (2), is determined by the initial conditions Uo = E (x, y) and the boundary conditions

The task area must be continuous, isotropic and stationary, with the independence of the physical properties of the modeling medium of the task area from the coefficients a and b within the limits x _o -x _g , y _o -y _g .

М(1) и М(2) членом

с коэффициентом а моделирует накопление сигналов, а членом

с коэффициентом b моделирует размытие накопленных сигналов. Таким образом, с учетом коэффициентов а, b, k могут сглаживаться малоразмерные импульсные помехи.M (1) and M (2) member

with a coefficient a simulates the accumulation of signals, and a member

with coefficient b models the blurring of the accumulated signals. Thus, taking into account the coefficients a, b, k, small-sized pulsed noise can be smoothed out.

Представленные в различных формах уравнения теплопроводности модели М(1) и М(2) линейны, то есть корректны и имеют доказательства существования, единственности и устойчивости решения. Такое решение с достаточным быстродействием и несложной программно-технической реализацией может быть получено с помощью интеграла свертки, то есть с использованием известных методов и средств оптической и электронной расфокусировки. Возможна также реализация методами цифрового, аналогового, квазианалогового (эквивалентного по результатам) моделирования, с помощью конечно-разностной аппроксимации, с использованием фундаментального решения Кельвина и др. The heat conduction equations of the models M (1) and M (2) presented in various forms are linear, that is, they are correct and have evidence of the existence, uniqueness, and stability of the solution. Such a solution with sufficient speed and simple software and hardware implementation can be obtained using the convolution integral, that is, using well-known methods and means of optical and electronic defocusing. It is also possible to implement methods of digital, analog, quasi-analog (equivalent by results) modeling, using finite-difference approximation, using the fundamental solution of Kelvin and others.

Универсальная программная компьютерная или специализированная программируемая микропроцессорная реализация базовых моделей М(1) и М(2) позволяет с повышенной точностью адаптивно формировать закономерности накопления и размытия накопленных сигналов с высокой эффективностью для сложных "зашумленных" изображений. A universal software computer or specialized programmable microprocessor implementation of the basic models M (1) and M (2) allows one to adaptively generate patterns of accumulation and blurring of accumulated signals with high accuracy for complex "noisy" images with increased accuracy.

Блок привода 3 электрическим управляющим входом подключен к блоку 2 и механически воздействующими выходами приводов соединен с блоком 4. В зависимости от конструкции рефлекторной поверхности блока 4 соответствующие приводы блока 3 исполняются пьезоэлектрически или (и) электромеханически. Функциями блока 3 согласно электрическим сигналам блока 2 являются механические исполнительные воздействия, например, на кольцевой остов блока 4 для пространственного слежения за объектом или (и) фокусировки (расфокусировки), а также воздействие на саму рефлекторную поверхность, ее области и элементы для изменений площади или (и) формы, обеспечивающих управление оптическим усилением. The drive unit 3 is connected by an electrical control input to the unit 2 and the mechanically acting outputs of the drives are connected to the unit 4. Depending on the design of the reflector surface of the unit 4, the corresponding drives of the unit 3 are executed piezoelectrically and / or electromechanically. The functions of block 3 according to the electrical signals of block 2 are mechanical actuating actions, for example, on the annular skeleton of block 4 for spatial tracking of an object or (and) focusing (defocusing), as well as the effect on the reflex surface itself, its areas and elements for changing the area or (i) forms providing optical gain control.

Оптический блок 4 (рефлектор) механически соединен с блоком 3. Блок 4 представляет собой вогнутую рефлекторную структуру с поверхностью зеркальной для информативного диапазона длин волн входного и вспомогательного излучения. Изменение под действием привода блока 3 площади или (и) формы (часть сферы, параболоида и др.) в блоке 3 проводится одной из известных реализаций многоэлементных активных зеркал. Кольцевой остов рефлекторной структуры в зависимости от вида механического воздействия блока 3 передает движение как поисковой ориентации в пространстве обзора, так и расстояния фокусировки относительно блока 8. При этом управляемыми функциями блока 4 являются оптическое усиление, фокусировка (расфокусировка), визирование через блоки 6,7 на блок 8 или на кольцевой объект от блока 9. The optical unit 4 (reflector) is mechanically connected to the unit 3. Unit 4 is a concave reflex structure with a mirror surface for an informative wavelength range of input and auxiliary radiation. The change under the action of the drive of block 3 of the area or (and) shape (part of a sphere, paraboloid, etc.) in block 3 is carried out by one of the known realizations of multi-element active mirrors. The ring core of the reflex structure, depending on the type of mechanical action of block 3, transmits the movement of both the search orientation in the viewing space and the focus distance relative to block 8. At the same time, the controlled functions of block 4 are optical amplification, focusing (defocusing), and sight through blocks 6.7 to block 8 or to an annular object from block 9.

Излучатели 5,9,10 могут быть объединены в трехсекционный блок с электрическими входами, подключенными к соответствующим выходам блока 2. Первая секция (первый излучатель 5) оптически ориентирована через центральные области блоков 6,7 на центральную область блока 8, вторая секция (второй излучатель 9) - на воспринимающую исходное излучение периферийную область блока 8, третья секция (третий излучатель 10) при соответствующем исполнении - непосредственно на поисковую область. Реализуется блок излучателей 5,9,10 полупроводниковыми излучателями соответствующих длин волн с меньшими размерами секции 5 и большими у секции 9 и у возможно имеющей свою рефлекторную структуру (на фиг. 1 не показана) секции 10. Функции блока излучателей для разных задач в различное время могут состоять в начальной калибровке, тестировании, текущей нуль-калибровке, гетеродинировании, в активном визировании направления на объект и в уточненной оценке дальности его, в обеспечении оценки его излучательной способности и потерь пропускания промежуточной поглощающей средой. The emitters 5,9,10 can be combined in a three-section block with electrical inputs connected to the corresponding outputs of block 2. The first section (first radiator 5) is optically oriented through the central regions of blocks 6,7 to the central region of block 8, the second section (second radiator 9) - to the peripheral region of block 8 that receives the initial radiation, the third section (third emitter 10) with the corresponding design - directly to the search region. A block of emitters 5,9,10 is realized by semiconductor emitters of corresponding wavelengths with smaller sizes of section 5 and larger for section 9 and possibly having their own reflex structure (not shown in Fig. 1) section 10. Functions of the block of emitters for different tasks at different times can consist in initial calibration, testing, current zero calibration, heterodyning, in active sighting of the direction to the object and in an accurate assessment of its range, in providing an estimate of its emissivity and transmission loss diate absorbing medium.

Блок 6 пространственной фильтрации по входу электрически соединен с выходом блока 2 и расположен оптически соосно между блоком 5 и центральной частью блока 7. Пример универсальной реализации блока 6 - жидкокристаллическая многоэлементная структура с изменяющейся оптической прозрачностью в зависимости от величины и геометрии подачи на электроды соответствующих элементов потенциалов с блока 2. Из-за неполных прозрачностей или закрытия по проходящему излучению элементов жидкокристаллической структуры для отдельных применений может быть использована более сложная по обеспечению универсальности, надежности и технологичности электромеханическая или пьезоэлектрическая элементарно-шторочная структура. В набор управляемых функций блока 6 входят обтюрация; расфокусировка с использованием корреляционной оптической фильтрации; относительно оптического центра изображения входного излучения вращение полосового фильтра (ВПФ) с информативной для определенных статических и движущихся объектов поиска шириной полос пропускания и перекрытия; формирования вращаемых относительно центра изображения конфигурации эталонных объектов. The spatial filtering block 6 at the input is electrically connected to the output of block 2 and is located optically coaxially between the block 5 and the central part of block 7. An example of a universal implementation of block 6 is a liquid crystal multi-element structure with varying optical transparency depending on the size and geometry of the supply to the electrodes of the corresponding potential elements from block 2. Due to incomplete transparencies or closure of transmitted elements of the liquid crystal structure for individual applications, there may be an electromechanical or piezoelectric elementary-curtain structure, more complex in ensuring universality, reliability and adaptability, was used. The set of managed functions of block 6 includes obturation; defocusing using correlation optical filtering; relative to the optical center of the input radiation image, the rotation of the band-pass filter (HFF) with the bandwidth of the bandwidth and overlap informative for certain static and moving search objects; the formation of reference object configurations rotated relative to the center of the image.

Блок 7 спектральной фильтрации электрически соединен входом с выходом блока 2 и оптически соосно расположен между блоками 6 и 8. Функцией блока 7 является управляемое от блока 2 изменение спектральной прозрачности к входному излучению для оценки излучающей способности и потерь поглощения пропускающей средой с учетом использования окон прозрачности атмосферы. The spectral filtering unit 7 is electrically connected by the input to the output of unit 2 and is optically coaxially located between units 6 and 8. The function of unit 7 is to control the spectral transparency from input unit 2 to input radiation to estimate the emissivity and absorption loss of the transmission medium, taking into account the use of atmospheric transparency windows .

Сенсорный блок 8 электрическим выходом соединен с блоком 2, а управляющим входом с его выходом. Блок 8 расположен оптически соосно с блоком 7 после него. Если центральная область блока 8 через центры блоков 6,7 оптически сориентирована на блок 5, то основная периферийная часть блока 8 сориентирована через блоки 6,7 на рефлекторную поверхность блока 4. Она геометрически может соответствовать зрительному более частому расположению элементов к центру и менее частому - к периферии. Причем условный периферийный центр представляет собой коаксиальную, пограничную c центральной калибровочной областью, достаточно узкую область сенсоров. При универсальной реализации блока 8 двусторонняя связь с блоком 2 обеспечивает возможность эффективного управления электронными чувствительностью, расфокусировкой и изменением контраста (позитив или негатив). Для простого специализированного обнаружения тепловых объектов блок 8 может быть представлен, например, двухплощадочными пироэлектрическими приемниками с ориентацией вторых площадок в центре на блок 5. При этом общее число приемников излучения в координатах X,Y должно быть большим или равным 4. Основная функция блока 8 состоит в пространственном преобразовании оптических излучений в электрические сигналы одновременно от исходного периферийного и вспомогательного центрального калибрующего или тестирующего потока излучения. The sensor unit 8 is connected by an electrical output to the unit 2, and a control input with its output. Block 8 is optically aligned with block 7 after it. If the central region of block 8 is optically oriented to block 5 through the centers of blocks 6,7, then the main peripheral part of block 8 is oriented through blocks 6,7 to the reflex surface of block 4. It can geometrically correspond to a more frequent visual arrangement of elements to the center and less frequent - to the periphery. Moreover, the conditional peripheral center is a coaxial, border with the central calibration region, a fairly narrow region of the sensors. With the universal implementation of block 8, two-way communication with block 2 provides the ability to effectively control electronic sensitivity, defocus and change contrast (positive or negative). For simple specialized detection of thermal objects, block 8 can be represented, for example, by two-site pyroelectric detectors with the orientation of the second sites in the center toward block 5. Moreover, the total number of radiation receivers in X, Y coordinates must be greater than or equal to 4. The main function of block 8 is in the spatial conversion of optical radiation into electrical signals simultaneously from the initial peripheral and auxiliary central calibrating or testing radiation flux.

Возможно объединение блоков 5-8 в единую полупроводниковую структуру, что, хотя и сложно при технологической проработке на начальном этапе, но имеет преимущества в обеспечении надежности, весе, габаритах, технологичности и цене при массовом изготовлении. It is possible to combine blocks 5-8 into a single semiconductor structure, which, although difficult during technological development at the initial stage, has advantages in ensuring reliability, weight, dimensions, manufacturability and price in mass production.

В отдельных случаях конкретных применений устройство, реализующее заявляемый способ, может быть существенно упрощено за счет соответствующих конструкций блоков 3 и 4, блока 8, отсутствия блоков 1,6 с перенесением их функций на программную обработку в блок 2, а также отсутствия управления блоком 8 от блока 2, совмещения функций блоков 7 и 8 и т.д. Для удобства конкретных реализаций устройства блок 5 может быть размещен на линии центров блоков 6-8 с выпуклой стороны напротив соответствующего центрального отверстия блока 4; по ходу оптического излучения положение блоков 6 и 7 может быть взаимно обратным, то есть вначале блок 7, а за ним - блок 6; как показано на фиг. 2, возможно при введении в блок 4 гиперболической зеркальной поверхности перенести соосно расположенные блоки 6-8 за выпуклую сторону рефлекторного блока 4, развернув излучатель 5 и сориентировав его через центральное отверстие блока 4 на центр блоков 6-8. In individual cases of specific applications, the device that implements the inventive method can be significantly simplified due to the corresponding designs of blocks 3 and 4, block 8, the absence of blocks 1.6 with the transfer of their functions to software processing in block 2, and the lack of control of block 8 from block 2, combining the functions of blocks 7 and 8, etc. For the convenience of specific implementations of the device, block 5 can be placed on the line of centers of blocks 6-8 on the convex side opposite the corresponding central opening of block 4; along the optical radiation, the position of blocks 6 and 7 can be mutually inverse, that is, first block 7, and after it block 6; as shown in FIG. 2, it is possible, when a hyperbolic mirror surface is introduced into the block 4, to transfer the coaxially located blocks 6-8 to the convex side of the reflex block 4, deploying the emitter 5 and orienting it through the central opening of the block 4 to the center of blocks 6-8.

Кроме того, реализация базовых преобразований М(1) и М(2) различными способами также увеличивает гибкость обеспечения универсальных возможностей заявляемого способа. Так, оптическая расфокусировка в видимом или инфракрасном (с существенно большим размытием) диапазонах может реализоваться блоками 2-4. Однако она связана с введением только Гауссовa расфокусирующего преобразования и энергоемкими операциями в блоках 3 и 4. In addition, the implementation of the basic transformations of M (1) and M (2) in various ways also increases the flexibility of providing universal capabilities of the proposed method. So, optical defocusing in the visible or infrared (with significantly greater blurring) ranges can be implemented in blocks 2-4. However, it is associated with the introduction of only Gaussian defocusing transforms and energy-intensive operations in blocks 3 and 4.

Эквивалентное расфокусировке преобразование исходного излучения может быть получено периодической подачей на центральные чувствительные элементы двухплощадочных пироэлектрических приемников сенсорного блока 6 вспомогательного гетеродинного излучения с блока 5. Equivalent to defocusing, the conversion of the initial radiation can be obtained by periodically applying auxiliary heterodyne radiation from block 5 to the central sensitive elements of the two-site pyroelectric receivers of the sensor unit 6.

Оптическая корреляция, использующая расфокусирующие маски в блоке 6, управляемoм блоком 2, может быть более универсальной и быстродействующей, но связана с относительно сложным обеспечением технологий изготовления блока 6. Optical correlation using defocusing masks in block 6, controlled by block 2, can be more universal and fast, but it is associated with a relatively complicated provision of manufacturing technologies for block 6.

Электронная расфокусировка может быть осуществлена в многоэлементном сенсорном блоке 8. Имея известные достоинства микроэлектронной реализации, она связана с начальной сложностью технологических разработок. Electronic defocusing can be carried out in a multi-element sensor unit 8. Having the known advantages of microelectronic implementation, it is associated with the initial complexity of technological developments.

Вместе с тем аппаратное программное использование блоков 1-10 как для начальных преобразований и базового моделирования, так и для обеспечивающих операционных преобразований в наиболее полных объемах их использования существенно увеличивает возможности устройства и упрощает программную обработку. At the same time, hardware-based software use of blocks 1-10 for both initial transformations and basic modeling, and for providing operational transformations in the most complete volumes of their use, significantly increases the device's capabilities and simplifies software processing.

Способ адаптивного обнаружения объектов на основе рассмотренных структур примеров устройства его исполнения по фиг. 1,2 и алгоритмической обработки по фиг. 3-6 реализуется следующим образом. The adaptive detection of objects based on the considered structures of examples of the device of its execution according to FIG. 1.2 and the algorithmic processing of FIG. 3-6 is implemented as follows.

На начальном этапе алгоритма А1 (блок 2, фиг.4) задают значения исходных и вспомогательных излучений тестирования и эталонные характеристики. При этом вводят в память блока 2 исходные данные, содержащие входные и выходные кадры изображений электрических потенциалов тестирования Ит, эталонов Иэ с соответствующими порогами и характеристиками F: скорости V, направления движения Н, площади S, связности (замкнутости) С, расстояния между двумя объектами Р, ориентации О, центральных (скелетных) областей Ц, конфигураций К, экстремумов Э и градиентов Г многоградационных полей (сигналов, решетчатых функций, временных рядов), математических ожиданий М и дисперсии Д статистических совокупностей, узлов У сетей, изменений И траекторий. Их аргументами являются координаты X, Y, Z; длина волны λ и излучающая способность ε; время t. Введенные исходные данные используют на начальном этапе в настройке и обучении. At the initial stage of algorithm A1 (block 2, figure 4), the values of the initial and auxiliary radiation of the test and reference characteristics are set. At the same time, input data is entered into the memory of block 2, containing input and output frames of images of electrical testing potentials It, standards Ie with corresponding thresholds and characteristics F: speed V, direction of movement H, area S, connectivity (closure) C, distance between two objects P, orientations O, central (skeletal) regions of C, configurations of K, extrema of E and gradients D of multigradation fields (signals, lattice functions, time series), mathematical expectations M and variance D of statistical aggregates her hosts have network changes and trajectories. Their arguments are the coordinates X, Y, Z; wavelength λ and emissivity ε; time t. The input data used at the initial stage in the setup and training.

Режим тестирования (блок 3, фиг. 4) заключается в формировании блоком 5 излучения центральной части оптического потока калибровки Фтц, заданного потенциалом Итц от блока 2 при закрытом блоком 1 от блока 2 оптическом входе устройства (через блок 4 поток излучения Фп=0). Калибровочный поток Фтц через центральные области блоков 6 и 7 проходит на центральную область блока 8, где преобразуется в электрический сигнал И'тц. Одновременно потенциалом Итп от блока 2 излучатель 9 формирует основной периферический коаксиальный потоку Фтц поток Фтп. Он воспринимается периферией блоков 4,6-8 и в блоке 8 преобразуется в электрический сигнал И'тп. The testing mode (block 3, Fig. 4) consists in the formation by block 5 of the radiation of the central part of the optical calibration flux FTz, given by the potential Itz from block 2 with the optical input of the device closed by block 1 from block 2 (through the block 4, the radiation flux Фп = 0). Calibration flow ФТЦ through the central regions of blocks 6 and 7 passes to the central region of block 8, where it is converted into an electric signal And's. At the same time, the potential Itp from block 2 emitter 9 forms the main peripheral coaxial flow ФТЦ flow ФТП. It is perceived by the periphery of blocks 4,6-8 and in block 8 it is converted into an electric signal And.

В блоке 2 потенциалы тестирования Итц и Итп сравниваются с И'тц и И'тп. Оценивается погрешность тестирования δт и сравнивается с пороговой δп (блок 4, фиг.4). In block 2, the testing potentials of Itz and Itp are compared with I'tz and I'tp. The test error δt is estimated and compared with the threshold δp (block 4, Fig. 4).

При этом в соответствии с заданными в блоке 2 значениями исходное и вспомогательное излучения оптически одновременно рефлекторно формируют в блоках 4,5,9, управляют пропусканием блока 6, спектрально фильтруют в блоке 7, преобразуют в электрические сигналы в блоке 8, после чего в блоке 2 производят сравнения преобразуемых сигналов с учетом заданных эталонов, в том числе пороговых характеристик. Moreover, in accordance with the values specified in block 2, the initial and auxiliary radiation are optically simultaneously reflexively generated in blocks 4,5,9, the transmission of block 6 is controlled, spectrally filtered in block 7, converted into electrical signals in block 8, and then in block 2 compare the converted signals taking into account the given standards, including threshold characteristics.

Подобным образом с учетом заданных характеристик F посредством блоков 1-10 воспроизводятся, например, блоком 6 по сигналам блока 2 тестируемые ситуации Ит (Итц, Итп{ Е} ), а также посредством блока 8 регистрируются в блоке 2 реакции И'т на них рассматриваемых блоков устройства. При априорно известных натурных поисковых ситуациях для открытого оптического входа Фп≠О) аналогично проводится натурное обучение. В блоке 2 анализируются погрешности δт(F), превышающие пороговые δп(F), проводится регистрация их (блок 5, фиг. 4), и находят иx возможные источники по блокам 1-10. Для автоматизованного или ручного уменьшения погрешности используют таблицы поправочных коэффициентов в блоке 2, регулировку, если требуется в процессе эксплуатации, проводят ремонт или замену элементов и узлов блоков 1-10 (блок 6, фиг. 4). Similarly, taking into account the specified characteristics of F, for example, block 6 reproduces the tested situations It (Itz, Itp {E}) using blocks 6 through signals of block 2, and also, by means of block 8, the reactions It’s not device blocks. With a priori known full-scale search situations for open optical input Фп ≠ О), full-scale training is carried out similarly. In block 2, errors δt (F) exceeding the threshold δp (F) are analyzed, they are registered (block 5, Fig. 4), and their possible sources are found in blocks 1-10. For automated or manual error reduction, tables of correction factors in block 2 are used, adjustment, if required during operation, repair or replacement of elements and units of blocks 1-10 (block 6, Fig. 4).

Таким образом, осуществляют преобразования по алгоритму А1 настройки и обучения, которые подготавливают устройство к надежной работе. Кроме того, подобно рассмотренному введенные исходные данные используются при самодиагностике и при обработке сигналов в процессе функционирования устройства. Thus, they carry out transformations according to the A1 setup and training algorithm, which prepare the device for reliable operation. In addition, similar to the considered input data are used for self-diagnosis and for signal processing during the operation of the device.

Слежение по направлению в алгоритме А2 заключается в формировании блоком 2 исходного значения Фп (X,Y), которое, пройдя открытый блок 6 и блок 7, попадает на периферию блока 8 и преобразуется в электрические потенциалы Иi(Х, У)= И(Х, У) соответствующих сенсоров (для упрощения далее везде в алгоритмах обозначается как И). Блоком 2 они порогово преобразуются, и регистрируются обнаруженные по амплитуде объекты (блоки 7,8, фиг. 4). Если информативный объект расположен несимметрично относительно вспомогательного калибровочного излучения Фц (в это время Фц=0), то вырабатывается сигнал соответствующего управления приводом 3. Блок 3 поворачивает блок 4 для симметричного относительно центра визирования блока 8 на обнаруженный объект (блок 9, фиг. 4). Tracking in direction in algorithm A2 consists in the formation by block 2 of the initial value of Фп (X, Y), which, having passed through open block 6 and block 7, falls on the periphery of block 8 and is converted into electric potentials And (X, Y) = And (X , Y) of the corresponding sensors (for simplicity, hereinafter, everywhere in the algorithms is denoted by AND). By block 2, they are threshold converted, and objects detected by amplitude are recorded (blocks 7.8, Fig. 4). If the informative object is located asymmetrically with respect to the auxiliary calibration radiation Фц (at this time Фц = 0), the signal of the corresponding control of the drive 3 is generated. Block 3 rotates block 4 for the block 8 that is symmetrical with respect to the center of sight (block 9, Fig. 4) .

Упрощенное слежение по направлению, например, может быть осуществлено центральной областью блока 8, состоящей из двухплощадочных чувствительных пироэлектрических элементов. Появление сигнала(ов) на одном (нескольких) из периферийных элементов пироприемников (центральные элементы их в это время не облучаются блоком 5) сразу формируeт через блок 2 соответствующий сигнал управления приводом в блоке 3. Таким образом, направление излучающих объектов индицируют блоком 2, а по пространственному положению электрических сигналов этих объектов ориентируют блоком 3 рефлекторную поверхность блока 4, осуществляя визирование и слежение по направлению. Simplified directional tracking, for example, can be carried out by the central region of block 8, consisting of two-site sensitive pyroelectric elements. The appearance of the signal (s) on one (several) of the peripheral elements of the pyrodetectors (their central elements at this time are not irradiated by block 5) immediately forms through block 2 the corresponding drive control signal in block 3. Thus, the direction of the emitting objects is indicated by block 2, and the spatial position of the electrical signals of these objects is oriented by the block 3, the reflector surface of the block 4, by sighting and tracking in the direction.

Слежение по дальности по алгоритму A3 за "захваченным" по направлению объектом проводится от блока 2 через соответствующий привод блока 3 перемещением блока 4, фокусирующим излучение на блок 8 (блок 10, фиг. 4). Такое перемещение Zф начинается с Z_min и проводится к Z_max. В момент достижения фокусировки при Z'ф образуется посредством блоков 3,4,8 фокусируемое усилением и ограничением снизу в блоке 2 обострение (в отличие от несфокусированной размытости сигналов) и увеличение амплитуды И(Z'ф) объекта. Этот момент может быть зафиксирован блоком 2 автоматически посредством выделения амплитудных максимумов фокусировки базовой моделью М(1). Обеспечивающими являются достаточное k и ограничение снизу инвариантно к положению объекта(ов) в плоскости с подавлением малоразмерных импульсных помех (блок 11, фиг. 4). Таким образом, блок 2 регистрирует в процессе фокусировки дальность всех обнаруженных объектов (блок 12, фиг. 4). Кроме того, эффективность уточненной оценки дальности может быть повышена использованием активного визирования объекта излучением блоков 9 или 10 и восприятием блоками 4,6-8,2.Range tracking according to algorithm A3 for an object “captured” in direction is carried out from block 2 through the corresponding drive of block 3 by moving block 4 focusing the radiation on block 8 (block 10, Fig. 4). This movement of Zf begins with Z _min and is carried out to Z _max . At the moment of achieving focusing at Z'f, an aggravation (in contrast to the unfocused blurriness of signals) and an increase in the amplitude And (Z'f) of the object are formed by means of blocks 3,4,8 focused by the gain and lower limit in block 2. This moment can be fixed by block 2 automatically by highlighting the amplitude maxima of focusing by the base model M (1). Providing are sufficient k and the lower restriction is invariant to the position of the object (s) in the plane with suppression of small impulse noise (block 11, Fig. 4). Thus, block 2 registers during the focusing range of all detected objects (block 12, Fig. 4). In addition, the effectiveness of a refined range estimate can be improved by using active sighting of an object by radiation of blocks 9 or 10 and the perception of blocks 4.6-8.2.

Слежение по амплитуде по алгоритму А4 предварительно определяется пороговой оценкой входного сигнала И в блоке 2 (блок 13, фиг. 4). Если амплитуда И с учетом помех для конкретной задачи недостаточна, по сигналам блока 2 производится электронное в блоке 8 или (и) оптическое в блоке 4 усиление. Более эффективное оптическое усиление обеспечивается посредством управляемого блоком 2 соответствующего привода в блоке 3 путем увеличения рефлекторной площади блока 4 или (и) изменением ее формы, например со сферической на параболическую (блок 4, фиг. 4). При достаточной чувствительности, обеспечиваемой блоком 4, площадь и форма его могут быть неизменными, что для многих задач экономит технические ресурсы и энергию. Таким образом, не только обеспечиваются уточненное слежение по направлению, но и последующая обработка сигналов для эффективного обнаружения. Amplitude tracking according to algorithm A4 is preliminarily determined by the threshold estimate of the input signal AND in block 2 (block 13, Fig. 4). If the amplitude And, taking into account the interference for a specific task, is insufficient, the signals of block 2 produce electronic amplification in block 8 or (and) optical in block 4. A more effective optical amplification is provided by means of a corresponding drive controlled by block 2 in block 3 by increasing the reflex area of block 4 or (and) changing its shape, for example from spherical to parabolic (block 4, Fig. 4). With sufficient sensitivity provided by block 4, its area and shape can be unchanged, which saves technical resources and energy for many tasks. Thus, not only accurate directional tracking is provided, but also subsequent signal processing for effective detection.

Блок 2 по исходному отслеживаемому по направлению и дальности И(Х,У) вырабатывает калибровочный формируемый излучателем 5 поток Фок. Он одновременно с периферийным преобразованием Фп преобразуется в центральной части блока 8 и вырабатывает нуль-компенсационный сигнал Δ Иoк (Фп-Фок), который определяет уточненный контроль Фп с учетом электрических и оптических помех (блок 15, фиг. 4). Block 2, based on the initial tracked in the direction and range of I (X, Y), generates a calibration stream generated by the emitter 5. It simultaneously with the peripheral conversion of Фп is converted in the central part of block 8 and generates a zero-compensation signal Δ ИОк (Фп-Фок), which determines the adjusted control of Фп taking into account electrical and optical interference (block 15, Fig. 4).

Важнейшей составляющей, обеспечивающей надежное слежение в инфракрасном диапазоне, является учет неизвестной излучающей способности ε поискового объекта И(X,Y) с учетом потерь поглощения пропускающей средой с использованием окон прозрачности атмосферы. Это обеспечивается известными методами (см., например, Поскачей А.А., Чарихов Л.А. Пирометрия объектов с изменением излучающей способности.- М.: Энергия, 1978; Поскачей А.А., Чубаров Е.П. Оптико-электронные системы измерения температуры.- М.: Энергоатомиздат, 1988), основанными на априорной информации об объектах, а также в основном на многоспектральной и неклассической программной обработке в блоке 2 исходного Фп(x,y,z,t,λ), прослеженного по направлению и дальности объекта. Можно использовать как пассивную управляемую от блока 2 спектральную фильтрацию в блоке 7, так и активный режим облучения поискового объекта соответствующим спектральным составом излучения с помощью блоков 9 или 10. The most important component providing reliable tracking in the infrared range is taking into account the unknown emissivity ε of the search object And (X, Y), taking into account the loss of absorption by the transmission medium using atmospheric transparency windows. This is ensured by well-known methods (see, for example, Poskachey A.A., Charikhov L.A. Pyrometry of objects with a change in emissivity), Moscow: Energia, 1978; Poskachey A.A., Chubarov E.P. Optoelectronic temperature measuring systems.- M .: Energoatomizdat, 1988), based on a priori information about objects, as well as mainly on multispectral and nonclassical software processing in block 2 of the original FP (x, y, z, t, λ), traced in the direction and the range of the object. You can use both passive spectral filtering controlled from block 2 in block 7, and the active irradiation mode of the search object with the corresponding spectral composition of radiation using blocks 9 or 10.

Время реализации алгоритмов пространственно-амплитудного слежения по амплитуде, направлению и дальности определяется практически мгновенной обработкой и индикацией в блоке 2, быстродействием исполнительных движений блока 3, а также тем, что некоторые из этих функций могут осуществляться одновременно. The implementation time of spatial-amplitude tracking algorithms in amplitude, direction, and range is determined by the almost instantaneous processing and indication in block 2, the speed of executive movements of block 3, and the fact that some of these functions can be performed simultaneously.

В блоках 2,6,8 устройства проводится нормирование амплитуд сигналов И(x, y) отслеживаемых объектов введением бинарного преобразования (алгоритм А5, Б1, фиг.5). Оптическое ограничение сверху осуществляется в блоке 6 введением посредством управления от блока 2 "затемняющего" фильтра, не пропускающего особо яркие сигналы исходного многоградационного излучения. В блоках 2,8 ограниченные сверху сигналы усиливаются и ограничиваются снизу. Здесь же может быть осуществлено и электронное ограничение сверху. При этом происходит формирование уровня И(1) от объекта и уровня Т(0) от фона с позитивным контрастом И(0,1). По сигналу блока 2 в нем или в блоке 8 может быть осуществлено негативное преобразование с контрастом негатива И(0,1). Таким образом, нормированные по амплитуде объекты могут быть дальше преобразованы с помощью М(1) и М(2) в блоках 2,8 электронной реализацией или оптически, передачей бинарных изображений с блока 2 через блок 9 в блоки 4,6-8,2 при закрытом блоке 1. In blocks 2,6,8 of the device, the amplitudes of the signals And (x, y) of the monitored objects are normalized by introducing a binary transformation (algorithm A5, B1, Fig. 5). Optical limitation from above is carried out in block 6 by introducing by means of control from block 2 a "dimming" filter that does not let through especially bright signals of the initial multi-gradation radiation. In blocks 2.8, signals limited from above are amplified and limited from below. Here, an electronic restriction from above can also be implemented. In this case, the formation of the level And (1) from the object and the level T (0) from the background with a positive contrast And (0,1). At the signal of block 2 in it or in block 8, a negative conversion can be carried out with the contrast of the negative And (0,1). Thus, amplitude-normalized objects can be further converted using M (1) and M (2) in blocks 2.8 by electronic implementation or optically, by transferring binary images from block 2 through block 9 to blocks 4.6-8.2 with closed unit 1.

Излучение нормированных по амплитуде плоских объектов расфокусируют в блоке 4 (посредством блоков 2,3,8) или в блоке 6 (посредством блоков 2,8). Подобный эффект дает гетеродинное оптико-электронное преобразование блоками 2,5,8 или статическое моделирование М(1) в блоках 2,8 или в блоке 2 (блок 2, фиг. 5). При этом исходные сигналы пространственно накапливают, размывают, размытые максимумы выделяют из неинформативного ограничением снизу и пропусканием их верхушек И_fц > И₀, из которых формируют сигналы И(1) на нулевом фоне И(0). Если исходные объекты многосвязны или имеют большую протяженность, то в результате выделяется скелет объекта. Если односвязный - центральные области. Используя одновременно оптическим блоком 6 ограничение сверху, усиление и ограничение снизу, многоградационные объекты получают нормированные по площади центральные области различных, в том числе протяженных, односвязных объектов. Для получения нормированных по площади многосвязных объектов необходимо одновременно с поточечной оценкой площади скелетной области при сравнении с заданной нормой масштабировать ее относительно условного центра объекта. Все эти центральные (скелетные) преобразования инвариантны к геометрии, амплитуде и контрасту, а также к положению объектов и обеспечивают исключение малоразмерных, импульсных помех всего исходного излучения.The radiation of amplitude-normalized flat objects is defocused in block 4 (by means of blocks 2,3,8) or in block 6 (by means of blocks 2,8). A similar effect is obtained by heterodyne optoelectronic conversion by blocks 2.5.8 or by static modeling M (1) in blocks 2.8 or in block 2 (block 2, Fig. 5). In this case, the initial signals are spatially accumulated, eroded, blurry maxima are distinguished from uninformative ones by limiting them from below and passing their tops And _fts > And ₀ , from which they form signals And (1) against the background And (0). If the original objects are multiply connected or have a large extent, then the skeleton of the object is highlighted as a result. If simply connected - central areas. Using the optical block 6 at the same time, top restriction, amplification and lower restriction, multi-gradation objects obtain centralized areas of various, including extended, simply connected objects, normalized by area. To obtain multiply connected objects that are normalized by area, it is necessary to simultaneously scale with the point-by-point estimation of the area of the skeletal region when compared with a given norm to scale it relative to the conditional center of the object. All these central (skeletal) transformations are invariant to geometry, amplitude and contrast, as well as to the position of objects and ensure the exclusion of small, pulsed interference of the entire source radiation.

Сигнал FOБ2 выделенного центра объекта посредством передачи из блока 2 в блок 3 ориентирует блок 4 по оси визирования (блок 3, фиг. 5). При необходимости проводится цикл уточнения амплитудно-пространственных характеристик центрированного объекта. The signal FOB2 of the selected center of the object by means of transmission from block 2 to block 3 orientates block 4 along the axis of sight (block 3, Fig. 5). If necessary, a cycle is conducted to refine the amplitude-spatial characteristics of the centered object.

Выделение характеристик движения по алгоритму А6 включает оценки скорости V(x, y), ее изменений ΔV(t) (блок 4, фиг. 5) и определение направления движения (блок 5, фиг. 5) точечных нормированных по амплитуде объектов для надежного опознания находящихся от границ кадра не менее длины следа движения. The selection of the motion characteristics according to the A6 algorithm includes estimates of the velocity V (x, y), its changes ΔV (t) (block 4, Fig. 5) and determination of the direction of motion (block 5, Fig. 5) of point objects normalized by amplitude for reliable identification located from the borders of the frame is not less than the length of the motion track.

Исходные нормированные по амплитуде точечные объекты расфокусируют в блоках 4 или 6, а также в блоках 2,5,8 или 2,8, или 2 (подобно рассмотренному для блока 2, фиг. 5, но с учетом движущейся области задания) можно преобразовать динамическим моделированием М(2). Относительно неподвижных движущиеся объекты выделяют в блоке 2 по уменьшению амплитуды размытых движущихся максимумов, по увеличению площади инерционного следа этих максимумов и по изменениям длительности фронтов их в полосе движения. В программно-зафиксированный в блоке 2 момент времени (определяемый коэффициентами а, b, k, в М(2), быстродействием и четкостью регистрации в блоке 2) производят оценку таких изменений, пропорциональную скорости движения V(x,y). По изменениям во времени определяют оценки приращений скорости ΔV(x,y,t) и периодичность движения (блок 4, фиг. 5). The initial point-normalized amplitude objects will be defocused in blocks 4 or 6, as well as in blocks 2.5.8 or 2.8, or 2 (similar to that considered for block 2, Fig. 5, but taking into account the moving task area), it can be converted into dynamic modeling of M (2). Relatively motionless moving objects are distinguished in block 2 by decreasing the amplitude of blurry moving maxima, by increasing the area of the inertial trace of these maxima, and by changing the duration of their fronts in the lane. At the software moment fixed in block 2, the time (determined by the coefficients a, b, k, in M (2), speed and clarity of registration in block 2), an assessment of such changes is proportional to the speed V (x, y). The changes in time determine the estimates of the increments of the velocity ΔV (x, y, t) and the frequency of movement (block 4, Fig. 5).

В следах нормированных преобразованных согласно М(2) размытых максимумов движущихся объектов в блоке 2 по наиболее крутым фронтам этих максимумов (блок 5, фиг. 5) с max grad И(н) можно определить направление движения. В обратном направлении следы объектов более всего растянуты и имеют: max Ин1 по площади ΔS(н), min grad И(н). Для повышения эффективности локального поточечного обнаружения информативных наиболее крутых фронтов блоком 2 в блоке 6 регулируют направление анизотропии или полосовой фильтрации исходного излучения с блока 4. Тем самым сигналы, прошедшие блок 6 искаженных объектов, не совпадающих с этим направлением, будут иметь существенно меньшую площадь. Этого добиваются введением относительно центра кадра изображения вращаемого полосового фильтра (ВПФ). Он, в частности, при диаметре условно точечного объекта Rи, принимаемом за 100%, имеет ширину шторки Rш, равную ширине открытого участка Ro между шторками и равную 50% Rи. Выбрав углом поворота ВПФ в блоке 6 информативное направление в блоке 2, выделяют искомые сигналы max Ин(ΔS(н)) с max grad И(н). При этом сложная технологическая реализация на начальном этапе анизотропии и расфокусировки может иметь преимущества в надежности и универсальности. Реализация подобных преобразований в блоке 2 сложнеe программным обеспечением, хотя и не требует значительных аппаратурных затрат. In the traces of the normalized blurred maxima of moving objects converted according to M (2) in block 2, along the steepest fronts of these maxima (block 5, Fig. 5) with max grad AND (n), you can determine the direction of movement. In the opposite direction, the traces of the objects are most extended and have: max In1 over the area ΔS (n), min grad And (n). To increase the efficiency of local point-by-point detection of informative steepest fronts, block 2 in block 6 controls the direction of anisotropy or band-pass filtering of the initial radiation from block 4. Thus, the signals passing through block 6 of distorted objects that do not coincide with this direction will have a significantly smaller area. This is achieved by introducing a rotary band-pass filter (HFF) image relative to the center of the image frame. In particular, when the diameter of the conditionally point object Ri is taken as 100%, it has a curtain width Rш equal to the width of the open portion Ro between the curtains and equal to 50% Rи. Selecting the angle of rotation of the VPF in block 6, the informative direction in block 2, select the desired signals max In (ΔS (n)) with max grad And (n). Moreover, a complex technological implementation at the initial stage of anisotropy and defocusing can have advantages in reliability and versatility. The implementation of such transformations in block 2 is complicated by software, although it does not require significant hardware costs.

Согласно рассмотренному в алгоритме А5 различные исходные односвязные объекты могут быть нормированы по площади вплоть до точечных объектов, что существенно расширяeт область использования алгоритма А6. According to the algorithm A5 considered, various initial simply connected objects can be normalized by area up to point objects, which significantly expands the area of application of algorithm A6.

В упрощенных реализациях конкретных задач определения характеристик движения может быть также использована сущность пироэлектрического градиентного восприятия в блоке 8 движущихся объектов. In simplified implementations of specific tasks of determining the characteristics of motion, the essence of pyroelectric gradient perception in block 8 of moving objects can also be used.

Все оценки движения регистрируются в блоке 2 инвариантно к положениям траекторий движения, к количеству точечных и сводящихся к ним объектов (блок 6, фиг.5). All motion estimates are recorded in block 2 invariantly to the positions of the motion paths, to the number of point and reducing objects to them (block 6, Fig. 5).

Введя для нормированных амплитуд подобно рассмотренному (блок 5, фиг. 5) ВПФ и расфокусировку, но согласно модели М(1) для статических или условно статических точечных или плоских односвязных объектов согласно алгоритму А7 оценивают в фиксированный момент времени расстояние между двумя объектами (блок 7, фиг. 5). Отличие заключенного между непрозрачными полосами и негативными сигналами двух объектов расстояния между ними от расстояний до границы кадра изображения состоит в том, что у информативного участка размытого максимума размыты оба фронта в отличиe от неинформативных пограничных участков, хотя бы с одним крутым фронтом на границе кадра. Амплитуды информативных размытых максимумов фиксированных во времени оценок расстояний регистрируются в блоке 2 (блок 8, фиг. 2). By introducing normalized amplitudes for the normalized amplitudes similar to the considered one (block 5, Fig. 5), HFF and defocusing, but according to model M (1) for static or conditionally static point or flat simply connected objects, according to Algorithm A7, the distance between two objects is estimated at a fixed time (block 7 , Fig. 5). The difference between the distance between the opaque stripes and the negative signals of two objects from the distance to the image frame boundary is that both edges are blurred at the informative part of the blurred maximum, unlike non-informative border sections, with at least one steep front at the frame border. The amplitudes of informative blurred maxima of time-fixed distance estimates are recorded in block 2 (block 8, Fig. 2).

Согласно алгоритму А8 для точечных, условно точечных, а также нормированных по амплитуде и площади (см. А5, Б1, фиг. 5) односвязных объектов преобразования по модели М(1) можно выделить такие статистические оценки вероятностей, как математическое ожидание М, дисперсия Д и среднеквадратичное отклонение ϑ (блок 9, фиг. 5). При этом коэффициенты k и а имеют значения, большие для объединения конкретных точечных совокупностей в единый по площади рельеф с максимальным значением коэффициента b размытия этого рельефа для соответствующего выделения центральных максимумов совокупности. Координаты этих максимумов определяют положение математического ожидания М, а амплитуда - дисперсию Д. По квадратичной зависимости Д определяется среднеквадратическое отклонение ϑ. Если требуется для уточнения, блок 4 посредством блока 3 может быть от блока 2 сориентирован по координатам математического ожидания М. Программой блока 2 могут быть изменены площадь и форма рефлекторной поверхности блока 4 и произведено повторным циклом (на фиг. 5 не показано) уточнение оценок М, Д, ϑ. Их регистрация происходит в блоке 2 (блок 10, фиг. 5). According to algorithm A8, for point, conditionally point, and also normalized in amplitude and area (see A5, B1, Fig. 5) simply connected transformation objects according to model M (1), statistical probability estimates such as mathematical expectation M, variance D and standard deviation ϑ (block 9, Fig. 5). In this case, the coefficients k and a have values that are large for combining specific point aggregates into a single relief with the maximum value of the blur coefficient b of this relief for the corresponding selection of the central maxima of the population. The coordinates of these maxima determine the position of the mathematical expectation M, and the amplitude determines the variance of D. The standard deviation ϑ is determined from the quadratic dependence of D. If required for clarification, block 4 by means of block 3 can be oriented from the coordinates of the mathematical expectation M. From the program of block 2, the area and shape of the reflex surface of block 4 can be changed and repeated estimates (not shown in Fig. 5) be made to refine the estimates of M , D, ϑ. Their registration takes place in block 2 (block 10, Fig. 5).

Согласно алгоритму А9 (блок 11, фиг. 5) для нормированных амплитуд оценка площади S может быть определена как

где р - число сенсоров периферии блока 8, воспринимающих площадь объекта. Эффективные приближенные оценки S с помощью преобразования М(1) подобно рассмотренному в блоке 2, фиг. 5 позволяют определить в фиксированный момент времени пропорциональные площади Иfs(x, y) амплитуды центральных размытых максимумов компактных односвязных объектов, причем независимо от их размеров, положения, с отстройкой от неинформативного при Иs(х,у)>Ио, импульсных, малоразмерных помех. Для протяженных, многосвязных объектов проводится оценка площади S(x, y) (блок 12, фиг.5).According to algorithm A9 (block 11, Fig. 5) for normalized amplitudes, an estimate of the area S can be defined as

where p is the number of sensors of the periphery of block 8, perceiving the area of the object. Effective approximate estimates of S using the transformation M (1) are similar to those considered in block 2, FIG. 5 make it possible to determine at a fixed moment of time the proportional areas And fs (x, y) of the amplitude of the central blurred maxima of compact simply connected objects, regardless of their size, position, detuning from uninformative when Is (x, y)> Io, of pulsed, small-sized interference. For extended, multiply connected objects, the area S (x, y) is estimated (block 12, Fig. 5).

В блоке 13 согласно фиг. 5 сравнивается число сенсоров р площади объекта с оценкой n условной точечности. При р>n оценки площадей неточечных объектов используются для последующего их обнаружения. При р<n условно точечные объекты подлежат анализу соответственно операторам преобразований F в них. In block 13 of FIG. 5 compares the number of sensors p of the area of the object with an estimate of n conditional point accuracy. For p> n, estimates of the area of non-point objects are used for their subsequent detection. For p <n, conditionally point objects are subject to analysis according to the transformation operators F in them.

Согласно алгоритму А10 в блоке 14, фиг. 5 проводится сравнение результатов алгоритмов А2-А8 для И(F) с соответствующими эталонными значениями Иэ(x,y,z,t,λ,ε,ц,v,н,p,м,д). Учитываются в блоке 2 устройства пространственно-амплитудное движение (А2-А4, фиг. 4) по направлению, дальности и амплитуде, а также оценки динамики движения V, ΔV(t), H, расстояний Р, статистических оценок М,Д совокупностей. На основе этого распознаваемые точечные объекты или их совокупности, информативные для конкретных задач, регистрируются блоком 2 устройства (блок 15, фиг. 5). При этом здесь и далее на всех этапах при нестандартных ситуациях программой блока 2 может предусматриваться вызов оператора для более полного анализа и принятия решения. Оценки F(Ц,V,Н,Р,М,Д) для центральных областей неточечных объектов фиксируются блоком 2 для последующего информативного обнаружения. According to algorithm A10 in block 14, FIG. 5, the results of A2-A8 algorithms for I (F) are compared with the corresponding reference values of IE (x, y, z, t, λ, ε, q, v, n, p, m, d). Spatial-amplitude motion (A2-A4, Fig. 4) in direction, range and amplitude, as well as estimates of the dynamics of movement V, ΔV (t), H, distances P, statistical estimates of M, D aggregates are taken into account in unit 2 of the device. On the basis of this, recognizable point objects or their combination, informative for specific tasks, are registered by unit 2 of the device (block 15, Fig. 5). Moreover, hereinafter, at all stages of non-standard situations, the program of block 2 may provide for calling the operator for a more complete analysis and decision. Estimates F (C, V, H, P, M, D) for the central regions of non-point objects are fixed by block 2 for subsequent informative detection.

Выделение амплитудных характеристик (A11 в блоках 1-3, фиг.6) для многоградационных полей, сигналов, решетчатых функций и временных рядов может проводиться в блоках 2,4-8 устройства. The selection of the amplitude characteristics (A11 in blocks 1-3, Fig.6) for multi-gradation fields, signals, lattice functions and time series can be carried out in blocks 2.4-8 of the device.

Эквипотенциальные уровни И(x,y)=const поточечно или после преобразования М(1) программно выделяют в блоке 2 сравнением исходных сигналов И(х,у) с задаваемыми информативными числовыми значениями И' и фиксацией моментов равенства. Также, сравнивая соседние значения, программно можно выделить и оценить экстремумы и градиенты. Однако точечность без преобразований М(1) с минимальными а, b,k ограничиваeт эффективность (по производительности, загрузке блока 2 и помехоустойчивости) обработки больших многоградационных массивов. Equipotential levels And (x, y) = const pointwise or after the conversion of M (1) are programmatically allocated in block 2 by comparing the source signals And (x, y) with the given informative numerical values And 'and fixing the moments of equality. Also, comparing neighboring values, one can programmatically isolate and evaluate extrema and gradients. However, pointlessness without transformations M (1) with minimal a, b, k limits the efficiency (in terms of performance, loading of block 2 and noise immunity) of processing large multigradation arrays.

Выделить изменения, в том числе экстремумы сигналов (в блоке 1,2, фиг.6) в пространстве и времени может позволить физическая природа используемых в сенсорном блоке 8 пироэлектрических приемников. Причем отличие градиентов от экстремумов фиксируется для последних в блоке 8 переходом разнополярного сигнала через ноль (var sign). Селекция градиентов и экстремумов по величине определяется сопоставлением с эквипотенциальными уровнями, получаемыми в управляемой блоком 2 пироэлектрической структуре блока 8, с управляемой от блока 2 обтюрацией входного излучения в блоке 5 (гетеродинная модуляция по var Фб5(Иб2) или в блоке 6. The physical nature of the pyroelectric receivers used in the sensor unit 8 can allow changes to be highlighted, including signal extremes (in block 1,2, Fig. 6) in space and time. Moreover, the difference of gradients from extrema is fixed for the latter in block 8 by the transition of a bipolar signal through zero (var sign). The selection of gradients and extrema in magnitude is determined by comparing with equipotential levels obtained in the pyroelectric structure of block 8 controlled by block 2, with input radiation obturation controlled in block 2 in block 5 (heterodyne modulation according to var Фб5 (Иб2) or in block 6.

Выделение амплитудных характеристик с одновременной отстройкой от неинформативных параметров и помех при высоком информационном сжатии обеспечивает использование расфокусировки (частичной) или эквивалентного и даже более эффективного в данном случае преобразования М(1). При этом эквипотенциале определяют исходные сигналы и фиксированные пороговые значения, а градиенты и экстремумы - разность сигналов исходного и размытого изображения. Селекция максимумов проводится по положительной, а минимумов по отрицательной разностям. Локализация градиентов может быть получена контролем изменения знака разности. При этом наиболее высокий уровень информационного сжатия - для градиента, а существенно меньший - для экстремумов и эквипотенциалей. Преобразованные из исходного многоградационного излучения или из его разности с сигналами его расфокусировки или преобразования М(1) результаты регистрируются в блоке 2 устройства (блок 3, фиг.6). The selection of the amplitude characteristics with simultaneous detuning from non-informative parameters and interference with high information compression provides the use of defocusing (partial) or equivalent and even more effective in this case, the conversion of M (1). In this case, the source signals and fixed threshold values are determined by the equipotential, while gradients and extrema are determined by the difference between the signals of the original and the blurred image. The selection of the highs is carried out on the positive, and the minimums on the negative differences. The localization of gradients can be obtained by controlling the change in the sign of the difference. Moreover, the highest level of information compression is for the gradient, and significantly lower is for extrema and equipotentials. Converted from the original multi-gradation radiation or from its difference with the signals of its defocusing or conversion M (1), the results are recorded in block 2 of the device (block 3, Fig.6).

При реализации алгоритма А12 (блоки 4-6, фиг.6) для бинарно преобразованных амплитуд (блок 1, фиг.5) сетевых структур с нормированным сечением r(x, y)= const (например, как в блоке 2, фиг.5) используют преобразование М(1) с рассмотренными возможностями различных его реализаций блоками 2-6,8. При этом в процессе преобразования М(1) из исходного бинарного изображения сети с учетом достаточного накопления (коэффициент а) и размытия (коэффициент b) в узлах выделяются энергетические центры накопления. Они проявляют себя амплитудами размытых максимумов, которые порогово (Иу>Ио) регистрируются в блоке 2 устройства (блок 6, фиг.6). Причем узлы, соединяющие большее число путей, имеют большие амплитудные максимумы. Таким образом, из нормированного по амплитуде и сечению, расфокусированного или статически моделируемого по М(1) (с разной реализацией в блоках 2-6,8) изображения выделяют пропорциональные числу путей амплитуды размытых максимумов узлов сети. When implementing algorithm A12 (blocks 4-6, Fig. 6) for binary transformed amplitudes (block 1, Fig. 5) of network structures with a normalized section r (x, y) = const (for example, as in block 2, Fig. 5 ) use the transformation M (1) with the considered capabilities of its various implementations in blocks 2-6.8. Moreover, in the process of converting M (1) from the initial binary image of the network, taking into account sufficient accumulation (coefficient a) and blur (coefficient b), energy centers of accumulation are distinguished at the nodes. They manifest themselves as amplitudes of diffuse maxima, which are threshold (Ii> Io) are recorded in block 2 of the device (block 6, Fig.6). Moreover, the nodes connecting a larger number of paths have large amplitude maxima. Thus, from a normalized amplitude and cross-section, defocused or statically modeled by M (1) (with different implementations in blocks 2-6.8), the images are allocated proportional to the number of paths of the amplitude of the blurred maxima of the network nodes.

При локальном контроле имеющейся траектории или в процессе движения из нормированного по амплитуде Ин (блок 1, фиг.5) и сечению r(x,y)=const (блок 2, фиг. 5) излучение сканируемого участка траектории из блока 4 с разной реализацией в блоках 2-6,8 расфокусируют или статически моделируют по М(1) (блок 5, фиг. 6). Используют накопление и размытие выделяемых локальным увеличением амплитуды размытых максимумов Иfн(х,у) в месте изменения траектории. В фиксированный момент времени оценивают в блоке 2 место и степень изменения направления траектории Иfи(х,у) относительно неизменного И const по его превышению. When locally monitoring the existing trajectory or in the process of moving from the normalized amplitude In (block 1, Fig. 5) and the cross section r (x, y) = const (block 2, Fig. 5) the radiation of the scanned section of the trajectory from block 4 with different implementation in blocks 2-6.8 defocus or statically simulate according to M (1) (block 5, Fig. 6). They use the accumulation and blurring of the blurred maxima of IFn (x, y) emitted by a local increase in the amplitude at the point of change of the trajectory. At a fixed point in time, the place and degree of change in the direction of the trajectory Andfi (x, y) relative to the unchanged And const when it is exceeded are evaluated in block 2.

Выделенные и оцененные узлы сети У по Иfy(x,y) и изменения траектории И по Иfи(х,у) регистрируются в блоке 2 устройства (блок 6, фиг.6). The selected and evaluated nodes of the network Y according to Ify (x, y) and changes in the trajectory And according to If (x, y) are recorded in block 2 of the device (block 6, Fig.6).

Согласно алгоритму А13 геометрических интегральных и дифференциальных оценок бинарно преобразованных плоских объектов начнем с ограниченной группы интегральных оценок, с опознавания конфигураций К(х,у) нормированных по амплитуде (блок 1, фиг. 5) центрированных (блоки 2,3, фиг.5) сигналов Кц, например, позитивного контраста (блок 7, фиг.6), для Кц(х,у; 1,0). В блоке 6 под управлением блока 2 вращают относительно центра непрозрачную маску эталонной конфигурации Кэц(х, у; 0,1). Если при таком вращении в блоке 6 происходит перекрытие исходного излучения Кц эталонной маской Кэц, то результирующий электрический нулевой сигнал в блоке 8 будет означать, независимо от исходной оси ориентации объекта, обнаружение его К(х,у). Момент времени такого совпадения определяет ориентацию FO(x,y) исходного объекта. Введение посредством блока 2 в блоке 6 масштабирования эталонного Кэц позволит оценивать конфигурации разной площади и удаленности. Таким образом, перекрывая нормированный по амплитуде центрированный плоский объект вращаемой (в блоке 6) маской эталона, электрически нулевым совпадением в блоке 8 обнаруживают программно в блоке 2 соответствующую эталонной конфигурации К(х, у), а ее ориентацию FO К(х,у) определяют углом такого совпадения. According to algorithm A13 of geometric integral and differential estimates of binary transformed flat objects, we start with a limited group of integral estimates, with recognition of the configurations K (x, y) normalized in amplitude (block 1, Fig. 5) centered (blocks 2,3, Fig. 5) CC signals, for example, positive contrast (block 7, FIG. 6), for CC (x, y; 1.0). In block 6, under the control of block 2, an opaque mask of the reference Katz configuration (x, y; 0.1) is rotated relative to the center. If during such rotation in block 6 the source radiation Kz is blocked by the reference Katz mask, then the resulting electric zero signal in block 8 will mean, regardless of the initial orientation axis of the object, its detection K (x, y). The moment of such a coincidence determines the orientation FO (x, y) of the original object. Introduction through block 2 in block 6 of the scaling of the reference Katz will allow you to evaluate the configuration of different area and distance. Thus, blocking the amplitude-normalized centered planar object with the reference mask rotated (in block 6), by electrically zero coincidence in block 8, the corresponding reference configuration K (x, y) is found in block 2 programmatically, and its orientation FO K (x, y) determine the angle of such a coincidence.

Оценки связности (замкнутости)(блок 8, фиг.6) исходного излучения из блока 4 нормированных по амплитуде и негативному контрасту (блок 1, фиг.5) плоских объектов Ф (И(0,1)) определяют расфокусировкой или использованием преобразования М(1) и селекцией более размытых, чем у фона, амплитудных сигналов замкнутых внутренних вырезов. Полученные таким образом меньшие амплитуды фона информативные сигналы размытых максимумов Иfc(x,y) определяют площади замкнутых вырезов Sвв, а их количество N(Иfc) - многосвязность объекта. Оценка связности возможна одновременно для различных по количеству, форме, площади, размерам объектов инвариантно их положению. Для сети сложной топологии подобным образом могут оцениваться замкнутые области - циклы. Estimates of connectivity (closure) (block 8, Fig. 6) of the initial radiation from block 4 normalized in amplitude and negative contrast (block 1, Fig. 5) of flat objects Φ (I (0,1)) are determined by defocusing or using the transformation M ( 1) and selection of more blurry than the background amplitude signals of closed internal cutouts. The smaller background amplitudes thus obtained informative signals of the blurred maxima of ffc (x, y) determine the area of closed cutouts Sbv, and their number N (ffc) determines the multiplicity of the object. The assessment of connectivity is possible at the same time for objects that are different in number, shape, area, size, invariant to their position. For a network of complex topology, closed areas - cycles can be estimated in this way.

Оценка ориентации нормированных по амплитуде (блок 1, фиг.5), площади (блок 2, фиг.5) и конфигурации односвязных плоских объектов (блок 9, фиг.6) проводится подобно рассмотренному при оценке направления движения (блок 5, фиг. 5). Также блоком 2 в блоке 6 регулируют направление анизотропии или полосовой фильтрации (ВПФ) с шириной участков решетки, определяемой размерами исходных объектов. Только при информативном для данного объекта угле поворота ВПФ вся условная длина объекта пройдет между непрозрачными полосами и даст в блоке 8 сигнал максимальной площади. Используя модель М(1) для селекции информативных размытых максимумов площади, оценивают ориентацию плоских объектов инвариантно к их положению, к импульсным и малоразмерным помехам для разных объектов уровнями большими пороговых. Assessment of the orientation normalized by amplitude (block 1, Fig. 5), area (block 2, Fig. 5) and configuration of simply connected flat objects (block 9, Fig. 6) is carried out similarly to that considered when assessing the direction of movement (block 5, Fig. 5 ) Also, block 2 in block 6 controls the direction of anisotropy or band-pass filtering (HFF) with the width of the lattice sections determined by the sizes of the initial objects. Only when the angle of rotation of the VPF is informative for this object does the entire conditional length of the object pass between the opaque bands and give a signal of maximum area in block 8. Using model M (1) for the selection of informative blurry area maxima, the orientation of planar objects is estimated invariant to their position, to pulsed and small-sized interference for different objects with levels higher than threshold.

Оценка размеров (блок 10, фиг.6) проводится для центрированного (блок 3, фиг.5) известной конфигурации соразмерной площади и ориентации (блок 9, фиг. 6) объекта, нормированного по амплитуде, например, позитивного контраста Инцо(1,0). Для этого в блоке 6 под управлением блока 2 перекрывается исходное излучение с блока 4 ориентированными, например, по взаимно перпендикулярным длине и ширине, масками размеров. Рациональный задаваемый блоком 2 цикл преобразований может состоять в рассмотренных операциях: центрирования объекта, оценки его ориентации; информативных сигналов, пропущенных маской и преобразованных при малых а,b,k расфокусировкой или моделью М(1) в амплитудные размытые максимумы, последующих других циклов наложения масок и собственно оценки размеров по амплитудам размытых максимумов в фиксированные моменты времени. С помощью масштабирования центрированных масок может быть осуществлена сортировка деталей по допускам размеров. Dimension estimation (block 10, FIG. 6) is carried out for a centered (block 3, FIG. 5) known configuration of a commensurate area and orientation (block 9, FIG. 6) of an object normalized in amplitude, for example, Inzo's positive contrast (1.0 ) For this, in block 6, under the control of block 2, the initial radiation from block 4 is blocked by, for example, dimension masks oriented, for example, in mutually perpendicular length and width. The rational cycle of transformations defined by block 2 may consist in the operations considered: centering the object, evaluating its orientation; informative signals missed by the mask and transformed at small a, b, k by defocusing or model M (1) into amplitude blurred maxima, subsequent other masking cycles, and the actual size estimation from the amplitudes of blurred maxima at fixed times. By scaling the centered masks, parts can be sorted according to dimensional tolerances.

Регистрация, согласно алгоритму А13, опознанных конфигураций, геометрических оценок связности, ориентации, размеров осуществляется в блоке 2 устройства, реализующего осуществляемый способ (блок 11, фиг.6). Registration, according to algorithm A13, of recognized configurations, geometric estimates of connectivity, orientation, size is carried out in block 2 of the device that implements the implemented method (block 11, Fig.6).

На основе пространственно-амплитудного слежения (А2-А4, фиг.4) по направлению, дальности, амплитуде, оценок (А5-А10, фиг.5) центральных областей, динамики движения, расстояний между объектами, статистических оценок совокупностей объектов, а также оценок (А11-А13, фиг.6) амплитуд полей и сигналов, сетей, траекторий и геометрии плоских конфигураций в блоке 2 устройства, согласно алгоритму А14 (блоки 12,13, фиг.6), сравниваются подготовленные А1 результаты А2-А13 для И(F) с соответствующими эталонами Иэ(x,y,z,t,λ,ε,t,ц,v,н,p,м,д,э,г,у,и,к,s,c,o,r). Based on spatial-amplitude tracking (A2-A4, Fig. 4) in direction, range, amplitude, estimates (A5-A10, Fig. 5) of central regions, dynamics of movement, distances between objects, statistical estimates of sets of objects, as well as estimates (A11-A13, FIG. 6) the amplitudes of the fields and signals, networks, trajectories and geometry of planar configurations in unit 2 of the device, according to algorithm A14 (blocks 12,13, FIG. 6), the prepared A1 results A2-A13 for I ( F) with the corresponding standards IE (x, y, z, t, λ, ε, t, q, v, n, p, m, d, e, g, y, and, k, s, c, o, r )

Результаты обнаружения неточечных объектов регистрируются блоком 2 (блок 13, фиг. 6). Таким образом, пространственно-амплитудным слежением и соответствующими групповыми оценками адаптивно обнаруживают на фоне помех информативные объекты. The detection results of non-point objects are recorded by block 2 (block 13, Fig. 6). Thus, spatial-amplitude tracking and corresponding group estimates adaptively detect informative objects against the background of interference.

В сравнении с ближайшими аналогами существенно расширен круг решаемых задач адаптивного поиска и обнаружения. In comparison with the closest analogues, the range of tasks of adaptive search and detection is significantly expanded.

Так, более эффективные рефлекторность (с возможностью максимального оптического усиления) и одновременность преобразования исходного и вспомогательного излучения обеспечивают быстродействие получения надежных результатов. Thus, more effective reflexivity (with the possibility of maximum optical amplification) and the simultaneous conversion of the initial and auxiliary radiation ensure the speed of obtaining reliable results.

Спектральная программная обработка с учетом излучающей способности объекта и потерь поглощения пропускающей средой, а также фокусировка и ориентация на объект формируют более широкие резервы достоверного амплитудного слежения. Spectral software processing, taking into account the emissivity of the object and the loss of absorption by the transmission medium, as well as focusing and orientation to the object, form wider reserves of reliable amplitude tracking.

Возможности пассивного и уточняющего активного поиска в разных спектральных диапазонах со слежением по направлению и дальности также повышают надежность адаптивного поиска обнаружения. The possibilities of passive and refining active search in different spectral ranges with tracking in direction and range also increase the reliability of adaptive search for detection.

Оптико-электронные методы расфокусировки, пространственное управление пропусканием излучения, центрированное коаксиальное и периферическое гетеродинирование, а также спектральные программированные преобразования обеспечивают неограниченные для конкретных задач возможности диагностической обработки на основе базовых преобразований сигналов пространственно-амплитудно отслеживаемых объектов. Optoelectronic defocusing methods, spatial transmission control of radiation, centered coaxial and peripheral heterodyning, as well as spectral programmed transformations provide unlimited diagnostic tasks for specific tasks based on basic transformations of signals of spatially-amplitude-tracked objects.

Для различных классов объектов эффективным информационным сжатием в основном инвариантно пространственному положению к малоразмерным и импульсным помехам выделяют такие информативные диагностические признаки, как центральные (скелетные области), площади, конфигурации, связность (замкнутость), ориентация, размеры, расстояния, скорость, ее изменения и направления движения точечных и плоских объектов, математические ожидания, дисперсии, среднеквадратические отклонения точечных и сводящихся к ним совокупностей объектов, эквипотенциальные, градиентные и экстремальные области многоградационных полей (сигналов, решетчатых функций, временных рядов), узлов сетей и изменений направлений траекторий. For various classes of objects, effective information compression mainly invariant to the spatial position of small and impulse noise distinguishes such informative diagnostic features as central (skeletal areas), areas, configurations, connectivity (closure), orientation, dimensions, distances, speed, its changes and directions of motion of point and planar objects, mathematical expectations, variances, standard deviations of point and reduced sets of objects, equipotential different, gradient, and extreme regions of multigradation fields (signals, lattice functions, time series), network nodes, and changes in the directions of trajectories.

Такие осуществляемые с помощью предложенного устройства высокоинформативные методы контроля и слежения, диагностической оценки состояний и ситуаций с возможностью дублирования (многие ограничения могут быть преодолены параллельной или комбинированной с повторными циклами, например, через блок 9, обработкой), пространственного совмещения, многоспектральности и множественности оценок, с рациональными настройкой, обучением, самодиагностикой и обработкой, даже в случае временного прекращения поступления поисковой информации обеспечивают существенно более эффективный адаптивный поиск и обнаружение объектов. Such highly informative methods of monitoring and tracking carried out using the proposed device, diagnostic assessment of conditions and situations with the possibility of duplication (many limitations can be overcome parallel or combined with repeated cycles, for example, through block 9, processing), spatial alignment, multispectrality and multiplicity of estimates, with rational tuning, training, self-diagnosis and processing, even in the case of a temporary cessation of the receipt of search information, ensure ayut significantly more effective adaptive search and detection of objects.

Claims

1. The method of adaptive detection of objects, which consists in the fact that the initial and auxiliary radiation is optically generated, spectrally filtered, converted into electrical signals, and the amplification of the converted electrical signals is compared and changed according to the results of comparison, characterized in that the values of the initial and auxiliary radiation of the test are set and reference characteristics, use them in tuning, training, self-diagnosis and signal processing, the initial and auxiliary radiation are converted simultaneously and optically reflex, regulate the optical sensitivity by changing the area or / and shape of the reflex surface, control the transmission of radiation from regions spatially, in the viewing plane, spectrally take into account the absorption of the transmission medium, evaluate the emissivity of the object and adjust its amplitude, the direction of radiation of the objects induces and directs the reflex surface according to the spatial position of the signals of objects and the coordinates of their estimates, form a reflex surface and increased In the process of amplification, aggravation of the amplitudes of the received signals, they determine the range, statically simulate flat objects, while the signals spatially accumulate, blur, blurry maxima are extracted from uninformative, signals of blurred maxima of the central, skeletal regions, whose amplitudes are more than threshold ones, are isolated, normalized, and defocused or dynamically with moving areas of signal assignment, point objects are modeled, isolated and at a fixed point in time evaluated relative to the fixed values of speed the rest of the movement, according to changes in the areas of the tracks and the durations of the fronts of diffuse maxima, normalize the amplitudes and regulate the direction of anisotropy or band-pass filtering and defocusing or dynamically simulate point objects, their signals of diffuse maxima of the informative direction of motion, whose amplitudes are greater than the threshold and the steepest fronts towards movement, isolate, normalize, and negatively transform amplitudes, adjust the direction of band pass filtering, and defocus or statically simulate one-way clear flat or point objects, signals of blurred maximums of distances between objects are distinguished by amplitudes with blurred leading and trailing edges, and at a fixed point in time they are evaluated, amplitudes are normalized and point objects are defocused or statically modeled, mathematical expectations are determined from the coordinates of their blurred maxima, and amplitudes — dispersion, normalize amplitudes and defocus or statically simulate flat objects, with amplitudes of signals washed out by their maximum at a fixed moment nt time, the areas of the objects are estimated, the amplitudes of the signals of gradients and extrema are extracted from the initial multi-gradation radiation or from its difference with signals of defocusing or static modeling, normalized by amplitude and cross-section, defocused or statically simulated network image, isolated proportional to the number of paths amplitudes of blurred maxima of nodes networks, normalize in amplitude and cross section, defocus or statically simulate images of the scanned section of the trajectory, isolate and at a fixed point in time, they evaluate a relatively constant increase in the amplitude of the blurred maximum, proportional to the change in the direction of the trajectory, overlap the centered flat object normalized in amplitude with a rotated centered mask of the standard, find the configuration corresponding to the standard by zero coincidence, normalize it, normalize it, negatively convert the amplitudes and defocus or statically model flat objects, isolate or at a fixed moment of time, the amplitudes of the blurred maxima of the connected signals, smaller background amplitudes, which are proportional to the areas of the closed internal regions, are estimated, the amplitudes and areas are normalized, the direction of anisotropy or band-pass filtering is regulated and the plane simply connected objects are defocused or statically modeled, the amplitudes of their blurred signal maxima of the orientation are isolated by levels higher than threshold, the amplitude is normalized , impose masks centered relative to the centered, known orientation of the planar object, respectively of the existing configurations of orientations, defocusing or statically simulating the image, isolate and at fixed times, evaluate the amplitudes missed by the masks of blurry maximums of dimensions, compare the spatial characteristics of spatial amplitude tracking, probability, gradients and extrema obtained from the initial radiation, estimates of configurations, areas, motion, distances, connectivity, orientation, sizes, network nodes, changes in the direction of trajectories, according to the results of comparisons, they are informative point or reducible to them and non-point objects.

2. The method of adaptive detection of objects according to claim 1, characterized in that the stream of auxiliary radiation is formed in the center of the initial radiation, coaxial to it.

3. The method of adaptive detection of objects according to claim 1, characterized in that the conversion of the initial radiation is carried out by periodically supplying to the central sensitive elements of the pyroelectric receivers the sensor structure of the auxiliary heterodyne radiation from the first emitter.

4. A device for adaptive detection of objects, comprising an input unit, an optical unit, a spectral filtering unit, an operation unit and an emitter electrically associated with it, a radiation transmission unit and a sensor unit located in the direction of the optical radiation, characterized in that electrically connected to the operating unit oriented to the optical unit of the second emitter, oriented to the Central region of the input unit of the third emitter and mechanically connected to the optical Locke Drive unit connected electrically to the operating unit, which is also electrically connected to an input unit and disposed between the radiation transmission unit and the sensor unit spectral filtering unit connected electrically to the operating unit.

5. The adaptive object detection device according to claim 4, characterized in that the first emitter is oriented through the central regions of the radiation transmission unit, the spectral filtering unit to the center of the sensor unit, and the second emitter is oriented to the peripheral region of the optical unit.

6. The adaptive object detection device according to claim 4, characterized in that the first emitter, the radiation transmission unit, the spectral filtering unit and the sensor unit are combined into a single semiconductor structure.